Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predictive analytics for appointment bookings

論文の概要: Predictive analytics for appointment bookings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08475v1
Date: Mon, 18 Apr 2022 14:02:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-20 14:47:44.878786
Title: Predictive analytics for appointment bookings
Title（参考訳）: 予約予約の予測分析
Authors: MA Nang Laik
Abstract要約: 第1のモデルは、顧客が会議に現れるかどうかを予測し、第2のモデルは、顧客がプレミアムサービスを予約するかどうかを示す。どちらのモデルも75%以上の精度で正確な結果が得られる。本稿では,予測需要を用いた資源計画の枠組みを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: One of the service providers in the financial service sector, who provide premium service to the customers, wanted to harness the power of data analytics as data mining can uncover valuable insights for better decision making. Therefore, the author aimed to use predictive analytics to discover crucial factors that will affect the customers' showing up for their appointment and booking the service. The first model predicts whether a customer will show up for the meeting, while the second model indicates whether a customer will book a premium service. Both models produce accurate results with more than a 75% accuracy rate, thus providing a more robust model for implementation than gut feeling and intuition. Finally, this paper offers a framework for resource planning using the predicted demand.
Abstract（参考訳）: 顧客にプレミアムサービスを提供する金融サービス分野のサービスプロバイダの1つは、データマイニングがよりよい意思決定のための貴重な洞察を明らかにすることができるため、データ分析の力を活用したいと考えていた。そこで著者は,予測分析を用いて顧客のアポイントメントや予約に影響を及ぼす重要な要因を発見することを目的とした。第1モデルは、顧客が会議に現れるかどうかを予測し、第2モデルは、顧客がプレミアムサービスを予約するかどうかを示す。どちらのモデルも75%以上の精度で正確な結果を出すため、直感や直感よりも実装のためのより堅牢なモデルを提供する。最後に,予測需要を用いた資源計画の枠組みについて述べる。

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