在上两篇专栏中，我主要介绍了在D”阶段所使用的一些工具，如VOC，CTQs和SIPOC流程图，这些工具的主要的作用就是进行问题的界定以及数据的量化，也就是找到问题Y的测量数据和可能引起Y的所有X的数据（测量值）有哪些，而从M和A开始就进入到了数据的测量和分析阶段，也就是针对已经找到这些Y和X的数据进行测量和分析。

图1 Measure工作步骤

一般来说，M和A可以同时进行，只要数据准备好了，就可以进行数据分析，但是很多刚开始做精益六西格玛项目的人容易出现同样的问题，就是轻测量、重分析，往往拿到一组数据就着急查看数据的趋势性或关联性，而忽略了数据本身的准确性和完备度。其实数据测量的重要度要高过数据分析，在测量上花费的时间一般也比分析要长。

数据测量很重要的一点是要进行测量的规划，在明确了需要测量哪些数据后，要对数据进行定义，并制定数据收集计划，数据收集计划表中要包括数据的定义、数据的来源，收集的周期，数据量和采集人，这样做的目的，一是为了数据收集的完整性，二是在进行数据分析时很容易进行数据校验。对于比较容易的黄带项目，只需要做简单的数据收集表，对一些关键数据进行校验，而对于难度更大的绿带以上项目，还必须要完成MSA（Measure System Analysis）——测量系统分析，MSA是一个相对复杂的过程，可能需要一整章的篇幅才能讲清楚，简单地说，MSA就是需要对测量的数据和测量系统进行分析，看数据值的可信度如何，如果在不同的时间、地点、环境下测出的数据不一致，则该测量系统是失效的，数据也不能采信，需要重新设计测量系统或采集方式。当然在呼叫中心大部分的数据都是从系统中来的，一般不存在人的影响，只是数据可信度的问题。我在《数据的魔力》第二章中曾经讲过系统数据如何校验的问题，读者们如果感兴趣，可以找来读一读。在呼叫中心，测量误差比较大的数据一般是抽样数据，比如质检结果和满意度结果，质检结果在单个座席的样本量上比较小，所以误差比较大，此外每个质检员的评分标准以及质检表本身都是很大的影响因素，会导致质检结果的差异非常大，这也是为什么引入量化校准的原因（Gage R&R）。而满意度结果受调查方式、问题设置以及样本量多少的影响，其误差也有很大的变化，必须要进行校验。举个例子，上个月满意度结果为86%，这个月的结果为88%，我们是否可以得出结论，满意度是上升的趋势呢？从数据上看，后者的值是比前者有提升的，但是因为满意度数据是抽样数据，是有误差的，如果这个误差超过5%，其实88%与86%相比还在置信区间内，这个上升趋势的结论就无法给出。所以一个呼叫中心的满意度结果一直在85%到90%之间波动，这个时候去分析哪个月比哪个月有上升或下降是毫无意义的，因为这种波动都在正常范围内，也就是说满意度在这几个月没有太大的变化。这个时候就不要再纠结于数据趋势，而要去研究那些不满意的样本产生的原因，针对不满意的根源原因进行消除。

表1 数据收集表示例

在数据采集完毕后，就可以对数据进行分析了，在数据分析中所使用的工具基本上沿用了质量控制中所使用的一些方法，比如控制图（折线图或趋势图）、直方图（频数图）、排列图（柏拉图）、CPK图（过程能力图）、散点图、鱼骨图等，在本篇中先介绍折线图和频数图。

1) 折线图，也叫趋势图、控制图

 作图方法

 X轴为时间，Y轴为指标，查看数据在历史周期内的变化趋势

 EXCEL里可以直接使用折线图绘制运行图

 完成后调整坐标

 确保数据样本数量

 作用

 适用于所有总体数据，确定绩效基点

 趋势图的使用通常放在数据测量和分析的第一步，用来查看总体数据平均是在何种水平，趋势是向好还是向坏，可以用来确定下一步测量和分析的方向。

示例

图2折线图示例

折线图的绘制注意三点，一是坐标轴要与实际数据相匹配，二是要有目标值，三是标明指标是高好还是低好。折线图的绘制方法大家都比较熟悉，在本篇中就不做详细的介绍。

2) 频数图Hisgram

也叫柱状图或直方图，但是与EXCEL里的柱状图不同，这个柱状图横轴是数据由小到大的不同间隔，纵轴是每块数据间隔的数量，频数图的统计学意义在于它体现了数据分布”的概念。

图3频数图示例

我们看上面的这张频数图，某队列员工每月平均处理时间的频数图，横轴上最小的数据点为1.25分钟，最大的数据点为13.38分钟，也就是说这个队列员工的平均处理时间是在1.25分钟至13.38分钟之间，以48秒为间隔进行数据统计（间隔时间可以自定义），每个间隔的电话数量就是柱子的高度，所有柱子中，6.91-7.72分钟的间隔柱子是最高的，其次是5.29-6.1分钟，所有电话的平均处理时间均值为6.8731分钟，标准差为2.5067（在图形的右上角），而这个呼叫中心的AHT目标值为5.5分钟（黄线标注），小于均值。这就是频数图所表达出来的所有信息。

频数图如何分析呢？

目标线（图中红色竖线）是我们的控制线，可以理解为要求的流程输出，首先查看平均值与目标线是否吻合，如果吻合说明这个流程执行的中点是与要求一致的，其次观察所有的柱子是不是在均值或目标值左右处于最高的位置，也就是流程中间值发生的频率最大，如果在离均值较远的地方还有一根比较高的柱子，那么说明流程输出存在不止一个峰值，再次要查看在均值左右两边数据的分布是聚集还是分散的，聚集则意味着输出数据比较一致，流程的控制性很好，而如果数据分散就说明流程输出的控制不是很好。所以通过频数图我们可以了解流程的受控情况。

下面的这几张图可以说明什么样的表现是流程受控，什么样是流程输出与目标产生偏差。

图4 用频数图查看流程是否受控

上面这两张频数图，对于同样的目标要求，第一张图的均值与目标线一致，说明流程输出满足目标要求，而第二张图的均值与目标值的差异很大，则属于流程未受控的表现。

图5 满足用户需求的流程受控范围

这两张频数图的控制线为两条，可以理解为流程输出的指标有上下限的要求，既不能过高，也不能过低，而第一张频数图的数据分布已超出了规格线要求，说明流程输出的差异过大，我们要对规格线外的数据进行分析，找出差异的原因，将数据分布变成第二张图的样式，就达到流程改善的目的。

频数图在呼叫中心的应用非常重要，它可以帮助了解员工绩效的分布，找出大偏差数据，解决所谓关键少数”的问题。