Comparação de Modelos Preditivos Aplicados Em Dados de Chamadas de Call Center: Um Estudo de Caso no TRE-PE

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Luciano Soares Júnior
http://orcid.org/0000-0003-2111-6558
Paulo S. G. de Mattos Neto
http://orcid.org/0000-0002-2396-7973

Resumo

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.  

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Como Citar
Soares Júnior, L., & Mattos Neto, P. (2022). Comparação de Modelos Preditivos Aplicados Em Dados de Chamadas de Call Center: Um Estudo de Caso no TRE-PE. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 7(2), 48-56. https://doi.org/10.25286/repa.v7i2.2217
Seção
Edição Especial Inteligência Artificial