从钟形曲线近似数字？

Question

在这件事上我的头撞到了墙上。

我在一个项目中工作，其中客户拥有一个呼叫中心，并希望通过输入高峰时间、该小时所需人员的估计值和假设的标准差来估计在活动的半个小时内工作所需的人数。然后，这应该将值“扇形”到其他插槽(在峰值的两侧减小)。

如果这是一个图表，您将在x轴上有半个小时的时段(1到48)，沿y轴需要的人数，这将看起来像钟形曲线，峰值在指定的高峰时间。

我怎样才能得到每个半小时时段所需座位的近似值？在正确的方向上的任何一点都是非常感谢的！

附注:如果任何人知道有任何库可以做到这一点，就可以在.NET中工作。

Answer 1

您可以获得概率密度函数的公式(以及.NET库) here

然而，我自己在工作中使用的是呼叫中心软件，我可以告诉你FTE从来不是正态分布的。通常有2-3个重叠的正态分布，一个向左倾斜，一个向右倾斜，这取决于一天中的时间(清晨，下午晚些时候)和运动类型(B2B到B2C)。

为了更准确地估计，我建议保留呼叫中心以前活动/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，对其进行缩放以适应预期的峰值负载和估计的呼叫时长。这就是我们在ProtCall中所做的，我们通常在实际负载的90%-95%的范围内是正确的。有时候。有时我们会错失10倍。

编辑：

好吧，我花了一点时间来看看我们是如何估计负载的，标准分布不会让你一事无成。从我们的图表中看一看screenshots的couple，你就会发现这个分布实际上是多么的不同。

你需要做的(基本上)：

1. Sample每分钟进行的呼叫次数(从60秒前开始我们有多少次呼叫)
2. 将这些样本保存在一个表中: 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个调用，并且我们估计我们的新活动每天有4.000个调用，那么将所有内容乘以0.4。您可以根据估计的呼叫nr或(更准确地说)根据估计的通话时间-每天的分钟数进行扩展)

或者，如果您只有一个表，每个调用都有一个行条目，那么您可以简单地：

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

来计算每小时的通话次数。它将每小时采样一次，而不是每分钟一次，但它可能足以为您提供基线

Answer 2

嗯，嗯

如果一天中(从午夜到午夜的24小时)电话的分布是正态的(即遵循钟形曲线)，我会感到惊讶。然而，如果这是客户已经订购的，那么就这么做吧。但在进一步研究之前，请做一些进一步的调查。

您认为客户端可以指定std dev的假设正确吗？

呼叫不会在一天内的高峰时段呈正态分布，除非高峰时段恰好是12:00 --如果客户端确实认为在00:00和23:59之间呼叫的分布是单峰的，那么我打赌模式不是在12:00。

正如您的一位受访者所说，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的印象并构建一个更好的模型，我会从一些简单的排队开始。

Answer 3

我猜这不是一个真正的答案，但是电话行业使用Erlang作为这类问题的度量单位，它是从一段时间内的平均呼叫时长和平均并发呼叫数得出的。