质量管理分析的工具
服务质量管理的数据分析工具很多，常用的是质量数据分析七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，它们分别是：检查表,因果图，趋势图，排列图，散点图，控制图，直方图。
1、检查表：调查表是为了调查服务各节点的工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。即把服务中可能出现的情况及其分类预先列成调查表，检查服务质量时只需在相应分类中进行统计。检查表设计的用途主要包括：
☆不良项目调查，如质检打分表
☆缺陷位置调查，如满意度调查表
☆频数调查表，如来电原因调查表
☆检查确认调查表，如工作计划表在检查表的制作过程中，我们需要注意：
☆调查表格设计应简单明了，突出重点
☆应填写方便，符号好记
☆调查、加工和检查的程序与调查表填写次序应基本一致
☆填写好的调查表要定时、准时更换并保存
☆数据要便于加工整理，分析整理后及时反馈
呼叫中心检查表详细设计方法，我们将在后面一节进行讨论。
2、趋势图：也称折线图、运行图、走势图，是一类在时间序列中表达数据变数的统计图形，它反映了在运营过程中描述KPI的时序走势情况与整体水平。趋势图的主要作用为：了解趋势；关注流程波动；追踪历史信息用于预测趋势。
3、直方图：直方图法是对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律。即分析数据分布的形态，以便对其总体的分布特征进行推断，对工序或批量服务的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。
直方图是经常使用的简便且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是：
☆观察与判断产品质量特性分布状态。
☆判断流程是否稳定
☆当人们研究了质量数据波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
对直方图的观察，主要有两个方面:
☆分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题。
☆把直方图和质量指标比较，观察质量是否满足要求。
4、散点图：又称相关图，是直观地展现两个变量之间关系的图。研究指标之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。常用的线性相关分析，研究的是两个变量间线性关系的程度用相关系数r来描述。
5、排列图：也称为主次图，这是按照事件发生频率大小顺序绘制的直方图。排列图运用80/20的原则，分析造成问题的主次因素，从而让管理者从主要因素入手解决问题。
6、因果图：又叫鱼骨图、石川图。按照因素相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚的图形。因果图有助于说明各个原因之间如何相互影响也能表现出各个可能的原因是如何随时间而依次出现的，帮助管理者透过现象看本质。
因果图是将造成某种结果的众多原因，以系统的方式图解之，即以图来表述结果与原因之间的关系，分析某一质量问题发生原因时所用的定性图示，其形状似鱼骨，也称鱼骨图。
一个质量问题的产生，是由错综复杂的多种原因共同作用的结果，这些原因中有关键原因，也有非关键原因，因果图可以帮助质量管理从纷繁的原因中查到真正的原因。制作因果图首先要确定分析的问题，然后进行原因分类，再收集记录各项原因制图。因果图是从产生问题的结果出发，先找到影响质量问题的原因，然后再找到影响大的原因，以此类推，直到找到能直接采取措施的原因为止。
在制作因果图时，要集思广益，由表及里、追本溯源，确定主要原因，并到现场作调查，再制定解决措施。
鱼骨图主要有三种类型：
☆整理问题型鱼骨图(各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系)
☆原因型鱼骨图(鱼头在右，特性值通常以为什么……来写)
☆对策型鱼骨图(鱼头在左，特性值通常以如何提高/改善……来写)
7、控制图：又叫管理图( Control Chart)，是对流程质量的一种记录图形通过数据的波动趋势来判定服务质量是否可控。控制图基于戴明的经典哲学，即大多数缺陷是由系统引起的，没有完美的系统和过程，它可以永远被改进。因此对于波动，它分为随机性波动和系统性波动。随机性波动是随机发生的偏差，无论采取什么手段始终会存在；系统性波动是不改变系统就无法改变的偏差，是可纠正的偏差。失控状态的判别一般有如下特征：
☆有一部分样本点超出控制界限
☆没有样本点出界，但样本点排列和分布异常
连续6点或6点以上出现在中心线一侧
连续7点上升或下降
样本点的离散度变大
☆3个连续点其中有2个点落在2个标准差之外
☆5个连续点其中有4个落在1个标准差之外
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