顧客服務(wù)中心數(shù)據(jù)分析方法

1、顧客服務(wù)中心數(shù)據(jù)分析方法2011-4王旸主要內(nèi)容w數(shù)據(jù)分析：環(huán)境、目的和作用w用excel進(jìn)行數(shù)據(jù)整合w數(shù)據(jù)分析和挖掘w呼入型呼叫中心電話人力匹配我們需要數(shù)據(jù)報告w顧客為中心的服務(wù)團(tuán)隊，需要用數(shù)據(jù)報告追蹤業(yè)績品質(zhì)w公司的窗口與形象代表，需要用數(shù)據(jù)報告體現(xiàn)專業(yè)化精神w現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境的組織關(guān)系，需要用數(shù)據(jù)報告標(biāo)示立場w全天候、實時、復(fù)雜的工作狀況，需要用數(shù)據(jù)報告掌控運(yùn)作w高科技的話務(wù)統(tǒng)計，使得完整的數(shù)據(jù)報告成為可能數(shù)字揭示問題數(shù)字不會騙你人均國民生產(chǎn)總值：中國和西歐：公元11998年數(shù)字揭示問題sources: maddison, angus(2001), the world economy: a

2、millennial perspective, organization for economic cooperation and development, p1></a>.42; authors calculations.數(shù)學(xué)的應(yīng)用案例w在1970年代，日本有大量的摩托車（通常都是小型摩托車）銷往美國。而美國公司生產(chǎn)的摩托車大部分是大型車。當(dāng)時，日本車在美國銷量很好，而美國本土摩托車則出現(xiàn)滯銷。w美國人認(rèn)為，美國車滯銷的原因，是日本車在美國傾銷。所以美國車廠向法院起訴，要求制裁日本人。w但日本人認(rèn)為，美國大型摩托車的滯銷，主要是由于美國經(jīng)濟(jì)不景氣引起的，其次才是日本車的競爭

3、。w雙方都需要數(shù)據(jù)支持。于是 w數(shù)學(xué)結(jié)論：美國車銷量與日本車銷量之間的相關(guān)系數(shù)（correlationship）為-0.5美國產(chǎn)摩托車銷量與美國勞動力失業(yè)率之間的相關(guān)系數(shù)為-0.7后者更接近-1，所以日本人的結(jié)論更有道理w法院判決：正是由于日本車的競爭，才加劇了美國經(jīng)濟(jì)的不景氣！故判決日本人敗訴。用事實和數(shù)據(jù)講話w數(shù)據(jù)說明真相w精確的數(shù)據(jù)有助于明辨是非w精確的數(shù)據(jù)有助于分清責(zé)任w只有精確的數(shù)據(jù)才是無可辯駁的事彌撒?tell the truth實?but always not the whole truth和天數(shù)大謊謊據(jù)?數(shù)字的誤導(dǎo)小組抽檢量差錯量差錯率一月第一組10055.00%第二組8056

4、.25%二月第一組15032.00%第二組30072.33%總評第一組25083.20%第二組380123.16%數(shù)字不會騙你但數(shù)字可以誤導(dǎo)你結(jié)論正確嗎？10月11月12月1月2月3月4月5月總計呼叫總量13,40012,70413,13114,85516,18015,15714,42513,239113,091轉(zhuǎn)人工數(shù)3,0012,8963,0823,4933,5713,3452,542,74324,675人工通話數(shù)2,7822,7922,953,2753,2583,0022,3982,61623,077轉(zhuǎn)人工比例22%23%23%24%22%22%18%21%22%1850%?呼叫總量、轉(zhuǎn)

5、人工次1645%數(shù)、人工通話數(shù)應(yīng)成正1440%12沒有高過平均值35%相關(guān)。30%10?但在5月份的轉(zhuǎn)人工次25%820%數(shù)、人工通話次數(shù)與呼615%叫總量成反比。410%2?很可能是由于5月份某5%0%項活動或突發(fā)事件，引1100月111月月121月2月1月1月2月2月3月3月4月4月5月5月起客戶咨詢?nèi)斯づ_。呼叫總量呼叫轉(zhuǎn)總?cè)肆抗?shù)轉(zhuǎn)人人工工數(shù)通話數(shù)人工通轉(zhuǎn)話人數(shù)工比例客戶咨詢情況分析：在1205692件客戶咨詢中，咨詢話音基本業(yè)務(wù)423058次，占咨詢總量的35.09%；咨詢新業(yè)務(wù)367978次，占咨詢總量的30.52%；咨詢終端2635次，占咨詢總量的0.22%；咨詢服務(wù)及營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)99

6、109次，占咨詢總量的8.22%；咨詢網(wǎng)絡(luò)26896次，占咨詢總量的2.23%；咨詢卡類業(yè)務(wù)7792次，占咨詢總量的0.65%；咨詢計費(fèi)原則4636次，占咨詢總量的0.38%；咨詢營銷活動211312次，占咨詢總量的17.53%；咨詢其他業(yè)務(wù)62276次，占咨詢總量的5.16%。摘自中國移動x省公司客戶服務(wù)情況分析客戶咨詢情況分析營銷活動17.53%其業(yè)務(wù)計費(fèi)原則他業(yè)務(wù)卡類5.16%0.38%0.65%話音業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)35.09%2.23%服務(wù)及營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)8.22%終端新業(yè)務(wù)030.52%.22%摘自中國移動x省公司客戶服務(wù)情況分析數(shù)據(jù)分析的目的w運(yùn)營管理的過程，實質(zhì)上就是“數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策”過程；

7、w數(shù)據(jù)分析的目的，在于發(fā)現(xiàn)問題，解釋原因和關(guān)系，以及尋找可能的解決方法；w數(shù)據(jù)分析的另外一個目的，是更有效地溝通，無論是向決策層報告，還是與團(tuán)隊成員分享；橫向比較xx 指標(biāo)分析綜向比較xx指標(biāo)1月2月3月4月5月目標(biāo)1組108969410699&gt;1002組919494105100&gt;1003組10310210697106&gt;1004組109105939993&gt;1005組9910793103103&gt;1006組91104107102101&gt;100w成就點(diǎn)：數(shù)據(jù)四個組達(dá)到目標(biāo)目標(biāo)第六小組連續(xù)四個月達(dá)到目標(biāo)直觀的涂色w失敗

8、點(diǎn)：直亮觀點(diǎn)的和涂暗色點(diǎn)描述簡潔兩個組沒有達(dá)到目標(biāo)報告舉例切中重點(diǎn)第四小組連續(xù)三個月沒有達(dá)到目標(biāo)?組長更替?已為組長調(diào)配臨時助手，5月底到崗行動計劃呼叫中心有什么特點(diǎn)？w精密的數(shù)值管理w對時間和勞動效率敏感w嚴(yán)密的過程監(jiān)控w統(tǒng)一而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧鞒蘷與顧客互動，需求多樣化w突發(fā)而個性化的服務(wù)個案w勞動力密集型，低成本運(yùn)營w海量的信息堆砌w員工士氣決定顧客感受和服務(wù)水平與電話接待相關(guān)的量化指標(biāo)w話務(wù)量影響顧客接待的首要因素，是話務(wù)量的突發(fā)性變化w接聽率反映顧客耐心程度與服務(wù)速度之間的差異w服務(wù)水平在可以容忍的時限內(nèi)，我們的服務(wù)達(dá)標(biāo)率w顧客等候時長量化的顧客“等候與容忍”的平均值集中反映顧客被“接待”的狀

9、況呼叫中心的第一條生命線與員工效率相關(guān)的量化指標(biāo)w出勤反映人力資源計劃與實際的差異w通話時長反映服務(wù)的“敏捷程度”w占有率反映員工的忙碌程度取決于排班效率w工時利用率反映員工休息與雜務(wù)取決于工作/休息計劃w工作態(tài)反映員工通話后工作為了接待顧客，呼叫中心耗用了多少資源服務(wù)狀態(tài)上班8小時簽入狀態(tài)簽出狀態(tài)講話等候電話示忙/小休其它狀態(tài)與服務(wù)效果相關(guān)的量化指標(biāo)w顧客滿意度外部顧客的評價w質(zhì)量檢驗分?jǐn)?shù)讓顧客滿意呼叫中心的第二條生命線內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成w一次解決率一次做好，避免重復(fù)來電w轉(zhuǎn)接/升級率在電話中做好w主動服務(wù)成功率對企業(yè)盡責(zé)盡力服務(wù)是對市場的支持呼叫中心的第三條生命線閱讀材料23個指標(biāo)管理呼叫中心數(shù)

10、據(jù)來源和數(shù)據(jù)清單w運(yùn)營數(shù)據(jù)來源于多個渠道w電話交換機(jī)通話數(shù)量，通話均長，呼損數(shù)量 w員工工作管理系統(tǒng)信息記錄數(shù)量，工單提交數(shù)量，平均處理周期 w企業(yè)信息系統(tǒng)，包括mis, erp, crm等客戶數(shù)量，客戶來電數(shù)量，等候處理的顧客投訴 w人工統(tǒng)計無法自動統(tǒng)計的數(shù)據(jù)w企業(yè)外部數(shù)據(jù)相關(guān)的社會、經(jīng)濟(jì)、氣象等數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清單舉例呼叫效率數(shù)據(jù)時間段占用次通話次待應(yīng)無應(yīng)答接通排呼損排數(shù)數(shù)通話率呼損數(shù)15秒接20秒接30秒接排隊等排隊掛等通率通率通率待數(shù)機(jī)數(shù)答數(shù)數(shù)隊等待隊等待等待應(yīng)通話均均長均長答均長長2007/03/08 00-011111100.00%0100.00%100.00%100.00%0091006

11、.56180.22007/03/08 01-0233100.00%0100.00%100.00%100.00%0030006.671072007/03/08 02-03000.00%00.00%0.00%0.00%000000002007/03/08 03-0444100.00%0100.00%100.00%100.00%0040006.551.752007/03/08 04-0555100.00%0100.00%100.00%100.00%0040007232.82007/03/08 05-06000.00%00.00%0.00%0.00%000000002007/03/08 06-0713

12、13100.00%0100.00%100.00%100.00%0090006.8947.922007/03/08 07-081717100.00%0100.00%100.00%100.00%10140206.6466.762007/03/08 08-098181100.00%098.77%98.77%100.00%806617.6306.45100.612007/03/08 09-10121121100.00%098.35%99.17%100.00%409509.2506.57103.462007/03/08 10-11118118100.00%099.15%99.15%100.00%3010

13、12906.54110.882007/03/08 11-12140140100.00%0100.00%100.00%100.00%801323606.66128.262007/03/08 12-136565100.00%0100.00%100.00%100.00%00611006.4494.472007/03/08 13-147474100.00%0100.00%100.00%100.00%00653006.3896.682007/03/08 14-15666598.48%196.92%96.92%100.00%51590946.59135.152007/03/08 15-16919098.9

14、0%192.22%100.00%100.00%12181010.3616.8153.222007/03/0800%094.23%98.08%100.00%1709127.5306.62136.312007/03/08 17-189696100.00%098.96%100.00%100.00%608747.1706.6135.992007/03/08 18-198989100.00%095.51%96.63%100.00%7079210.1406.91127.952007/03/08 19-207272100.00%0100.00%100.00%100.00%10

15、645706.41113.752007/03/08 20-215959100.00%0100.00%100.00%100.00%00530006.64121.342007/03/08 21-22818098.77%198.75%98.75%100.00%316611016.47133.542007/03/08 22-235252100.00%0100.00%100.00%100.00%00431006.53105.692007/03/08 23-002424100.00%0100.00%100.00%100.00%00202006.7598.73合計1386138399.78%398.19%9

16、9.20%100.00%7531206288.2526.59119.69數(shù)據(jù)清單舉例客戶來電分類服務(wù)編號機(jī)器編號型號來電日期銷售日期故障分類10000152x612cx81002002/09/022001/11/24c10000270x936kx26502002/09/022002/07/17c10000322x812yx50002002/09/022000/09/17c10000438x649rx41002002/09/022001/10/19a10000545x520kx41002002/09/022002/06/26c員工效率數(shù)據(jù)10000671x864hx25002002/09/022

17、002/02/01b10000723x963hx81002002/09/022001/09/27></a><b style='color:white;background-color:#886800'>8d10000820x470ax82002002/09/022002/07/19b10000926x605cx41002002/09/022002/04/28c10001031x633yx26502002/09/022002/07/16h工號工作時長通話時長通話均長通話次數(shù)呼出次數(shù)轉(zhuǎn)自動數(shù)通話利用率每小時通話次數(shù)210158033739023467.

18、14581220712467.2%36.1214467674644805083.98533510612666.2%28.4220659213242420277.285489885871.6%33.4220757757436206253.9467121086962.7%41.8223159643941417968.786022786669.4%36.3223363781036632373.0650141749557.4%28.3223462132937369974.1950371668460.1%29.2223937989524898872.0234571136065.5%32.82302567

19、39530953067.974554476554.6%28.9231169338238088972.55525012810054.9%27.3233057637925514363.5840132437644.3%25.1233938909422860861.5237161206058.8%34.4234153534735226178.1145101277965.8%30.3234964955236201961.6258751287755.7%32.6數(shù)據(jù)清單舉例省份移動聯(lián)通電信合計北京10285109296上海業(yè)務(wù)類型3月4月增減量增減幅度7885108271天津10679102287話費(fèi)類1

20、45115-30-20.69%重慶8676105267網(wǎng)絡(luò)類861344855.81%合計3723254241121服務(wù)項目971495253.61%業(yè)務(wù)使用23134111482.61%支撐4752510.64%行業(yè)數(shù)據(jù)卡類0000%服務(wù)質(zhì)量731033041.10%夢網(wǎng)類投訴225432145.45%分類數(shù)據(jù)彩鈴20731210550.72%網(wǎng)絡(luò)類投訴103121210.00%總計711108437352.46%長期數(shù)據(jù)cs health card target2006ytdcustomer contact2 c00e6nter janfebmaraprmayjunjul2006% cal

21、ls answered within 10 seconds china 99.7%99.8%99.6%99.7%99.4%99.6%99.4%99.6%na95%99.6%99.8%99.8%99.8%99.6%99.7%99.6%99.7%ea99.4%99.6%99.3%99.5%99.4%99.3%99.0%99.3%sa100.0%100.0%99.8%99.8%99.4%99.9%99.9%99.8%數(shù)量和比例w兩種數(shù)據(jù)的綜合使用，構(gòu)成了基本的統(tǒng)計元素w數(shù)量，基礎(chǔ)的統(tǒng)計元素，通常是對“操作”的累加統(tǒng)計。例如：日來電總量，10,000個；在崗員工數(shù)量，50人；總通話時間，700,000

22、秒；w比例，討論兩組數(shù)據(jù)之間的“關(guān)系”，通常是對兩個數(shù)字做“除法運(yùn)算”之后得到的結(jié)果。例如：人均接聽電話量，200個；人均通話時間，14,000秒；通話均長，70秒；百分占比和增長w是兩種常見的比例關(guān)系，用于分類和趨勢統(tǒng)計。例如：量率量率總來電36877總投訴582接聽3454393.7%a業(yè)務(wù)13623.4%呼損23346.3%b業(yè)務(wù)19333.2%c業(yè)務(wù)11419.6%d業(yè)務(wù)13923.9%量率量增長率一季度42228.8%01年325二季度30921.1%02年38819.4%三季度39627.0%03年47722.9%四季度34023.2%04年423-11.3%全年146705年57

23、736.4%靜態(tài)和動態(tài)的數(shù)據(jù)w靜態(tài)數(shù)據(jù)：即時的數(shù)量/比例，不討論時間的影響；w動態(tài)數(shù)據(jù)：連續(xù)變化的數(shù)據(jù)，包括歷史、當(dāng)前、階段、預(yù)測未來、變化（率）等等；挑戰(zhàn)實際預(yù)期歷史目標(biāo)比較w沒有比較，就沒有結(jié)論w數(shù)據(jù)比較的三個維度：橫向比較、縱向比較、目標(biāo)結(jié)果比較平均通話時長120秒顧客滿意度80分平均通話時長120秒顧客滿意度80分比上月增長6秒比去年同期提升2分平均通話時長120秒顧客滿意度80分比全員平均長1秒比友鄰團(tuán)隊低1分平均通話時長120秒顧客滿意度80分比kpi目標(biāo)短3秒比kpi目標(biāo)高3分什么是數(shù)據(jù)分析設(shè)定確定ctq分解制定業(yè)務(wù)目標(biāo)kpi追蹤分析kpi行動計劃績效考核數(shù)據(jù)分析不是目的，業(yè)務(wù)績

24、效才是目的；數(shù)據(jù)的整理和挖掘，是績效改善過程中的重要環(huán)節(jié)；ctq: critical to quality, 關(guān)鍵質(zhì)量要素數(shù)據(jù)分析體系內(nèi)部和外部用戶分析圖表分析報告分析報表基礎(chǔ)表單系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析環(huán)境報告層報告需求圖表分析分析層報表隔離層基礎(chǔ)表單數(shù)據(jù)層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能力分析需求分析和能力分析舉例w需求分析：我們要做什么為了提升產(chǎn)品質(zhì)量，需要控制原料品質(zhì)w能力分析：我們能做什么我們有原料入廠檢驗環(huán)節(jié)，檢驗結(jié)果有完整的紀(jì)錄合格率報告報告合格率報告合格率月度對比圖圖表合格率月度對比圖合格率統(tǒng)計匯總表報表合格率統(tǒng)計匯總表檢驗不合格總表基礎(chǔ)表單檢驗不合格總表檢驗紀(jì)錄單基礎(chǔ)數(shù)據(jù)檢驗紀(jì)錄單數(shù)據(jù)分析環(huán)境報告層報

25、告需求圖表分析分析層報表隔離層基礎(chǔ)表單數(shù)據(jù)層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能力分析例：質(zhì)量數(shù)據(jù)追蹤關(guān)鍵績效追蹤goaljunqtdqtdytdgoalmaywk1wk2wk3wk4wk5mtdq1fy04q2fy04fy04fy04f 197.03%96.45%97.92%97.15%97.88%97.88%97.88%97.07%f297.41%96.39%97.07%96.62%97.99%97.71%97.85%97.45%f377.85%96.67%97.14%96.89%95.90%95.75%95.82%78.16%fg1f488.14%96.94%97.42%97.14%92.31%94.84%93.

26、52%88.31%f587.72%97.92%96.81%97.33%91.64%93.88%92.71%87.90%f677.96%95.30%96.05%95.61%94.86%95.01%94.93%78.27%f792.94%93.94%94.70%94.25%94.44%94.26%92.94%f891.11%94.37%93.37%93.69%93.48%93.58%91.11%fg2f994.68%94.46%95.59%95.96%94.65%95.32%94.68%f1097.76%97.88%98.46%99.20%98.94%99.09%97.76%f1179.83%85

27、.03%85.38%80.92%85.03%82.47%79.83%goaljunqtdqtdytdgoalmaywk1wk2wk3wk4mtdq1fy04q2fy04fy04fy04f121.14%1.02%0.59%0.53%1.06%fg3f130.98%0.34%0.71%0.72%0.91%主要內(nèi)容w數(shù)據(jù)分析：環(huán)境、目的和作用w用excel進(jìn)行數(shù)據(jù)整合w數(shù)據(jù)分析和挖掘w呼入型呼叫中心電話人力匹配用excel做數(shù)據(jù)分析wexcel是微軟公司開發(fā)的，windows環(huán)境下的電子表格系統(tǒng)；w與spss, sas等數(shù)據(jù)分析軟件相比，excel的優(yōu)勢：強(qiáng)大的數(shù)據(jù)與公式自動填充功能方便的數(shù)據(jù)編輯與

28、透視分析功能靈活的單元格絕對引用和相對引用功能完美的圖形繪制系統(tǒng)與豐富的內(nèi)置函數(shù)功能wexcel的劣勢：每張表格不能超過65536行；每行不超過256個字段；處理數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)異常能力弱；協(xié)同工作能力有限單元格地址和快速輸入w鏈接數(shù)據(jù)鏈接、拖拽、填充w相對地址和絕對地址相對地址絕對地址混合地址w格式定義法文本，數(shù)字日期，特殊格式和條件格式函數(shù)運(yùn)算w函數(shù)函數(shù)名輸入?yún)?shù)輸出參數(shù)錯誤信息參數(shù)間隔和參數(shù)忽略w算數(shù)函數(shù)求總和sum求平均值average計數(shù)count，counta求最大值max最小值min文本和統(tǒng)計函數(shù)w文本函數(shù)連接文本&amp;文本轉(zhuǎn)換數(shù)值value，text字符長度len取字

29、符串right、left、mid查找字符串find，searchw統(tǒng)計函數(shù)取整int四舍五入round排名次rank，large, small百分比位置percentile，percentrank條件函數(shù)w邏輯運(yùn)算and，or，notw假設(shè)函數(shù)ifw條件求和sumifw條件計數(shù)countifand(0,0)=0or(0,0)=0and(0,1)=0or(0,1)=1and(1,0)=0or(1,0)=1and(1,1)=1or(1,1)=1not( 0 ) = 1not( 1 ) = 0查找和引用w列查找vlookupw例：兩張表對比檢查兩天的工作量報表，統(tǒng)計每位員工的合計工作量w間接引用in

30、direct + addressw區(qū)域引用offsetw數(shù)組索引index函數(shù)出錯信息w查錯函數(shù)iserror錯誤值原因#div/0!當(dāng)數(shù)字被零(0)除時，出現(xiàn)錯誤。#n/a沒有可用的數(shù)值#name?當(dāng)microsoftexcel未識別公式中的文本時，出現(xiàn)錯誤。#null!指定的兩個區(qū)域不相交.#num!公式或函數(shù)中使用無效數(shù)字值時，出現(xiàn)這種錯誤。#ref!公式引用了無效的單元格#當(dāng)列不夠?qū)?，或者使用了?fù)的日期或負(fù)的時間時，出現(xiàn)錯誤。#value!當(dāng)使用的參數(shù)或操作數(shù)類型錯誤時，出現(xiàn)這種錯誤排序w排序升序與降序排序的依據(jù)單一排序和多重排序w匯總先排序再匯總匯總方式：總和、計數(shù)、平均、最大、最小

31、值等匯總查看：分級查看匯總刪除自動篩選w對最小或最大數(shù)進(jìn)行篩選w對包含特定文本的行進(jìn)行數(shù)據(jù)清單篩選w對空白或非空白單元格進(jìn)行篩選w對大于或小于另一個數(shù)字的數(shù)字進(jìn)行篩選w對等于或不等于另一個數(shù)字的數(shù)字進(jìn)行篩選w對文本字符串的開始或結(jié)尾進(jìn)行篩選w對頂部或底部數(shù)字按百分比進(jìn)行篩選高級篩選w單列上具有多個條件w多列上具有單個條件w某一列或另一列上具有單個條件w兩列上具有兩組條件之一w一列有兩組以上條件w將公式結(jié)果用作條件w篩選不重復(fù)的紀(jì)錄圖表類型類型內(nèi)容特點(diǎn)柱形圖顯示一段時期內(nèi)數(shù)據(jù)變化或描述各強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢項數(shù)據(jù)之間的差異條形圖顯示特定時間內(nèi)各項時間的變化情強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的變化而淡化隨時間況，或者

32、比較各項日間之間的差別的變化趨勢折線圖顯示某個時期內(nèi)，時間在相等時間強(qiáng)調(diào)時間的變化率間隔內(nèi)的變化趨勢面積圖用來比較多個時間系列在幅度上連強(qiáng)調(diào)時間的變化量續(xù)變化的情況xy散點(diǎn)顯示間距間隔不等的數(shù)據(jù)的變化情強(qiáng)調(diào)時間上的間隔不等圖況。氣泡圖一種特殊的散點(diǎn)圖氣泡大小可以用來顯示數(shù)據(jù)組中第三變量的數(shù)值圖表類型類型內(nèi)容特點(diǎn)餅圖顯示數(shù)據(jù)系列中每項占該系列數(shù)值只能顯示一個數(shù)據(jù)系列總和的比例關(guān)系。圓環(huán)圖顯示部分與整體的關(guān)系能表示多個數(shù)據(jù)系列雷達(dá)圖用來綜合比較幾組數(shù)據(jù)系列每個分類都有自己的坐標(biāo)軸，同一系列數(shù)據(jù)用折線相連股市圖常用來分析說明股市變化情況必須以正確順序組織數(shù)據(jù)，依次為時間、高低、收盤曲面圖用來尋找兩級

33、數(shù)據(jù)間的最佳組合可用顏色和圖案來指示在同一取值范圍內(nèi)的區(qū)域圓柱圓可以使三維柱形圖和條形圖產(chǎn)生良錐棱圖好的立體效果透視圖表，有效性，條件格式w數(shù)據(jù)透視表是一種對大量數(shù)據(jù)快速匯總和建立交叉列表的交互式表格。w數(shù)據(jù)透視表的創(chuàng)建過程。w修改數(shù)據(jù)透視表格式w利用數(shù)據(jù)透視表創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖w數(shù)據(jù)有效性：合理限制數(shù)據(jù)的有效性w條件格式：用于突出顯示特定的數(shù)據(jù)w工作表和工作簿保護(hù)：用于防止表格格式濫用主要內(nèi)容w數(shù)據(jù)分析：環(huán)境、目的和作用w用excel進(jìn)行數(shù)據(jù)整合w數(shù)據(jù)分析和挖掘w呼入型呼叫中心電話人力匹配用數(shù)據(jù)揭示問題成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析質(zhì)進(jìn)一在兩行大規(guī)組公抽分堆律一是組從龐而我們大預(yù)

34、可的的測以關(guān)數(shù)平樣類數(shù)據(jù)什據(jù)調(diào)之？嗎查和？嗎可，？么數(shù)未來研究？聯(lián)以按，據(jù)，間監(jiān)有沒，聽照內(nèi)？嗎歷史規(guī)性在的，律有真內(nèi)的很成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析數(shù)據(jù)成分分析概念w一大堆數(shù)據(jù)，可以按照性質(zhì)進(jìn)行分類嗎？不合格總量100，其中30%屬于a類，20%屬于b類；工作差錯50，10個來自于小張，4個來自于小李；w成份分析主要有兩種方法：帕雷托分析，分析“最主要”的原因和成分頻次分析，分析“從小到大”的組成結(jié)構(gòu)成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析帕雷托（pareto）分析w80 20 法則w將“總量”細(xì)分為若干“因素”w找出發(fā)生最多的因素w分析最重要的若干因素對整體的影響成

35、份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析例：不合格種類分析不合格種類分析累計百分比100%90%80%70%60%百分比50%40%累計百分比30%20%10%0%不合格種類分析g檢驗a檢驗b檢驗c檢驗d檢驗e檢驗f檢驗70000100%6000090%80%5000070%單一種類4000060%不合格量50%數(shù)量3000040%累計百分/百分比比2000030%20%1000010%不同種類00%從多到少排列a檢驗b檢驗c檢驗d檢驗e檢驗f檢驗g檢驗成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析練習(xí)：銷售業(yè)績分析帕雷托圖18000120%16000100%140001200080%10

36、00060%業(yè)績8000累計百分比600040%400020%200000%eabcd成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析頻次分布分析w分析事件發(fā)生的頻次w研究事件發(fā)生的規(guī)律w通常利用柱狀圖分析w要點(diǎn)：分類順序是有規(guī)律的，不可以按照帕雷托分類成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析例：使用次數(shù)統(tǒng)計數(shù)量數(shù)量/百分比1801601401201008060402000204060801001201401601802004006008001000百分比18%16%14%12%10%8%6%4%不同種類2%按規(guī)律排列0%0204060801001201401601802004006008

37、001000成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析共性和差異性分析w常用“均值離差分析”來研究數(shù)據(jù)的共性和差異性w均值說明數(shù)據(jù)總體的“大”和“小”常用“平均數(shù)”、“中位數(shù)”、“眾數(shù)”等來描述w離差：說明數(shù)據(jù)分布得“集中”還是“分散”y=x±x&#039;常用“標(biāo)準(zhǔn)差”、“標(biāo)準(zhǔn)離差率”等來描述w判斷一個數(shù)據(jù)在總體數(shù)據(jù)中的位置通常采用“百分比地位分析”w正態(tài)分布常用來研究“某種情況發(fā)生的幾率”大小成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析共性分析：均值w算術(shù)平均數(shù)最常用的共性分析指標(biāo)excel函數(shù)：averagew中位數(shù)排位居中的數(shù)值excel函數(shù)：medianw眾數(shù)

38、出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)excel函數(shù)：mode成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析差異性分析：離差w極差和調(diào)整后的極差極差：最大的數(shù)和最小的數(shù)之間的差距調(diào)整后的極差：去掉若干極端值之后，再計算極差由于代表性不佳，實際工作很少采用excel計算：max() min()w標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)準(zhǔn)化的“差異性”計算excel函數(shù)：stdevw標(biāo)準(zhǔn)離差率標(biāo)準(zhǔn)偏差相對于均值的比例excel計算：stdev() / average()成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析例：人員績效的離散分析員工序列簽入次數(shù)工作時長通話時長通話均長通話次數(shù)整理次數(shù)工時利用率10%1331417949476410420.5

39、430%20217010554620418060.6550%25017711659728724920.6970%31018312662794035430.7390%41318913668868451220.76差異：90%:10%3.091.351.721.381.824.921.41標(biāo)準(zhǔn)離差率0.460.140.200.130.220.660.13差異相對較小，改善空間不大員工序列：將員工相關(guān)數(shù)據(jù)排序，最少/最短的n%，其對應(yīng)的差異相對較大，有一定改善空間該數(shù)據(jù)例如，數(shù)據(jù)顯示，10%的員工簽入次數(shù)少于133次，員工間差異非常大，警告！30%的員工工作時長短于170小時。以此類推。成份分析共性

40、時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析標(biāo)準(zhǔn)偏差的計算w函數(shù)計算：n22x?(x)n(n?1)wexcel函數(shù)計算：s=stdev(x1,x2,x3,.)成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析例：重復(fù)撥打率分析標(biāo)準(zhǔn)離差率5.9%相對集中標(biāo)準(zhǔn)離差率6.3%18相對分散16141210頻次18頻次2642028%29%30%31%32%33%34%35%36%37%成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析另一種離散分析應(yīng)用：地位分析w某個數(shù)據(jù)，在一組數(shù)據(jù)中的地位如何？w用“形容詞”來描繪相當(dāng)大，比較大，中間偏大 w用“數(shù)字”來描述在總計100個數(shù)據(jù)中，排位第88w“地位”往往是由“百分比位

41、置”來決定的成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析例：員工績效分析模版工號工作時長通話時長通話均長通話次數(shù)554519% 5 88,76544% 3 96,6308% 5 295% 7 ,695486960% 6 52,49134% 3 64,6875% 4 993% 7 ,461485622% 5 99,76937% 3 78,5156% 5 095% 7 ,610751757% 6 49,12761% 4 30,24619% 5 793% 7 ,486485766% 6 57,61691% 4 83,16855% 6 788% 7 ,219408360% 6 52,51484% 4

42、 71,34338% 6 392% 7 ,446275858% 6 50,76885% 4 72,64836% 6 394% 7 ,533755291% 6 87,20996% 4 98,23365% 6 987% 7 ,186754987% 6 80,219100% 5 33,03186% 7 683% 7 ,031545192% 6 90,73393% 4 90,19216% 5 699% 8 ,725420072% 6 62,96683% 4 69,43218% 5 799% 8 ,2815147100% 7 86,0462% 1 1,46410% 5 32% 2 15794499% 7

43、 58,2915% 1 61,55915% 5 65% 2 ,906778384% 6 76,30818% 2 95,27923% 5 925% 5 ,029558527% 6 15,35571% 4 47,44259% 6 866% 6 ,597554230% 6 21,24875% 4 55,72463% 6 967% 6 ,622489526% 6 13,18973% 4 50,59623% 5 995% 7 ,677558730% 6 21,10882% 4 68,51025% 6 097% 7 ,845752237% 6 31,35867% 4 41,11116% 5 697% 7

44、,886752331% 6 23,71621% 3 14,9327% 5 149% 6 ,226783846% 6 40,11324% 3 27,04996% 8 311% 3 ,952493962% 6 54,61627% 3 40,56585% 7 517% 4 ,519成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析練習(xí)：服務(wù)廳地位分析業(yè)務(wù)辦理數(shù)量（筆）銷售額顧客滿意率服務(wù)質(zhì)量服務(wù)廳f173766972%98%地位12%36%8%88%成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析簡單地描述均致離散w四分位法quartilew用繪圖描述誤差通常用柱狀圖中位數(shù)1009590858075706

45、560序列1序列2序列3序列4成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析正態(tài)分布平均值中值眾數(shù)鐘形，單峰平均值，中值，眾數(shù)重合理論上，曲線沒有邊界50%50%完全對稱成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析正態(tài)分布的離散程度集中程度高集中程度低成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析正態(tài)分布的離差68.3%95.5%99.7%2% 14% 34% 34% 14% 2%x?3sx?1sxx+1sx+3sx?2sx+2s成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析經(jīng)驗規(guī)律w正態(tài)分布的百分比規(guī)律，僅適用于標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布；w在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)偏峰的情況下：w大約60% 至75% 的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在

46、均值正負(fù)一倍標(biāo)準(zhǔn)偏差范圍內(nèi)；w大約90% 至98% 的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在均值正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)偏差范圍內(nèi)；w大約99% 至100% 的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在均值正負(fù)三倍標(biāo)準(zhǔn)偏差范圍內(nèi)；成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析概率密度和分布函數(shù)累積面積：分布函數(shù)單點(diǎn)數(shù)值：概率密度成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析正態(tài)分布概率密度計算w函數(shù)計算?(x?u2)?1?22=s?()?fx,u,se2pwexcel函數(shù)計算p=normdist(x,u,s,false)p:概率密度；u: 均值；s: 標(biāo)準(zhǔn)偏差；成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析正態(tài)分布的分布函數(shù)計算w函數(shù)計算2x(t?u)1dtf2(

47、x,u,s)=e2s2ps?wexcel函數(shù)計算p=normdist(x,u,s,true)x=norminv(p,u,s)p:概率分布；u: 均值；s: 標(biāo)準(zhǔn)偏差；成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析例：接待能力分析w請針對100個工作日的電話量統(tǒng)計，做正態(tài)分布分析。w并回答：電話量是否符合正態(tài)分布？當(dāng)電話量過高，超過“正常接待能力”，公司可能采取應(yīng)急措施，例如調(diào)動質(zhì)檢、投訴等團(tuán)隊緊急投入一線工作；根據(jù)公司要求，對于這種“應(yīng)急措施”，應(yīng)控制在5%以內(nèi)；那么，“正常接待能力”應(yīng)該是多少？或曰，應(yīng)當(dāng)在多大話務(wù)量的情況下，才采取“應(yīng)急措施”？成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析

48、接待能力分析電話量：正態(tài)分布正常接待能力s實際頻次正態(tài)分布概率80090010001100120013001400150016001700180019002000210022002300成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析練習(xí)：倉儲需求分析w某區(qū)域倉庫，經(jīng)常使用的“包裝箱”有4種；w通常每月的消耗情況類似于正態(tài)分布；w每月初，該倉庫應(yīng)該向上級申領(lǐng)調(diào)運(yùn)“包裝箱”。正常情況下，申領(lǐng)的包裝箱應(yīng)足夠保證一月使用；w但，為防止過量存儲，倉庫的總庫存不應(yīng)該超過10000套。w請問，四種“包裝箱”應(yīng)各存多少套？w10000套的庫存規(guī)模，是否足夠？成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析顧客需

49、求分析成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析關(guān)于均值離差的總結(jié)w形如y=x±x&#039;的表述方式，描述了數(shù)據(jù)的均值和離散程度w正態(tài)分布是最常見的分布情況w在近似于正態(tài)分布的情況下，當(dāng)x = 1s，數(shù)據(jù)68.3%在x±x&#039;區(qū)間，84.1%小于x+x&#039;當(dāng)x = 2s，數(shù)據(jù)95.5%在x±x&#039;區(qū)間，97.7%小于x+x&#039;當(dāng)x = 3s，數(shù)據(jù)99.7%在x±x&#039;區(qū)間，99.9%小于x+x&#039;成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析時

50、間序列和趨勢分析w隨著時間推移，數(shù)據(jù)發(fā)生有規(guī)律的波動w發(fā)現(xiàn)歷史性成長規(guī)律前提：數(shù)據(jù)是“客觀”的，不可以人為操縱w預(yù)測未來：線性趨勢分析前提：歷史規(guī)律清晰，并將延續(xù)到未來w發(fā)現(xiàn)周期波動規(guī)律前提：季節(jié)、時間周期規(guī)律明顯、穩(wěn)定成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析趨勢分析w研究數(shù)據(jù)隨時間變化情況w線性趨勢隨時間推移，數(shù)據(jù)逐漸變“大”或變“小”其規(guī)律符合函數(shù)：y=mx+b符合性判定：可決系數(shù)2rw非線性趨勢：包括指數(shù)、對數(shù)、乘冪等等；成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析例：新產(chǎn)品銷售情況趨勢因素的影響量化趨勢因素偶然因素的影響預(yù)測未來穩(wěn)定因素的影響y = mx + b成份分析共性時間

51、序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析線性趨勢計算wexcel函數(shù)計算linest(known_ys,known_xs,1,1)wlinest函數(shù)返回矩陣：wm=index(linest(ys, xs,1,1),1,1)wb=index(linest(ys, xs,1,1), 1,2)wr2=index(linest(ys, xs,1),3,1)成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析練習(xí)：新員工效率分析60y = 0.2708x + 16.08650r2 = 0.66124030震蕩期20成長期1001815222936435057647178859299106113120成份分析共性時間序列

52、差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析增長率與穩(wěn)定性可決系數(shù)大小標(biāo)準(zhǔn)大快速增長/下降大幅度抖動離差率小慢速增長/下降穩(wěn)定成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析增長率與穩(wěn)定性現(xiàn)象斜率驗證快速增長/下降大慢速增長/下降小大幅度抖動不一定穩(wěn)定小斜率為正：增長斜率為負(fù)：下降成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析基于線性回歸的預(yù)測w假定歷史數(shù)據(jù)符合線性規(guī)律；w預(yù)測未來某一時刻；wexcel函數(shù)計算：forecast(x,known_ys,known_xs)量化趨勢因素預(yù)測未來成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析周期性分析w通常，我們的業(yè)務(wù)量隨時間波動每天有固定的峰谷曲線每周有固定的周期波動

53、每年有固定的規(guī)律變化w假定：這種時間變化規(guī)律將長期穩(wěn)定地存在w分析方法先總量（線性回歸）再解剖（比例分析）成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析周期性分析的例子來話量預(yù)測200120022003月份百分比2004jan1762222970.0742344feb19924723190.0817379mar1902813140.0838389apr2412252910.0808375may1662222770.07104330jun1912363040.0780362jul2202773540.0909422aug2142714030.0948440sep20112543820.08944

54、154oct2062633170.0839389nov1972543290.0833387dec2112713440.0882409總計24123023339311.00004641分析總量變化趨勢，結(jié)合周期分布規(guī)律，預(yù)測未來量；成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析相關(guān)性分析w顯示兩個變量（因素）之間存在關(guān)聯(lián)的可能性哪個因素是獨(dú)立的？哪個因素是被動的，受其它因素影響的？w簡單的線性相關(guān)可以用y=mx+b 直線公式描述當(dāng)x 已知，y 就可以確定；x 與y 之間的關(guān)系，哪一個獨(dú)立，哪一個被動，由主觀辨認(rèn)；120y = 160.43x + 17706100r2 = 0.9151806040

55、2000200400600廣告投入業(yè)務(wù)受理量成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析獨(dú)立因素和被動因素流程獨(dú)立因素x被動因素y獨(dú)立因素xw獨(dú)立因素xw被動因素y假定的原因假定受影響可預(yù)知，從可推測，由于你的目標(biāo)期望改變你的計劃受到影響已發(fā)生的事實觀察到變化被動因素y成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析相關(guān)系數(shù)，rw考察兩個系數(shù)之間相關(guān)性的強(qiáng)弱；w需要一系列的數(shù)據(jù)用以評估相關(guān)系數(shù)w區(qū)間：從-1.00 到+1.00-1.00 和+1.00 表示相關(guān)性非常強(qiáng)；0.00表示相關(guān)性非常弱；w正數(shù)，表示正向相關(guān)性；w負(fù)數(shù)，表示反向相關(guān)性；成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析相關(guān)性

56、分析強(qiáng)正相關(guān)強(qiáng)負(fù)相關(guān)弱正相關(guān)弱負(fù)相關(guān)非線性相關(guān)不相關(guān)成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析相關(guān)性計算w函數(shù)計算：wexcel函數(shù)計算correl(known_ys,known_xs)成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析例：營銷投入產(chǎn)出分析120000r2 = 0.915110000080000600004000020000可決系數(shù)r = 0.9600100200300400500600業(yè)務(wù)受理量線性 (業(yè)務(wù)受理量)成份分析共性時間序列差異性和趨勢相關(guān)性抽樣分析練習(xí)：員工績效分析bcdefghijklmnopq0.30.20.1-0.10.20.10.20.00.30.10.0

57、0.4-0.2-0.10.2p0.10.00.1-0.10.00.00.00.00.10.40.30.30.10.0o0.0-0.10.0-0.10.00.10.10.10.00.20.80.30.6n-0.1-0.1-0.10.00.00.00.10.10.00.70.8-0.3m0.20.10.1-0.20.10.10.00.00.20.20.3l0.00.00.0-0.10.10.00.10.10.10.8k0.10.00.0-0.10.10.00.10.00.1j0.60.30.30.00.30.60.10.7i0.00.00.00.00.00.60.0h0.00.00.00.00.00.0g0.0-0.10.10.00.0f0.10.10.1-0.1e-0.2-0.10.0d0.20.1c0.5b禮貌應(yīng)答j質(zhì)檢成績c語音表現(xiàn)k工作時長d技巧運(yùn)用l通話時長e語言表述