This report explores whether machine learning methods such as regression and classification can be used with the goal of estimating the resolution time of trouble tickets in a telecommunications network. Historical trouble ticket data from Telenor were used to train different machine learning models. Three different machine learning classifiers were built: a support vector classifier, a logistic regression classifier and a deep neural network classifier. Three different machine learning regressors were also built: a support vector regressor, a gradient boosted trees regressor and a deep neural network regressor. The results from the different models were compared to determine what machine learning models were suitable for the problem. The most important features for estimating the trouble ticket resolution time were also investigated. Two different prediction scenarios were investigated in this report. The first scenario uses the information available at the time of ticket creation to make a prediction. The second scenario uses the information available after it has been decided whether a technician will be sent to the affected site or not. The conclusion of the work is that it is easier to make a better resolution time estimation in the second scenario compared to the first scenario. The differences in results between the different machine learning models were small. Future work can include more information and data about the underlying root cause of the trouble tickets, more weather data and power outage information in order to make better predictions. A standardised way of recording and logging ticket data is proposed to make a future trouble ticket time estimation easier and reduce the problem of missing data. / Den här rapporten undersöker om maskininlärningsmetoder som regression och klassificering kan användas för att uppskatta hur lång tid det tar att lösa en felanmälan i ett telenät. Data från tidigare felanmälningar användes för att träna olika maskininlärningsmodeller. Tre olika klassificerare byggdes: en support vector-klassificerare, en logistic regression-klassificerare och ett neuralt nätverk-klassificerare. Tre olika regressionsmodeller byggdes också: en support vector-regressor, en gradient boosted trees-regressor och ett neuralt nätverk-regressor. Resultaten från de olika modellerna jämfördes för att se vilken modell som är lämpligast för problemet. En undersökning om vilken information och vilka datavariabler som är viktigast för att uppskatta tiden det tar att lösa felanmälan utfördes också. Två olika scenarion för att uppskatta tiden har undersökts i rapporten. Det första scenariot använder informationen som är tillgänglig när en felanmälan skapas. Det andra scenariot använder informationen som finns tillgänglig efter det har bestämts om en tekniker ska skickas till den påverkade platsen. Slutsatsen av arbetet är att det är lättare att göra en bra tidsuppskattning i det andra scenariot jämfört med det första scenariot. Skillnaden i resultat mellan de olika maskininlärningsmodellerna var små. Framtida arbete inom ämnet kan använda information och data om de bakomliggande orsakerna till felanmälningarna, mer väderdata och information om elavbrott. En standardiserad metod för att samla in och logga data för varje felanmälan föreslås också för att göra framtida tidsuppskattningar bättre och undvika problemet med datapunkter som saknas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-313291 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Björling, Axel |
| Publisher | KTH, Matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2021:203 |
Page generated in 0.0027 seconds