呼叫中心的数据分析在促进运营改善、绩效提升及价值挖掘方面起着非常重要的作用。只有善于进行数据分析，才能透过纷杂的表象数据，洞悉问题的根源，进而促成良性的、持续的循环改进与提高。呼叫中心数据分析最常用的工具当属EXCEL，其强大的统计分析功能足以满足呼叫中心日常运营数据分析的支撑工作。今天我们就跟大家分享excel数据分析最常见的一种类型——关联分析。

关联分析的主要作用是帮我们分析两组不同属性的数据之间的关联关系。分析的结果可以是正关联，也可以是负关联。分析结果越趋近于正负1，说明其关联程度越密切，就可以把一个因素视为另一个因素的驱动力。而反之，则说明一个因素与另一个因素之间没有明显的相互影响关系。我们来看下面的分析示例：

在上图中，我们分析了呼叫中心的内部质量评价与客户满意度评价之间的关联关系。从分析结果看，很不幸，我们的内部质量评价与外部的客户服务满意度之间并没有明显的关联关系，Correl和R平方值分别为0.443和0.1958，说明我们的内部质量评价标准并没有很好地反映客户对呼叫中心服务的需求。我们再来看另一张图表：

在上图中，我们分析了来电量的增长与客户数量增长之间的关联关系。在分析结果中，我们发现了很密切的关联关系，Correl和R平方值分别为0.996和0.992，我们可以把客户数量作为来电量增减的驱动因素。当然，在实际运用中，还要注意区分和验证到底是哪类客户是来电量的关键驱动因素，在此不再赘述。

同样的分析还可以运用在员工满意度vs.客户满意度、累计培训时长vs.综合绩效表现、接听量vs.服务质量、出勤率vs.员工满意度等等方面。

如何做出关联分析图？很简单，选中两组数据，插入散点图，然后选中数据点添加趋势线，勾选显示R平方值”，就会得到如上所示的分析图表。然后再测算Correl函数测算两组数据的关联值并添加到图表中。

好啦，思路和方法就这些，到具体工作中充分发挥你的优势吧！