使用变异图分析金融服务呼叫中心等待时间的原因
试图解决一个复杂的问题？您应该首先列出所有可疑变量。然后，确定少数关键因素，并将它们与其他对理解原因无关紧要的因素分开。让我们来看看一个非常简单的图形工具，它非常直观，几乎任何人都可以使用，并且不需要任何先验统计知识：变异性图表。
什么是变异图？
变异性图表是一种以可视化方式呈现方差分析 ( anova ) 数据的好方法，它们在根本原因分析的早期阶段表现出色。它们的主要优势在于使您能够在单个图表中可视化许多不同的变化来源，同时提供因子效应的整体视图。
变异性图表可以帮助您在一张图表上进行调查和研究许多可能原因导致的变异模式。它们允许您显示过程中的位置或周期性变化。它们还可用于研究子组内、子组之间等的变异。
要在minitab statistical software中创建变异性图表，请选择统计 > 质量工具 > 变异性图表...然后在对话框中选择响应变量和最多八个因子。
使用变异图可视化呼叫中心等待时间
假设您需要检查来自一家大型金融服务公司的多个呼叫中心的等待时间。客户和潜在客户致电开立新账户、获取有关信用卡的信息、寻求技术支持和访问其他服务。您有关于客户类别、服务类型（请求）和接听每个电话的等待时间（以秒为单位）的数据（持续时间）。您可以使用变异图来分析等待时间。
看看上面的可变性图表。显示呼叫中心、客户类别、等待时间和请求类型。每个呼叫中心都专门处理特定类型的请求。例如，技术支持电话仅在蒙彼利埃呼叫中心处理。
请注意右上角蒙彼利埃呼叫中心最长的持续时间是多少？如果查看 minitab 项目中的其他图形，您也可以看到天数和小时数。他们表示，周一在蒙彼利埃的等待时间最长，而且蒙彼利埃每天的等待时间通常比圣康坦要长。周一的技术支持请求等待时间也更长。
但是，请注意，当没有明显的主导因素时，或者当来自过程的“信号”太“弱”而不易被检测到时，使用更强大的统计技术（例如anova或回归分析）以数值估计每个因素的影响。
变异图之后的后续步骤
由于可变性图表中可变组件的出色可视化显示，金融服务公司可以轻松地看到技术支持电话和星期一是主要和明显的问题。现在公司可以采取下一步行动，开始调查存在这些问题的原因以及解决方法。
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但是，请注意，当没有明显的主导因素时，或者当来自过程的“信号”太“弱”而不易被检测到时，使用更强大的统计技术（例如anova或回归分析）以数值估计每个因素的影响。
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