# Бесплатная экспертная база знаний по управлению ИТ

Никакого пересказа ITIL, COBIT, ISO 20000, PRINCE2, TOGAF и прочего. Только сведения от консультантов и тренеров Cleverics. Включает ответы на **несколько тысяч вопросов** из **сотен источников**, а также детальный глоссарий с примерами, объяснениями и нюансами

# Как машинное обучение помогает выявить группы обращений со схожим поведением?

Машинное обучение помогает выявить группы [обращений](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/call/) со схожим поведением с помощью алгоритмов кластеризации. Эти алгоритмы анализируют множество признаков обращений ([категория](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/category/), [услуга](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/service/), срочность, наличие согласований, ожиданий, дочерних обращений, информация о [пользователе](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/user/) и другие) и группируют обращения, которые имеют схожие характеристики обработки. В [результате](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/outcome/) формируются кластеры — группы обращений, которые: 1) Обрабатываются по схожим маршрутам; 2) Имеют схожие показатели своевременности; 3) Получают схожие [оценки](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/assessment/) пользователей; 4) Требуют схожих [ресурсов](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/resource/) для обработки. Например, может быть выявлен кластер обращений с дочерними заявками, средней срочностью и без ожиданий, в котором 50% обращений просрочиваются. Это указывает на необходимость дальнейшего исследования именно этой группы. Кластеризация позволяет перейти от анализа всех обращений к целенаправленному изучению конкретных групп, что значительно ускоряет выявление [проблем](https://cleverics.ru/digital/kb-glossary/problem/) и принятие решений.Теги: AI, ML, LLM, ИИ, машинное обучение, измерение и оценка ИТ, метрики, KPI, отчётность, дашборды, обучение сотрудников, учебные курсы, тренинги, поддержка пользователей, Service Desk, Help Desk, управление запросами на обслуживание

Автор: Евгений Шилов

Рейтинг: 146

Дата последнего обновления: 26.08.2026

[Источник](https://cleverics.ru/digital/kb_articles_redirect/?id=13135)

## Ещё вопросы по этой теме

- [Что такое кластеризация обращений и как она применяется в IT-поддержке?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/chto-takoe-klasterizatsiya-obrashcheniy-i-kak-ona-primenyaetsya-v-it-podderzhke/)
- [Как машинное обучение помогает прогнозировать обработку открытых обращений?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-mashinnoe-obuchenie-pomogaet-prognozirovat-obrabotku-otkrytykh-obrashcheniy/)
- [Как машинное обучение помогает IT-специалистам при обработке обращений?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-mashinnoe-obuchenie-pomogaet-it-spetsialistam-pri-obrabotke-obrashcheniy/)
- [Как машинное обучение помогает автоматизировать разбор входящих обращений по электронной почте?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-mashinnoe-obuchenie-pomogaet-avtomatizirovat-razbor-vkhodyashchikh-obrashcheniy-po-elektronnoy-p/)
- [Как процессный майнинг помогает обнаружить, что обращения от новых сотрудников обрабатываются иначе?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-protsessnyy-mayning-pomogaet-obnaruzhit-chto-obrashcheniya-ot-novykh-sotrudnikov-obrabatyvayutsy/)
- [Как машинное обучение может быть использовано для прогнозирования нагрузки на службу поддержки?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-mashinnoe-obuchenie-mozhet-byt-ispolzovano-dlya-prognozirovaniya-nagruzki-na-sluzhbu-podderzhki/)
- [Какие выводы можно сделать из анализа соотношения своевременных и просроченных обращений с помощью машинного обучения?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kakie-vyvody-mozhno-sdelat-iz-analiza-sootnosheniya-svoevremennykh-i-prosrochennykh-obrashcheniy-s-p/)
- [Как машинное обучение дополняет процессный майнинг при оптимизации ИТ-процессов?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-mashinnoe-obuchenie-dopolnyaet-protsessnyy-mayning-pri-optimizatsii-it-protsessov/)
- [Какие преимущества даёт автоматическая классификация обращений с помощью машинного обучения?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kakie-preimushchestva-daet-avtomaticheskaya-klassifikatsiya-obrashcheniy-s-pomoshchyu-mashinnogo-obu/)
- [Как машинное обучение упрощает регистрацию обращений через портал самообслуживания?](https://cleverics.ru/digital/kb-qa/kak-mashinnoe-obuchenie-uproshchaet-registratsiyu-obrashcheniy-cherez-portal-samoobsluzhivaniya/)

## Рекомендуемые продукты по этой теме

- [VAP: Управление поддержкой ИТ-услуг](https://edu.cleverics.ru/vap-support?utm_source=knowledgebase&utm_medium=article&utm_content=banner&utm_term=VAP-SUPPORT) — Учебный курс: интенсив с тренером. Строим эффективную ИТ-поддержку. Оптимизируем существующую.
- [VAP: Построение эффективной системы KPI для ИТ](https://edu.cleverics.ru/kpi-workshop?utm_source=knowledgebase&utm_medium=article&utm_content=banner&utm_term=KPI-WS) — Учебный курс: интенсив с тренером. Как обеспечить управление ИТ-процессами, проектами, услугами, персоналом на основе измерений
- [Altevics](https://cleverics.ru/solutions/altevics?utm_source=knowledgebase&utm_medium=article&utm_content=banner&utm_term=altevics) — Современная ITSM/ESM-система