{"title":"Comparação de Modelos Preditivos Aplicados Em Dados de Chamadas de Call Center: Um Estudo de Caso no TRE-PE","authors":"L. Soares Júnior, P. S. G. M. Mattos Neto","doi":"10.25286/repa.v7i2.2217","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A previsão de séries temporais tem sido amplamente aplicada na economia, saúde, meteorologia entre outros áreas como ferramenta para o processo de planejamento. O presente trabalho realizou uma análise de modelos de previsão aplicados em dados reais de chamadas telefônicas do Tribunal Regional Eleitoral de Pernambuco (TRE-PE). Foi possível identificar os principais aspectos da construção de modelos de previsão estatísticos e baseados em redes neurais -MLP. A análise dos dados permitiu a identificação de dependências normalmente existentes em dados de chamadas de serviços de teleatendimento e a forma de identificação de fenômenos sazonais. Por fim, avaliamos a precisão dos modelos comparando os resultados com base no desempenho da previsão com dados reais. ","PeriodicalId":331078,"journal":{"name":"Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25286/repa.v7i2.2217","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
A previsão de séries temporais tem sido amplamente aplicada na economia, saúde, meteorologia entre outros áreas como ferramenta para o processo de planejamento. O presente trabalho realizou uma análise de modelos de previsão aplicados em dados reais de chamadas telefônicas do Tribunal Regional Eleitoral de Pernambuco (TRE-PE). Foi possível identificar os principais aspectos da construção de modelos de previsão estatísticos e baseados em redes neurais -MLP. A análise dos dados permitiu a identificação de dependências normalmente existentes em dados de chamadas de serviços de teleatendimento e a forma de identificação de fenômenos sazonais. Por fim, avaliamos a precisão dos modelos comparando os resultados com base no desempenho da previsão com dados reais.