呼叫中心数据分析入门
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心作为企业与客户之间的重要沟通渠道，承担着处理客户咨询、投诉、售后等任务的重要职责。
通过对呼叫中心数据进行分析，可以帮助企业了解客户需求、优化服务流程、提升客户满意度，进而实现企业的业务目标。
本文将对呼叫中心数据分析的方法和步骤进行详细介绍。
二、数据收集与整理1. 数据来源呼叫中心数据可以通过多种渠道获取，如电话系统记录、呼叫中心软件提供的报表、客户满意度调查等。
根据实际情况选择合适的数据来源。
2. 数据收集收集呼叫中心数据时，需要关注以下几个方面的数据：- 呼叫量：记录每日、每周、每月的呼叫量变化趋势，了解客户咨询的高峰时段和低谷时段。
- 通话时长：统计平均通话时长、最长通话时长、最短通话时长等指标，评估客户与呼叫中心的沟通效率。
- 呼叫等待时间：记录客户在等待接通呼叫中心人员时的平均等待时间，评估客户等待的满意度。
- 问题分类：对客户咨询、投诉的问题进行分类，如产品问题、服务问题、技术问题等，帮助企业了解客户关注的重点。
3. 数据整理将收集到的呼叫中心数据进行整理，包括数据清洗、数据转换和数据归档等步骤。
确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析做好准备。
三、数据分析方法1. 呼叫量趋势分析通过对呼叫量的趋势分析，可以了解客户咨询的高峰时段和低谷时段，从而合理安排呼叫中心人员的工作时间，提高资源利用效率。
2. 通话时长分析通过统计通话时长的平均值、最长值、最短值等指标，可以评估客户与呼叫中心的沟通效率。
如果通话时长过长，可能说明呼叫中心人员的解决问题能力有待提高，或者客户对问题的理解有困难，需要进一步优化服务流程。
3. 呼叫等待时间分析呼叫等待时间是客户体验的重要指标之一。
通过统计客户在等待接通呼叫中心人员时的平均等待时间，可以评估客户等待的满意度。
如果等待时间过长，可能需要增加呼叫中心人员的数量或者优化呼叫中心的工作流程，以提高客户满意度。
4. 问题分类分析将客户咨询、投诉的问题进行分类，可以帮助企业了解客户关注的重点。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心是一个重要的客户服务渠道，通过电话与客户进行沟通和交流。
对呼叫中心的数据进行分析可以匡助企业了解客户需求、优化服务流程、提高客户满意度和业务效率。
以下是对呼叫中心数据分析的详细内容。
1. 数据采集和整理首先，需要采集呼叫中心的各种数据，包括呼叫数量、呼叫时间、呼叫时长、客户信息、问题类型等。
这些数据可以通过呼叫中心系统进行自动记录，也可以通过人工方式进行手动记录。
采集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 呼叫量分析通过对呼叫数量的分析，可以了解呼叫中心的工作负荷和客户需求的变化趋势。
可以根据不同的时间段、不同的日期、不同的季节等进行呼叫量的比较和分析。
这样可以匡助企业进行人员调配和资源优化，以满足客户需求的高峰和低谷。
3. 呼叫时长分析呼叫时长是衡量客户满意度和服务效率的重要指标。
通过对呼叫时长的分析，可以了解平均呼叫时长、最长呼叫时长、最短呼叫时长等。
可以根据不同的问题类型、不同的客户群体等进行呼叫时长的比较和分析。
这样可以匡助企业识别服务瓶颈和改进服务流程，提高客户满意度和业务效率。
4. 问题类型分析呼叫中心接收到的问题类型多种多样，包括产品问题、投诉问题、技术支持问题等。
通过对问题类型的分析，可以了解各个问题类型的比例和趋势。
可以根据不同的问题类型进行服务质量的评估和改进。
例如，如果某个问题类型的比例较高，可能需要加强相关人员的培训和技能提升。
5. 客户满意度分析客户满意度是衡量呼叫中心服务质量的关键指标。
通过对客户满意度的分析，可以了解客户对服务的评价和反馈。
可以通过电话后的满意度调查、客户投诉和客户反馈等方式进行客户满意度的评估。
可以根据不同的客户群体、不同的问题类型等进行客户满意度的比较和分析。
这样可以匡助企业改进服务流程、提高客户满意度和忠诚度。
6. 呼叫中心绩效评估呼叫中心的绩效评估是对呼叫中心整体运营情况的评估和监控。
通过对呼叫中心的各项指标进行综合分析，可以了解呼叫中心的绩效水平和改进空间。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析引言概述：呼叫中心作为企业与客户之间的重要联系渠道，每天都会产生大量的通话数据。
这些数据蕴含着珍贵的信息，通过对呼叫中心数据的分析，企业可以深入了解客户需求、优化运营流程、提升客户满意度。
本文将从五个方面介绍呼叫中心数据分析的重要性和方法。
一、呼叫量分析：1.1 呼叫量趋势分析：通过对呼叫量的日、周、月、季度、年度等时间段的分析，了解呼叫量的变化趋势，为企业提供合理的资源配置和人员安排。
1.2 呼叫量分布分析：对呼叫量在不同时间段的分布情况进行分析，找出高峰期和低谷期，合理调整人员数量和工作时间，提高呼叫中心的效率。
1.3 呼叫量来源分析：分析不同渠道、不同地区、不同产品的呼叫量占比，匡助企业了解市场需求和产品受欢迎程度，以便进行精准营销和产品策划。
二、通话时长分析：2.1 平均通话时长分析：计算呼叫中心每一个客服人员的平均通话时长，了解客服人员的工作效率和服务质量，为培训和绩效考核提供依据。
2.2 通话时长分布分析：分析通话时长的分布情况，找出通话时长过长或者过短的异常情况，进行问题排查和改进，提高客户满意度。
2.3 通话时长与问题解决率的关系分析：通过对通话时长和问题解决率的相关性分析，找出通话时长与问题解决率之间的关联，为提升问题解决效率提供参考。
三、客户满意度分析：3.1 客户满意度调查分析：通过呼叫后的满意度调查问卷，采集客户对呼叫中心服务的评价，分析客户满意度的整体水平和不同维度的得分，为改进服务提供指导。
3.2 问题类型与满意度的关系分析：将客户反馈的问题类型与满意度进行关联分析，找出问题类型对满意度的影响，为提升客户满意度制定针对性的改进措施。
3.3 客户满意度与重复投诉率的关系分析：通过客户满意度和重复投诉率的相关性分析，了解客户满意度对重复投诉率的影响，为提高客户忠诚度和口碑效应提供参考。
四、服务质量分析：4.1 服务等待时间分析：分析客户在呼叫中心等待接通的时间分布情况，找出等待时间过长的问题，优化呼叫中心的服务流程和人员配置。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心数据分析1、引言在现代商业环境中，呼叫中心扮演着关键角色，作为客户服务和支持的关键部门。
呼叫中心不仅是与客户沟通的重要渠道，也是获取可用数据的宝贵来源。
通过对呼叫中心数据进行分析，企业能够获得有关客户需求、服务质量和运营效率的重要见解，从而优化业务流程并提高客户满意度。
2、数据收集在进行呼叫中心数据分析之前，需要确保数据的准确性和完整性。
以下是常见的数据收集方法：2.1 呼叫日志：呼叫中心软件通常会记录呼叫的基本信息，例如呼叫时间、呼叫持续时间、客户ID等。
2.2 客户满意度调查：通过方式后发送调查问卷或邮件，收集客户对服务质量的评价。
2.3 员工反馈：与呼叫中心员工及时沟通并收集他们的意见和反馈，了解他们对客户需求的感知和理解。
3、数据处理在收集到呼叫中心数据后，需要对数据进行清理和处理，以确保数据的准确性和一致性。
以下是数据处理的常见步骤：3.1 数据清洗：删除重复、缺失或不相关的数据，以保持数据的完整性和一致性。
3.2 数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如将呼叫持续时间转换为分钟或小时为单位。
3.3 数据整合：将不同渠道和来源的数据整合在一起，以便综合分析。
4、分析方法根据呼叫中心的特点和需求，可以使用多种分析方法来提取有用的信息和见解。
以下是常见的呼叫中心数据分析方法：4.1 呼叫分布分析：分析呼叫的分布情况，例如每日呼叫量的变化、呼叫高峰期和低谷期等，以优化人员调度。
4.2 服务质量分析：分析客户评价、问题解决率、平均通话时间等指标，以评估服务质量，并找出改进的机会。
4.3 客户行为分析：分析客户的呼叫目的、重复呼叫、挂断率等，以了解客户需求和行为模式，并提供个性化的服务。
4.4 员工绩效分析：分析员工的呼叫处理时间、转接率、问题解决能力等指标，以评估员工绩效并制定培训计划。
5、结果和建议通过呼叫中心数据分析，可以获得有关客户需求、服务质量和运营效率的重要见解。
呼叫中心数据分析入门
呼叫中心数据分析入门呼叫中心数据分析入门1. 引言呼叫中心是现代企业中必不可少的一部分，它承担着处理客户咨询和问题的重要职责。
随着呼叫中心越来越复杂，大量的数据被和收集，进而带来了挑战和机遇，这就是呼叫中心数据分析的重要性。
2. 呼叫中心数据的意义呼叫中心数据可以提供有关客户以及与客户互动的宝贵信息。
通过分析这些数据，企业可以了解客户的需求和偏好，从而改进服务质量，提高客户满意度。
3. 呼叫中心数据分析的步骤3.1 数据收集，需要收集呼叫中心的相关数据，包括呼叫数量、通话时间、客户满意度等。
可以通过呼叫中心软件、数据库或其他数据源来获取这些数据。
3.2 数据清洗和整理收集到的数据可能存在错误、缺失或冗余的问题，需要进行数据清洗和整理。
这包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误等操作。
3.3 数据分析在数据清洗和整理完成后，可以开始进行数据分析。
这包括使用统计分析、机器学习等方法，探索和发现数据中的模式、趋势和关联性。
3.4 结果呈现，需要将数据分析的结果呈现给相关人员。
可以使用可视化图表、报告等方式进行呈现，以便更好地理解和利用分析结果。
4. 呼叫中心数据分析的应用呼叫中心数据分析可以应用于多个方面，包括以下几个方面：4.1 运营效率改进通过分析呼叫中心数据，可以识别瓶颈和问题所在，从而改进运营效率。
例如，可以发现通话时间过长的问题，进而优化呼叫流程和培训客服人员。
4.2 客户满意度提升通过分析呼叫中心数据，可以了解客户的需求和偏好，从而提供更个性化的服务，提高客户满意度。
例如，可以根据客户的历史记录和问题分类，为其提供更准确的解决方案。
4.3 销售和市场营销优化通过分析呼叫中心数据，可以发现潜在的销售机会和市场营销策略。
例如，可以通过分析呼叫频率和内容，识别潜在客户的需求和偏好，进而制定相应的销售和市场营销策略。
5. 呼叫中心数据分析的挑战尽管呼叫中心数据分析带来了很多好处，但也面临一些挑战。
其中之一是数据的质量和完整性，因为收集到的数据可能存在错误、缺失或冗余。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心是企业与客户之间进行沟通和交流的重要渠道。
随着呼叫中心技术的不断发展和应用，大量的数据被收集和记录下来。
本文将对呼叫中心数据进行分析，以帮助企业了解客户需求、提高客户满意度和优化运营效率。
二、数据收集和整理1. 数据来源呼叫中心数据来源于客户与呼叫中心的通话记录、在线聊天记录、电子邮件交流等渠道。
2. 数据类型呼叫中心数据包括客户信息、通话时长、通话目的、问题分类、客户满意度评价等。
3. 数据整理对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式等，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据分析方法1. 呼叫量分析通过对呼叫中心数据进行统计和分析，可以了解到不同时间段、不同渠道的呼叫量情况，从而合理调配人力资源，提高客户服务质量。
2. 问题分类分析将客户呼叫中心的问题进行分类，可以帮助企业了解客户的主要关注点和需求，有针对性地改进产品或服务，提高客户满意度。
3. 通话时长分析通过分析呼叫中心通话的平均时长、最长时长、最短时长等指标，可以评估客户服务的效率和质量，优化呼叫中心的运营流程。
4. 客户满意度分析通过对客户满意度评价数据的统计和分析，可以了解客户对呼叫中心服务的满意程度，发现问题并及时改进，提升客户体验。
5. 呼叫转化率分析通过分析呼叫中心的呼叫转化率，即客户通过呼叫中心解决问题或购买产品的比例，可以评估呼叫中心的销售能力和服务质量，为企业制定营销策略提供依据。
四、数据分析工具和技术1. 数据可视化工具使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将呼叫中心数据转化为图表、图形等形式，直观地展示数据分析结果，方便管理层和决策者进行数据洞察和决策。
2. 数据挖掘技术利用数据挖掘技术如聚类分析、关联规则挖掘等，挖掘呼叫中心数据中的潜在规律和关联关系，为企业提供更深入的洞察和决策支持。
3. 自然语言处理技术对呼叫中心的在线聊天记录、电子邮件交流等非结构化文本数据进行自然语言处理，提取关键词、情感分析等，帮助企业了解客户需求和情感倾向。
呼叫中心数据分析入门
要点二
呼叫中心数据来源
呼叫中心数据的来源主要包括客户电话交互数据、 CRM系统数据、员工工作表现数据等。其中，客户电 话交互数据是指客户与呼叫中心员工通话过程中的数 据，包括通话时长、客户满意度等；CRM系统数据是 指客户关系管理系统的数据，包括客户信息、订单信 息等；员工工作表现数据是指员工在呼叫中心工作过 程中的数据，包括通话时长、工作量、绩效等。
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和降低成本。
优化人力资源分配，合理分配坐 席和客服人员的任务和职责。
根据数据反馈，改进坐席技能培 训计划，提高客户服务质量。
提出合理化建议与改进措施
根据数据分析结果，提出合理化 建议，例如改进客户沟通流程、
优化排班制度等。
针对呼叫中心存在的问题，提出 具体的改进措施，例如增加自助 服务选项、完善问题解决流程等
呼叫中心关键绩效指标（KPI）是衡量呼叫中心运营绩效的重要工具，用于评估和优 化呼叫中心的各项工作。
KPI包括：接通率、处理时长、平均呼叫放弃率、平均通话时长、首次呼叫解决率等 。
这些KPI能够反映呼叫中心的运营状况，帮助呼叫中心管理层及时发现问题并采取改 进措施。
各项指标的分析方法与运用
分析方法：趋势分析、比较分 析、标杆分析、因果分析等。
总结词
通过客户满意度数据分析，企业可以更好地了解客户需求和反馈，优化客户服务 ，提高客户满意度。
详细描述
客户满意度是呼叫中心最重要的指标之一，通过对客户反馈数据进行深入分析， 企业可以发现服务中的不足和改进点，从而制定相应的改进措施，提高客户满意 度。
案例二：通过数据分析优化坐席排班
总结词
通过对坐席排班数据的分析，企业可以优化坐席排班，提高呼叫中心的服务质量和效率。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心是企业与客户进行沟通和交流的重要渠道之一。
通过对呼叫中心数据进行分析，可以帮助企业了解客户需求、优化客户服务、提升客户满意度以及优化运营效率。
本文将针对呼叫中心数据分析的相关内容进行详细阐述。
二、数据收集与整理1. 数据收集渠道：呼叫中心数据可以通过多种渠道进行收集，如电话录音、在线聊天记录、邮件等。
2. 数据整理：收集到的呼叫中心数据需要进行整理和归类，包括客户信息、通话时长、问题类型、解决方案等。
三、数据分析方法1. 基本统计分析：对呼叫中心数据进行基本统计分析，包括呼叫数量、通话时长、平均通话时长等指标，以了解呼叫中心的运营情况。
2. 问题分类分析：将呼叫中心数据按照问题类型进行分类，如投诉、询问、建议等，以了解客户的主要关注点和需求。
3. 客户满意度分析：通过对呼叫中心数据进行情感分析，了解客户在通话过程中的情绪变化，以评估客户对服务的满意度。
4. 解决方案效果评估：分析不同解决方案在呼叫中心中的应用情况和效果，以优化客户服务流程和提升解决问题的效率。
四、数据分析工具1. 数据可视化工具：利用数据可视化工具，如表格、图表等，对呼叫中心数据进行可视化展示，使数据更加直观、易于理解。
2. 文本挖掘工具：通过文本挖掘工具对呼叫中心数据中的文本信息进行分析，如情感分析、关键词提取等，以获取更多有价值的信息。
五、数据分析应用1. 客户需求分析：通过对呼叫中心数据进行分析，了解客户的主要需求和关注点，以优化产品和服务。
2. 服务质量评估：通过分析呼叫中心数据，评估客户对服务的满意度和体验，及时发现问题并进行改进。
3. 人员培训与管理：通过对呼叫中心数据进行分析，评估客户服务人员的表现，为培训和管理提供依据。
4. 运营效率优化：通过分析呼叫中心数据，找出运营过程中的瓶颈和问题，并提供相应的解决方案，以提升运营效率。
六、数据隐私保护在进行呼叫中心数据分析过程中，需要注意对客户的隐私进行保护。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心数据分析1. 概述呼叫中心是企业与顾客进行方式沟通的重要渠道之一，通过分析呼叫中心的数据，企业可以获取客户需求、了解客户反馈、优化服务质量等重要信息。
本文将介绍呼叫中心数据分析的意义、常用方法和步骤。
2. 呼叫中心数据的意义呼叫中心数据包含大量有价值的信息，通过对这些数据进行分析，企业能够获取以下洞察：- 客户需求：通过分析来电目的、问题类型等信息，企业可以了解客户的需求，进一步优化产品和服务。
- 服务质量：通过分析来电时长、通话过程中的沟通质量等信息，企业可以评估服务质量，发现问题并进行改进。
- 客户满意度：通过分析来电评价、客户反馈等信息，企业可以了解客户满意度，发现问题并及时解决。
- 运营效果：通过分析呼叫中心的工作效率、呼叫分布等信息，企业可以评估运营效果，进行资源优化。
3. 呼叫中心数据分析方法呼叫中心数据分析通常使用以下常用方法：- 数据收集：呼叫中心数据可以从各种渠道获取，如方式录音、呼叫记录等。
企业需要建立数据收集机制，确保数据的准确性和完整性。
- 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，包括去除重复记录、处理缺失值等。
- 数据转换：将呼叫中心数据转换成适合分析的格式，如将方式录音转换成文本，提取关键信息等。
- 数据分析：使用统计学和机器学习等方法，对呼叫中心数据进行分析，探索数据的关联性、趋势等。
- 结果可视化：通过可视化工具，将数据分析的结论以图表等形式展示，便于企业决策和沟通。
4. 呼叫中心数据分析步骤呼叫中心数据分析通常包括以下步骤：- 定义分析目标：根据企业的需求，明确呼叫中心数据分析的目标，如了解客户需求、提升服务质量等。
- 收集和整理数据：获取呼叫中心的数据，清洗和整理数据，确保数据的准确性和完整性。
- 数据探索分析：对数据进行探索性分析，包括统计量计算、数据可视化等，发现数据之间的关系和趋势。
- 数据建模和预测：基于数据分析的结果，建立模型进行预测，如客户满意度的预测、服务质量改进的方向等。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析引言概述呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心的数据进行采集、整理、分析和解释，以便匡助企业更好地了解客户需求、优化客户体验、提高运营效率和增加营收。
呼叫中心数据分析可以匡助企业发现潜在问题、改进服务质量、提高客户满意度，并且匡助企业做出更明智的决策。
一、数据采集1.1 采集呼叫中心通话记录：通过记录呼叫中心的通话记录，可以了解客户的需求、投诉和建议，从而提供更好的服务。
1.2 采集客户满意度调查数据：通过定期进行客户满意度调查，可以了解客户对呼叫中心服务的评价，匡助企业改进服务质量。
1.3 采集员工绩效数据：通过采集员工的绩效数据，可以了解员工的表现和工作效率，匡助企业进行员工培训和激励。
二、数据整理2.1 数据清洗和去重：对采集到的数据进行清洗和去重，确保数据的准确性和完整性，提高数据分析的效率和准确性。
2.2 数据分类和归档：将数据按照不同的类别进行分类和归档，便于后续的数据分析和比较。
2.3 数据可视化：将整理好的数据通过图表、报表等形式进行可视化展示，匡助企业更直观地了解数据的含义和趋势。
三、数据分析3.1 客户行为分析：通过对客户的通话记录和满意度调查数据进行分析，了解客户的行为习惯和偏好，匡助企业更好地满足客户需求。
3.2 员工绩效分析：通过对员工的绩效数据进行分析，了解员工的工作表现和效率，匡助企业优化员工分配和激励政策。
3.3 服务质量分析：通过对呼叫中心的服务质量数据进行分析，了解服务的瓶颈和问题，匡助企业改进服务流程和提高客户满意度。
四、数据解释4.1 提出建议和改进措施：根据数据分析的结果，提出针对性的建议和改进措施，匡助企业优化服务流程和提高客户满意度。
4.2 制定决策和策略：基于数据分析的结果，制定决策和策略，匡助企业做出更明智的决策，提高运营效率和增加营收。
4.3 监控和评估效果：定期监控和评估实施的改进措施和策略的效果，及时调整和优化，持续提升呼叫中心的绩效和服务质量。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心作为企业与客户之间沟通的重要渠道，每天都会产生大量的通话数据。
通过对这些数据进行分析，企业可以了解客户需求、改进服务质量、优化运营效率，从而提升客户满意度和企业竞争力。
本文将介绍呼叫中心数据分析的方法和步骤，以及分析结果的应用。
二、数据收集1. 数据来源：呼叫中心通话记录、客户信息、服务质量评价等。
2. 数据类型：通话时长、通话次数、客户满意度评分、问题类型等。
3. 数据收集方式：自动记录、人工记录、在线调查等。
三、数据清洗与整理1. 数据清洗：去除异常值、缺失值、重复值等。
2. 数据整理：将不同数据源的数据进行整合，建立数据表格或数据库。
四、数据分析方法1. 描述性统计：对数据进行整体描述，如平均值、中位数、标准差等。
2. 关联分析：探索不同变量之间的关系，如通话时长与客户满意度的关系。
3. 趋势分析：分析呼叫中心数据的发展趋势，如通话次数的月度变化。
4. 预测分析：基于历史数据预测未来的呼叫量、服务需求等。
五、数据分析步骤1. 确定分析目标：根据企业需求确定分析目标，如提升客户满意度。
2. 数据探索：对数据进行初步的探索性分析，了解数据的分布、特征等。
3. 数据预处理：对数据进行清洗、整理，为后续分析做准备。
4. 数据分析：根据分析目标选择合适的分析方法，进行数据分析。
5. 结果解释：将分析结果进行解释，提取关键信息，形成可视化报告或文档。
6. 结果应用：根据分析结果提出具体的改进措施，优化呼叫中心运营。
六、数据分析工具1. 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于制作图表、仪表盘等可视化报告。
2. 统计分析软件：如SPSS、R、Python等，用于进行统计分析和建模。
3. 数据库工具：如MySQL、Oracle等，用于数据的存储和管理。
七、数据分析应用案例以某电商企业的呼叫中心数据为例，进行数据分析的应用案例：1. 客户满意度分析：通过分析客户满意度评分与通话时长、问题解决率等指标的关系，找出影响客户满意度的关键因素，提出改进建议。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、背景介绍呼叫中心是企业与客户之间进行沟通和交流的重要渠道，通过电话、邮件、在线聊天等方式，客户可以向呼叫中心咨问询题、寻求匡助或者提出投诉。
呼叫中心数据分析是对呼叫中心的通话记录、客户反馈等数据进行深入分析，以获取有价值的信息和洞察，匡助企业优化客户服务、改进业务流程、提升客户满意度。
二、数据采集和整理1. 数据来源：呼叫中心通话记录、客户反馈、调查问卷等。
2. 数据采集方式：自动记录呼叫中心通话，客户反馈通过在线调查或者邮件采集。
3. 数据整理：将采集到的数据进行清洗、去重和归类，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析方法1. 呼叫中心通话记录分析：a. 通话时长分析：统计每一个客户的平均通话时长，识别通话时间过长或者过短的异常情况。
b. 呼叫次数分析：分析每一个客户的呼叫频率，识别高频呼叫客户或者呼叫次数异常的情况。
c. 通话质量分析：评估通话质量，包括通话中是否有噪音、回声、断线等问题，以及客户对通话质量的满意度调查。
d. 通话目的分析：分析客户呼叫的目的，如咨询产品信息、投诉问题、寻求技术支持等，以了解客户需求和关注点。
e. 呼叫时段分析：分析每天不同时间段的呼叫量，以确定呼叫中心的高峰和低谷时段，合理安排人员资源。
2. 客户反馈分析：a. 反馈类型分析：将客户反馈按照问题类型进行分类，如产品质量、售后服务、物流配送等，以了解客户关注的重点领域。
b. 反馈情感分析：通过文本挖掘技术，分析客户反馈中的情感倾向，如积极、消极或者中性，以了解客户对企业的满意度。
c. 反馈渠道分析：分析客户反馈的渠道，如电话、邮件、在线聊天等，以确定不同渠道的反馈特点和效果。
四、数据分析结果应用1. 优化客户服务：根据通话记录分析，针对通话时间过长的情况，可以优化呼叫中心的流程和操作，提高服务效率；根据通话质量分析，改进通话设备和技术，提升通话质量。
2. 改进业务流程：根据通话目的分析，了解客户的需求和关注点，优化企业的产品和服务，提升客户满意度；根据客户反馈分析，改进产品质量、售后服务等环节，提升企业形象和竞争力。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析1、引言呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心收集到的各种数据进行统计和分析，以了解呼叫中心的运营情况、客户需求以及提升呼叫中心效率和服务质量的方法。
本文将介绍呼叫中心数据分析的相关内容，包括数据收集、数据处理和数据分析的方法和步骤。
2、数据收集2.1 呼叫中心数据的来源2.2 采集呼叫中心数据的方法2.3 呼叫中心数据的存储3、数据处理3.1 数据清洗3.2 数据预处理3.3 数据整合4、数据分析4.1 呼叫中心运营分析4.1.1 呼叫量分析4.1.2 呼叫时长分析4.1.3 呼叫等待时间分析4.2 客户需求分析4.2.1 客户满意度调查4.2.2 客户反馈分析4.3 呼叫中心效率分析4.3.1 呼叫接通率分析4.3.2 呼叫转接率分析4.3.3 呼叫处理时长分析5、数据可视化5.1 数据可视化工具5.2 图表和报表设计原则5.3 呼叫中心数据可视化案例分析6、数据分析结果的应用6.1 呼叫中心人员管理6.2 呼叫中心流程优化6.3 呼叫中心服务质量提升7、附件本文档涉及的附件包括：●数据收集表格样例●数据处理工具推荐8、法律名词及注释●GDPR：通用数据保护条例，是欧盟为保护个人数据而制定的法规。
●CCPA：加州消费者隐私法案，是美国加州为保护消费者隐私而制定的法规。
●PII：个人可识别信息，指能够直接或间接标识出个人身份的信息，例如姓名、地质、方式号码等。
9、总结本文档通过介绍呼叫中心数据分析的相关内容，包括数据收集、数据处理、数据分析和数据可视化等步骤，帮助读者了解呼叫中心数据分析的基本知识和方法。
通过对呼叫中心数据的分析和应用，可以提升呼叫中心的运营效率和服务质量。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、概述呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心的通话记录、客户信息和其他相关数据的分析，来获取有价值的洞察和决策支持。
通过深入挖掘呼叫中心数据，企业可以优化客户服务、提升运营效率、改进产品和服务等方面。
二、数据收集与整理1. 数据源呼叫中心数据分析的数据来源主要包括呼叫中心系统、CRM系统、IVR系统、在线聊天系统等。
这些系统记录了客户的通话时长、等待时间、问题类型、解决方案等信息。
2. 数据收集通过与呼叫中心系统、CRM系统等进行数据对接，可以实时获取数据。
数据收集可以通过API接口、数据导出等方式进行。
3. 数据整理收集到的数据需要进行清洗和整理，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
同时，还需要对数据进行分类和归档，以便后续分析使用。
三、呼叫中心数据分析指标1. 通话时长通话时长是衡量呼叫中心绩效的重要指标之一。
可以通过分析通话时长的分布情况，发现通话时长异常的客户，进一步优化客户服务流程。
2. 等待时间等待时间是客户体验的关键指标之一。
通过分析等待时间的分布情况，可以发现等待时间过长的客户群体，进一步优化呼叫中心的人员配置和服务流程。
3. 问题类型问题类型是客户呼叫的主要原因。
通过分析问题类型的分布情况，可以了解客户的主要关注点和需求，进一步改进产品和服务。
4. 解决率解决率是衡量呼叫中心解决问题能力的指标。
通过分析解决率的变化趋势，可以评估呼叫中心的服务质量，并及时采取措施改进。
5. 客户满意度客户满意度是衡量呼叫中心服务质量的重要指标。
通过分析客户满意度的调查结果，可以了解客户对呼叫中心服务的满意程度，进一步改进服务质量。
四、呼叫中心数据分析方法1. 数据可视化通过将呼叫中心数据转化为直观的图表、图像等形式，可以更加清晰地展示数据分布和趋势，帮助决策者更好地理解数据。
2. 数据挖掘通过应用数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘等，可以发现数据中的隐藏模式和规律，提供有价值的洞察。
呼叫中心数据分析简版
呼叫中心数据分析简版一、概述：本次数据分析的目的是通过对呼叫中心的数据进行分析，了解呼叫中心的运营状况以及找出问题和改进的机会。
本次分析主要关注以下几个方面：呼叫中心的呼叫量、服务质量、客户满意度以及员工绩效。
二、呼叫量分析：根据统计数据，呼叫中心每天平均接听呼叫量为500个，呼叫量在工作日与非工作日之间基本持平。
从时间段来看，高峰期出现在上午9点到下午5点之间。
三、服务质量分析：对于服务质量，我们分析了两个指标：平均等待时长和呼叫转接率。
1.平均等待时长：平均等待时长是客户等待接通呼叫中心工作人员的平均时间。
根据数据统计，平均等待时长为1分钟。
从时间段来看，高峰时段平均等待时长较长，达到2分钟。
2.呼叫转接率：呼叫转接率是指客户呼叫到达呼叫中心后被转接到其他工作人员的比例。
根据数据统计，呼叫转接率约为20%。
进一步分析发现，呼叫转接率与服务质量有较大的关联，呼叫转接率较高的时候，平均等待时长也会相应增加。
四、客户满意度分析：客户满意度是衡量呼叫中心服务质量的重要指标之一、通过分析客户满意度调查问卷的结果，我们得出以下结论：1.整体满意度：根据调查问卷结果，总体客户满意度得分为3.8（满分为5），表明客户对呼叫中心的服务比较满意。
2.不同问题项满意度：对于不同的问题项，客户的满意度有所不同。
最高的满意度是问题解决率（4分），最低的满意度是呼叫接通时长（3.5分）。
这表明我们在问题解决方面表现出色，但在呼叫接通时长上还需要改进。
五、员工绩效分析：呼叫中心员工的绩效直接关系到整个服务质量和客户满意度。
根据数据分析，我们得到以下结论：1.平均通话时长：呼叫中心员工的平均通话时长为6分钟。
通过对不同员工的通话时长进行分析，我们可以发现通话时长与服务质量和客户满意度有较大的相关性。
通话时长过短可能表示工作不认真负责，而通话时长过长则可能意味着对客户的服务效率不高。
2.问题解决率：问题解决率是衡量员工服务质量的关键指标之一、根据数据统计，呼叫中心员工的问题解决率在80%左右。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析在现代商业环境中，呼叫中心扮演着至关重要的角色，它是企业与客户之间沟通的桥梁。
呼叫中心数据分析是一种基于呼叫中心收集的数据进行分析的方法，旨在帮助企业了解客户需求、改进客户服务并优化运营效率。
本文将详细介绍呼叫中心数据分析的标准格式，包括数据收集、数据分析和数据应用三个方面。
一、数据收集1. 数据源：呼叫中心数据分析的首要任务是收集呼叫中心的数据。
数据源可以包括呼叫中心系统、客户关系管理系统（CRM）、交互式语音应答系统（IVR）等。
这些系统可以提供呼叫数量、呼叫时长、呼叫类型、客户信息等数据。
2. 数据清洗：在收集到数据后，需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗包括去除重复数据、填补缺失数据、处理异常值等。
3. 数据存储：清洗后的数据应存储在可靠的数据库中，以便后续的数据分析。
常用的数据库包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
二、数据分析1. 基本统计分析：对呼叫中心数据进行基本统计分析是数据分析的第一步。
可以计算呼叫数量、呼叫时长、呼叫类型的频率分布，了解呼叫中心的运营状况和客户需求。
2. 呼叫趋势分析：通过对呼叫数据的时间维度进行分析，可以了解呼叫的日、周、月、季度和年度趋势。
这有助于企业预测呼叫量的变化，并合理安排人力资源。
3. 客户满意度分析：通过分析客户满意度调查结果和呼叫中心数据，可以评估客户对呼叫中心的满意度。
可以利用NPS（Net Promoter Score）等指标衡量客户满意度，并找出影响客户满意度的关键因素。
4. 问题识别与解决：通过对呼叫中心数据的分析，可以发现客户常见问题和痛点。
可以通过分析问题发生的频率、原因和解决方案的有效性，提出改进建议，优化客户服务流程。
5. 员工绩效评估：呼叫中心数据分析还可以用于评估员工的绩效。
可以根据呼叫数量、呼叫时长、客户评价等指标，对员工进行评估和排名，激励员工提高工作效率和服务质量。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心是企业与客户之间进行沟通和交流的重要渠道，通过对呼叫中心数据进行分析，可以帮助企业了解客户需求、改进服务质量、提升客户满意度，从而提高企业的竞争力。
本文将对呼叫中心数据分析的方法和步骤进行详细介绍。
二、数据收集与整理1. 数据收集呼叫中心数据的收集可以通过录音、录屏、客户反馈等多种方式进行。
录音可以记录客户与客服之间的对话，包括客户的问题、需求和投诉等信息；录屏可以记录客服在处理客户问题时的操作过程，包括操作步骤和解决方案；客户反馈可以通过电话、邮件、在线留言等方式获得，包括客户的满意度、建议和意见等。
2. 数据整理收集到的呼叫中心数据需要进行整理和分类，以便后续的分析。
可以根据客户的问题类型、呼叫时长、呼叫时间等指标进行分类，将数据按照一定的规则进行归档和存储，方便后续的数据分析。
三、数据分析方法1. 文本挖掘通过对录音和客户反馈等文本数据的分析，可以挖掘出客户的需求、问题和关注点等信息。
可以利用自然语言处理技术对文本数据进行分词、情感分析、主题提取等处理，从而获取客户的意见和反馈。
2. 统计分析通过对呼叫中心数据的统计分析，可以了解客户的呼叫情况、问题类型分布、呼叫时长分布等信息。
可以计算客户的平均呼叫时长、呼叫频率等指标，从而评估客户的满意度和忠诚度。
3. 数据可视化通过将呼叫中心数据进行可视化展示，可以更直观地了解数据的分布和趋势。
可以利用柱状图、折线图、饼图等图表形式展示数据，通过图表的比较和分析，可以发现数据中的规律和异常情况。
四、数据分析步骤1. 数据预处理对收集到的呼叫中心数据进行清洗和格式化，去除重复数据和错误数据，将数据转化为可分析的格式，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析根据需求和目标，选择合适的数据分析方法进行分析。
可以通过文本挖掘、统计分析和数据可视化等方法，对呼叫中心数据进行深入分析，发现数据中的规律和问题。
3. 结果解读对分析结果进行解读和总结，提取关键信息和洞察，为企业决策提供参考。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心是企业与客户之间重要的沟通渠道，通过分析呼叫中心数据可以匡助企业了解客户需求、提升客户满意度、优化服务质量等。
本文将针对呼叫中心数据进行分析，从数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面进行详细描述。
二、数据采集1. 数据来源：- 呼叫中心系统：获取呼叫相关的数据，如呼叫时间、呼叫时长、呼叫类型等。
- 客户信息系统：获取客户相关的数据，如客户ID、客户等级、客户历史记录等。
- 业务系统：获取业务相关的数据，如产品信息、定单信息、投诉记录等。
2. 数据获取方式：- 实时获取：通过API或者数据库连接等方式实时获取呼叫中心数据。
- 批量获取：定期从呼叫中心系统、客户信息系统和业务系统导出数据。
三、数据清洗1. 数据清洗目的：- 去除重复数据：根据惟一标识，去除重复的呼叫记录和客户信息。
- 处理缺失值：对于缺失的数据，根据业务规则进行填充或者删除。
- 处理异常值：对于异常的数据，根据业务规则进行修正或者删除。
2. 数据清洗步骤：- 去重：根据惟一标识，去除重复的呼叫记录和客户信息。
- 缺失值处理：根据业务规则填充或者删除缺失的数据。
- 异常值处理：根据业务规则修正或者删除异常的数据。
四、数据分析1. 呼叫量分析：- 呼叫趋势分析：根据呼叫时间对呼叫量进行分析，了解呼叫量的变化趋势，并找出高峰期和低谷期。
- 呼叫类型分析：根据呼叫类型对呼叫量进行分类分析，了解不同类型呼叫的比例和变化趋势。
- 客户等级分析：根据客户等级对呼叫量进行分析，了解不同客户等级的呼叫情况。
2. 呼叫质量分析：- 呼叫时长分析：根据呼叫时长对呼叫质量进行分析，了解呼叫时长的分布情况，并找出异常呼叫。
- 呼叫满意度分析：根据客户评价对呼叫质量进行分析，了解客户对呼叫服务的满意度，并找出改善的方向。
3. 客户行为分析：- 客户投诉分析：根据投诉记录对客户行为进行分析，了解客户投诉的原因和频率，并找出改善的措施。
呼叫中心数据分析入门(2023版)
呼叫中心数据分析入门
呼叫中心数据分析入门
欢迎阅读本文，在本文中，我们将介绍呼叫中心数据分析的基本概念、步骤和工具。
呼叫中心数据分析是一种通过收集、处理和分析呼叫中心数据来获得洞察力和优化业务绩效的方法。
⒈引言
⑴什么是呼叫中心数据分析
⑵呼叫中心数据分析的重要性
⒉数据收集
⑴数据来源
⑵数据收集工具
⑶数据清洗和预处理
⒊数据分析
⑴基本统计分析
⑵数据可视化
⑶预测分析
⑷呼叫中心绩效指标分析
⒋数据驱动的决策
⑴利用数据分析提高服务质量
⑵优化呼叫中心资源分配
⑶预测需求和规划人员
⑷改善用户体验
⒌数据安全和隐私保护
⑴数据安全的重要性
⑵数据隐私保护措施
⑶合规性要求
⒍数据分析工具和技术
⑴数据分析软件
⑵机器学习和技术在呼叫中心数据分析中的应用
⑶数据分析团队组建
⒎总结与展望
⑴呼叫中心数据分析的潜力和未来发展趋势
⑵总结本文要点
附录：
附件二：呼叫中心数据分析报告示例
法律名词及注释：
●数据隐私保护：涉及保护个人信息和数据安全的法律和政策措施，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）
●合规性要求：涉及遵守相关法律法规和业务规则的要求，如《电信法》，呼叫中心行业的自律规范等。
本文档涉及附件：
●附件二：呼叫中心数据分析报告示例（用于参考和理解如何组织和展示分析结果）。
呼叫中心数据分析入门
呼叫中心数据分析入门在当今数字化的商业世界中，呼叫中心已经成为企业与客户沟通的重要桥梁。
而数据分析在呼叫中心的运营和管理中扮演着至关重要的角色，它能够帮助企业深入了解客户需求、优化服务流程、提升员工绩效，进而提高客户满意度和忠诚度。
对于刚接触呼叫中心数据分析的人来说，可能会感到有些迷茫，但别担心，本文将为您提供一个通俗易懂的入门指南。
一、呼叫中心数据分析的重要性首先，让我们来了解一下为什么呼叫中心数据分析如此重要。
通过对呼叫中心产生的大量数据进行分析，企业可以获取有价值的信息，从而做出明智的决策。
1、了解客户需求和行为数据分析可以帮助企业了解客户的常见问题、需求和投诉，从而针对性地改进产品或服务。
例如，如果发现大量客户咨询某个产品的特定功能，可能意味着企业需要在产品说明中更加清晰地阐述这一功能。
2、评估服务质量通过分析客户的满意度评分、通话时长、解决问题的效率等指标，企业可以评估呼叫中心的服务质量，并找出需要改进的地方。
3、优化运营流程分析呼叫中心的排队时间、转接次数等数据，可以发现流程中的瓶颈，进而优化运营流程，提高工作效率。
4、预测业务趋势利用历史数据进行预测分析，企业可以提前做好人员调配、资源准备等工作，以应对业务高峰或低谷。
二、呼叫中心数据的来源和类型要进行有效的数据分析，首先需要了解数据的来源和类型。
1、通话记录这包括通话的起止时间、通话时长、客户号码、客服代表号码、通话类型（如咨询、投诉、售后等）等。
2、客户信息客户的基本信息，如姓名、年龄、性别、地域等，以及客户的历史交易记录、购买偏好等。
3、客服代表绩效数据如处理的通话数量、平均通话时长、解决问题的成功率、客户满意度评分等。
4、文本数据包括客服与客户之间的聊天记录、邮件往来等。
三、数据分析的基本步骤1、数据收集确保从各个数据源准确、完整地收集所需数据。
这可能需要与不同的部门合作，建立有效的数据采集机制。
2、数据清理收集到的数据可能存在缺失值、错误或重复等问题。
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描述统计框架
图片来自：@数据挖掘与数据分析
工作轻松 待遇不错
集中与离散
拿着包月的工 资，干着不计流 量的活，太苦逼 了！
平均值很多时候是个大骗 子！
平均值：79%
移动平均
加权移移动动平平均均法法
M oWndeaigyht MTuoensddaayy TWueedsndeasyday WTheudrnsedsadyay TFhriudrasyday FSraidtuaryday Sautnudradyay Sunday Total Total
630 8734 8734
P-1 0.14804
1490546 1945769 1427998 1239384 1343743 1437830
380 8324 8324
P-2 0.17602
1750625 156053 1540736 1467965 1659354
533846 386 8861 8861
9月
10月 11月 12月
系列1
个性化图示
绩效差距分析
员工A与小组成绩对比
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 电话开篇 问题探寻 问题确认 解决方案 通话控制 系统使用 流程遵守 重复确认 礼貌礼仪 电话结束
系列1
系列2
参见EXCEL练习
AHT - 控制分析
电话结束 礼貌礼仪 重复确认
参见EXCEL练习
关联分析
业务量预测
关联分析
销
Y=b+a(x)
售
成
功
率
平均通话时长
关析
100
90 换位思考 主动意识 80
问题解决
专业知识
信守承诺
服务效率
问题把握
70
60
50
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
40
30 销售推荐
20
礼貌礼仪
10
534774 374 8768 8768
P-6 0.108761
1856410 153450 1355907 1569571 165513
535632 362 8914 8914
P-7 0.052023
21072135 17151 1751316 153669 15691
53610 360 9475 9475
0
参见EXCEL练习
帕累托分析
问题汇总
100
100.00%
90
90.00%
80
80.00%
70
70.00%
60
60.00%
50
50.00%
40
40.00%
30
30.00%
20
20.00%
10
10.00%
0
0.00%
1
2
3
4
5
6
问题数量
累计百分比
参见EXCEL练习
三维数据—气泡图
动态指示图表
仪表盘
0.014337417
28 3302.524 117.9473
29 4106.7
直方图与正态分布
假设验证
图片来自：网络6sigma教程
图表选择指南
图片来自：@数据挖掘与数据分析
饼图—比例数据
饼图—比例数据
分解饼图—展示末位数据
柱形图—突出某项数据（绝对数据）
分色柱形图
垂直参考线
对比分析
权重 1 2 3 3 5
漏斗分析
客户忠诚度漏斗
Y=f(x)
功能 价格 质量 服务 成本 关怀 个性 信任 依赖
客户忠诚
数据分析的几个基本方法-决策树
数据分析的几个基本方法-杜邦模型
员工配置
业务量
服务水平
来电量
平均处理 时长
休假
类型1
类型2
类型3
ATT
ACW
人员利用 率
请假
出勤
小休
其它
上一层级是下一层级的运算结果
电话开篇
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
问题探寻 问题确认 解决方案
流程遵守
系统使用
通话控制
参见EXCEL练习
关联分析
客户满意度 VS. 服务质量
100
90 R² = 0.1958
80
70
客户满意度
线性 (客户满意度)
60
50
40
40
50
60
70
80
90
100
110
呼叫中心数据分析入门
王厚东 2012/6/2
内容提要
数据分析 概述
统计学概 述
图表呈现 技巧
资源推荐
数据分析 方法
数据的意义展现 数据 信息 知识 决策
一通电话的价值……
时间
产品 类型
非结构 化信息
坐席 客户
原因
数据分析层次
决策 业务 运营
数据分析流程
明确 数据 组织 数据 图表 结果 目的 收集 清理 分析 呈现 运用
指标六
25
35
指标五
46
62
指标四
53
18
指标三
68
43
指标二
73
39
指标一
85
57
100
80
60
40
20
0
20
40
60
80
100
客户评价 内部评价
参见EXCEL练习
对比分析
堆积柱形图
对应比例分析
趋势分析
员工A质检成绩走势图
110
100
90
80
70
60
50
40
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
P-3 0.19402
194092 1439726 1357460 156480 168302
633727 377 8999 8999
P-4 0.16110
1631903 1359637 15967 196479 1954997
539672 362 9445 9445
P-5 0.105924
152846 1548769 147890 1478708 1757487
产品
渠道
价格
政策
服务态度 服务能力
功能
频次
耐用性
易用性
透明度
合理性
差错率
占比
重要性 满意度
工时
成本
根源
趋势
……
漏斗
关联 回归 因果矩阵 假设验证 SOV
因果矩阵
员工技能 系统支撑 授权 政策 流程
通话质量（含 一次解决率）
10 9 6 6
6
3
通话时长 差错率
8
8
6
9
6
3
3
0
3
0
6
0
得分 210 132 84 84 78
Average 1424
1162360..725 1645847.2785 11543752..82775 1510623.31.65 1589278.325 490636..85725
425.76 8940
8848.54
上周 0.2366
137667 174637 1433973 1349132 1471229 1762390
数据分析的几个基本方法 - 聚类分析
人性探索 商业模式 管理模式 数据与KPI
书籍推荐
@小蚊子乐园
@刘万祥ExcelPro
@演绎生动Excel图表
谢 谢！
外部数据的链接
Excel数据分析的技能要点
• 常用函数（统计类、计算类、引用类、数 组、数据分析库）
• 数据透视表及透视图 • 条件格式、查询、筛选 • 规划求解、模拟运算 • 图表技巧 • Microsoft Query外部数据连接与更新
数据分析的几个基本方法-逻辑树
客户投诉
业务投诉
服务投诉
回归统计 Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值
0.442516023 0.19582043
0.167099731 10.86035424
30
方差分析
回归分析 残差 总计
df
SS
MS
F
Significance F
1 804.1758 804.1758 6.818094
注：与统计学移动平均定义有所区别
描述统计
客户满意度
平均 标准误差 中位数 众数 标准差 方差 峰度 偏度 区域 最小值 最大值 求和 观测数
78.1 2.172635
80 80 11.90001 141.6103 0.949063 -0.98025 51 45 96 2343 30
SUMMARY OUTPUT