В настоящее время у меня есть набор данных по жалобам клиентов, основанный на различных вопросах. Из этого набора данных я создаю значения приоритетов для каждой проблемы. На основе этих значений приоритетов ресурсы развертываются, и показатель для показателя c увеличивается. Это приводит к снижению приоритета, что создает проблему, если это повторяющаяся проблема, так как счет просто снова снижается.
До сих пор, чтобы исправить это, я пытался запустить несколько моделей регрессии для каждой области (блок комнат), чтобы увидеть, могут ли значения приоритета предсказать оценку. Затем я использую коэффициент для приоритета, чтобы увидеть, насколько сильно увеличивается каждое приоритетное воздействие, и корректирую его, используя r ^ 2, который затем использую для корректировки необработанного балла в следующем периоде времени, чтобы поддерживать более высокий уровень приоритета для проблемы. .
Я не уверен, что это будет лучший способ go по этому поводу, и любые советы по этому вопросу будут высоко оценены. Спасибо!