search query: @keyword time series / total: 18
reference: 6 / 18
« previous | next »
Author:Nurmentaus, Joni
Title:Tactical forecasting of arrivals to call centers
Soittokeskukseen tulevien puhelujen määrän taktinen ennustaminen
Publication type:Master's thesis
Publication year:2011
Pages:[6] + 71      Language:   eng
Department/School:Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
Main subject:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Supervisor:Salo, Ahti
Instructor:Alaja, Susanna
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  165   | Archive
Keywords:call center
time series
outliers
forecasting
seasonality
autoregressive
moving average
consecutive forecasts
soittokeskus
aikasarjat
ennustaminen
kausivaihtelu
autoregressiivinen
liikkuva keskiarvo
peräkkäiset ennusteet
Abstract (eng): Time series models are a common approach to the forecasting of arrivals to call centers.
The purpose of forecasting is to achieve improved financial efficiency while maintaining an acceptable service level in a call center.

In this Thesis, we discover that real call center data has plenty of outliers.
In order to avoid possible bias due to outliers, a method for identifying and replacing the outliers in time series is presented.
The robustness of the method ensures a solid performance.
In addition, the method can handle certain types of possible seasonalities in the time series.

A framework for evaluating the performance of forecasting models considering arrivals to call centers is developed.
The framework consists of calculating multiple consecutive forecasts, which simulates updating the forecasts based on the latest information.
Several ARMA-based forecasting models are applied to the data.
Furthermore, an algorithm for determining the orders of the ARMA models is tested.
The examination of the results shows that neither the automatic algorithm applied nor second seasonality had a significant impact on the accuracy.
Applying the framework reveals that the partially overlapping forecasts calculated in different instances are not always consistent.
Abstract (fin): Aikasarjamallit ovat yleinen lähestymistapa soittokeskukseen tulevien puhelujen määrän ennustamiseen.
Ennustamisprosessin tarkoituksena on parantaa taloudellista tehokkuutta soittokeskuksessa säilyttäen kuitenkin hyväksyttävä palvelutaso.

Havaitaan, että soittokeskusaikasarjat sisältävät paljon poikkeavia havaintoja.
Työssä kehitetään menetelmä niiden tunnistamiseksi ja korvaamiseksi aikasarjoissa, koska poikkeavat havainnot saattavat aiheuttaa vääristymää ennusteisiin.
Menetelmän robustisuus takaa vakaan suorituskyvyn ilman iterointeja.
Lisäksi menetelmä voi huomioida aikasarjassa mahdollisesti esiintyviä tietyntyyppisiä kausivaihteluita.

Soittokeskuksen aikasarjojen ennustemallien suorituskyvyn arviointiin liittyen esitellään viitekehys, joka koostuu useamman peräkkäisen ennusteen laskemisesta.
Tällä jäljitellään ennusteiden päivittämistä viimeisimpään informaatioon perustuen.
Ennustamiseen käytetään useampia ARMA-pohjaisia malleja.
Lisäksi ARMA-mallin parametrien valitsemista varten kehitettyä algoritmia testataan.
Tulosten valossa automaattisen algoritmin soveltamisella tai toisella kausivaihtelulla ei ole merkittävää vaikutusta ennustetarkkuuteen.
Esiteltyä viitekehystä hyodyntämällä havaitaan, että eri hetkinä lasketut osittain päällekkäiset ennusteet eivät aina ole johdonmukaisia.
ED:2011-12-21
INSSI record number: 43644
+ add basket
« previous | next »
INSSI