【JKI】011_Mean_Time_to_Close_a_Ticket_優秀なサポートデスク
【JKI_011】課題を確認
Just KNIME It! (JKI)
今回の挑戦はこちら
DeepL翻訳を一部編集して以下に示します
課題11：チケットクローズまでの平均時間
レベル 簡単
説明 あなたのサポートチームは、サービスの質について何らかの洞察を得たいと考えており、サポートデータの分析をあなたに依頼しました。
最初のステップとして、彼らはサポートチケットに答える時間がどのように分布しているか、そしてこの分布の平均が何であるかを知りたいと考えています。
この課題に含まれるデータセットを使用して、
(1)この時間分布をヒストグラムとしてプロットし、
(2)その平均を計算して、
サポートチームを助けてください。
【サポートチケットとは】
最近、カスタマーサポートに導入される機会が増えてきたシステムが「サポートチケット」です。カスタマーの利便性を高めると同時に、無料サポートでベンダーが疲弊するのを防ぐことができるのがサポートチケットの特長です。
サポートチケットとは、サポートを受ける際に専用のチケットが必要になる仕組みのことを指します。カスタマーは、有料のチケットを使ってカスタマーサポートを利用します。サポートチケットを導入すると、ベンダーやサポート会社は高品質なサポートを素早く提供できるようになり、顧客満足度を上げることが可能となります。
私はKNIMEST （KNIME Support Team）を私設しております。
因みにメンバーは1人で、相談は昨年夏の設立以来0件です。2022年現在はお試し期間なので無料なんですけどね。
仕事の方ではKNIMEの相談をしていただけることはあるのですが、サポートチケットまでは必要ないです。疲弊するほどの相談数は少しうらやましく思いつつ、課題に取り組みたいと思います。
【データセットの確認とTable Reader】
ダウンロードした「ticket_data.table」ファイルはいつものようにworkflow(WF)内のdataフォルダに格納したのち、相対パスで読み取り設定しました。
設定：
結果：
【KNIMEのtableファイル】
今回はtableファイルでの提供ですね。
まっきーさんのコメントを引用します。
KNIMEのWorkflow内でTableをやり取りしたい場合や、中間処理テーブルとして使いたい場合などに有効です。ただし使いすぎるとWorkflowが訳分からなくなるので、多用するのはオススメしません。
過度の多用に注意さえすれば、とても便利なのがTableファイルです。
データの読み書きは速いし、多様なデータ型に対応してくれるので、ケモインフォマティクス系のWF作成時でも重宝します。
【日時データ型へ変換して差分計算】
まっきーさんがブログで述べられている通り、
日時の計算は自動化が難しい分野だと思います。月によって31日だったり、30日だったりするからです。KNIMEを使えばこのカレンダー計算は自動的にやってくれます。
これを習得すれば日時の計算はかなり楽になるのではないでしょうか！
ということで、「サポートチケットに答える時間」すなわち依頼を受けてから回答までの期間を算出しました。
設定：
結果：
【回答時間のヒストグラム表示】
回答時間データをただヒストグラム表示するならHistogramノードに繋いで表示で完了なのですが、横軸が分かりにくくなりがちです。
（例）
上図でも課題の答えにはなりうるのですが、7388件とほとんどのデータが314.2分以内ですとわかって有用な情報になるものかなと個人的には思いました。
以下は蛇足かもと思いつつ、自分ならこう見せると言う仕様を実装してみました。
サポートデスクの方々にはあらかじめ回答時間でのクラス分け（ビニング）をして棒グラフで分布を見せた方がいいのではと考えたので、下記のWFにしています。
設定：
群分けの基準を決めるにあたってサポートを受ける側の気持ちを考えました。
1時間以内に相談をクローズできるほどの回答があれば大満足かなと思います。
数時間以内でも私なら満足ですし、
半日以内なら納得です。
24時間以内に解決できるなら、文句はないですね。
それ以上かかると、早く解決しないかなぁって思うのではと想定しました。
私はこう想定しただけなので、案件や人それぞれなのはもちろんです。
結果：
（中略）
今回のサンプルデータは一部未クローズ案件のデータも混じっているので、以降の可視化からは外して処理することにしました。
そして棒グラフでの表示をしてみました。
結果：
このサポートデスク、優秀ですよねって思いました。
10000データあったんですが、4割は1時間以内、9割以上の案件は1日以内に解決してます。以上で課題(1)は完了です。
【回答時間の平均算出】
特定のカラムの平均値を求めるノードって考えると、実は私はすぐに思いつけなかったです。でも、普段から愛用しているノードが多機能すぎて忘れていただけでした。
設定はデフォルトで実行するだけで下記の結果が得られます。平均回答時間は461分強です。
実はヒストグラムもついてますよね。
ちなみに今回は下記の設定にして、Median(中央値)も算出しています。
15分から5999分まで分布しているが中央値は136分ですので半数以上は2時間強で解決していますね。
以上で(2)も回答完了とさせていただきます。
Statisticsノード、やっぱり便利ですね。
WFは既にアップロードしました。
おまけ：
【KNIME春祭り】
4月って日本だと忙しい季節ですよね。私の身の回りでも大きな変化があって、落ち着いてKNIMEを楽しむ余裕もなく過ごしています。先週のJKIの振り返りはまたいつか。
そして今年の4月はさらに私にとってはKNIME春祭りのように感じています。
この記事を読まれる方ならきっと下記のイベントは参加されますよね?
私はアステラス製薬株式会社の瀬尾さんの発表が楽しみで仕方ないです。
さらに下記イベントにも招待いただきまして参加予定です。
My Data Guest - KNIME Challenges KNinjas
尊敬するRosaria Slipoさんからお声がけいただいたときの感動は表現しきれないです。
https://www.linkedin.com/in/rosaria/
まさにこの春は
Just KNIME It!
記事を読んでいただきありがとうございます。 先人の智慧をお借りしつつ、みなさんに役立つ情報が届けられたらと願っています。 もしサポートいただけるなら、そのお金はKNIMEの無料勉強会の開催資金に充てようと思います。