2

我一直在用头撞墙。

我正在做一个项目，客户拥有一个呼叫中心，并希望通过输入高峰时间、该小时所需人数的估计值以及大概一个标准差。然后，这应该将值“扇出”到其他插槽（在峰值的两侧减少）。

如果这是一个图表，您将在 x 轴（1 到 48）上有半小时时段，沿 y 轴需要人数，这看起来像一个钟形曲线，峰值位于指定的高峰时间。

如何获得每半小时时段所需座位的近似值？任何正确方向的观点将不胜感激！

PS 如果有人知道可以执行此操作的任何库，请在 .NET 中工作。

4

3 回答 3

3

您可以在此处获取概率密度函数的论坛（以及 .NET 库）

但是，我自己在工作中开发呼叫中心软件，我可以告诉你，FTE 从来都不是正态分布的。通常有 ~2-3 个重叠的正态分布，一个偏左，一个偏右，具体取决于一天中的时间（清晨、下午晚些时候）和活动类型（B2B 到 B2C）。

为了获得更准确的估计，我建议在您的呼叫中心保留以前活动/负载的历史记录（每半小时间隔的平均负载是多少），然后将其用作分布基线，将其缩放以适应预期的峰值负载和估计的通话时长。这就是我们在 ProtCall 中所做的，我们通常在实际负载的 90 % - 95 % 以内。有时。有时我们会错过 10 倍。

编辑：

好的，我花了一点时间来看看我们如何估计负载，标准分布不会让你无处可去。看看我们图表中的几个屏幕截图，您会看到分布实际上看起来有多么不同。

你需要做什么（基本上）：

  1. 对每分钟拨打的电话数量进行采样（自 60 秒前以来我们拨打了多少电话）
  2. 将这些样本保存在表格中：TimeOfDay, CallsMade
  3. 加载这些样本并对其进行缩放。（即，如果我们的总表有 10.000 个呼叫，并且我们估计我们的新活动每天有 4.000 个呼叫，则将所有内容乘以 0.4。您可以按估计的呼叫次数或（更准确地说）按估计的通话时间分钟数进行缩放每天）

或者，如果您只是有一个表，其中包含每个调用的行条目，您可以简单地：

SELECT count(*),datepart(hour,[CalledOn]) as CalledOn from tableCalls group by datepart(hour,[CalledOn])

计算每小时拨打的电话。它将每小时采样一次，而不是每分钟采样一次，但它可能足以为您提供基线

于 2009-11-06T09:12:36.050 回答
2

嗯

如果白天（从午夜到午夜 24 小时）的呼叫分布正常（即遵循钟形曲线），我会感到惊讶。但是，如果这是客户所订购的，那就这样吧。但在你走得更远之前，做一些进一步的调查。

您认为客户可以指定标准开发人员的假设是否正确？

呼叫不会在一天内的高峰时段正常分布，除非高峰时段恰好是 12:00——如果客户真的认为 00:00 到 23:59 之间的呼叫分布是单峰的，那么我敢打赌，模式不是在 12:00。

正如您的一位受访者已经说过的那样，您可以很容易地找到正态分布的公式和实现。

但是如果你想给你的客户留下深刻印象并建立一个更好的模型，我会从一些简单的排队开始。

于 2009-11-06T09:16:09.953 回答
0

我想这不是一个真正的答案，但电话行业使用Erlang作为此类问题的度量单位，它是从平均通话长度和一段时间内的平均并发通话数得出的。

于 2009-11-06T09:06:26.103 回答