在上兩篇專欄中，我主要介紹了在D”階段所使用的一些工具，如VOC，CTQs和SIPOC流程圖，這些工具的主要的作用就是進行問題的界定以及數據的量化，也就是找到問題Y的測量數據和可能引起Y的所有X的數據（測量值）有哪些，而從M和A開始就進入到了數據的測量和分析階段，也就是針對已經找到這些Y和X的數據進行測量和分析。

圖1 Measure工作步驟

一般來說，M和A可以同時進行，只要數據準備好了，就可以進行數據分析，但是很多剛開始做精益六西格瑪項目的人容易出現同樣的問題，就是輕測量、重分析，往往拿到一組數據就著急查看數據的趨勢性或關聯性，而忽略了數據本身的準確性和完備度。其實數據測量的重要度要高過數據分析，在測量上花費的時間一般也比分析要長。

數據測量很重要的一點是要進行測量的規劃，在明確了需要測量哪些數據后，要對數據進行定義，并制定數據收集計劃，數據收集計劃表中要包括數據的定義、數據的來源，收集的周期，數據量和采集人，這樣做的目的，一是為了數據收集的完整性，二是在進行數據分析時很容易進行數據校驗。對于比較容易的黃帶項目，只需要做簡單的數據收集表，對一些關鍵數據進行校驗，而對于難度更大的綠帶以上項目，還必須要完成MSA（Measure System Analysis）——測量系統分析，MSA是一個相對復雜的過程，可能需要一整章的篇幅才能講清楚，簡單地說，MSA就是需要對測量的數據和測量系統進行分析，看數據值的可信度如何，如果在不同的時間、地點、環境下測出的數據不一致，則該測量系統是失效的，數據也不能采信，需要重新設計測量系統或采集方式。當然在呼叫中心大部分的數據都是從系統中來的，一般不存在人的影響，只是數據可信度的問題。我在《數據的魔力》第二章中曾經講過系統數據如何校驗的問題，讀者們如果感興趣，可以找來讀一讀。在呼叫中心，測量誤差比較大的數據一般是抽樣數據，比如質檢結果和滿意度結果，質檢結果在單個座席的樣本量上比較小，所以誤差比較大，此外每個質檢員的評分標準以及質檢表本身都是很大的影響因素，會導致質檢結果的差異非常大，這也是為什么引入量化校準的原因（Gage R&R）。而滿意度結果受調查方式、問題設置以及樣本量多少的影響，其誤差也有很大的變化，必須要進行校驗。舉個例子，上個月滿意度結果為86%，這個月的結果為88%，我們是否可以得出結論，滿意度是上升的趨勢呢？從數據上看，后者的值是比前者有提升的，但是因為滿意度數據是抽樣數據，是有誤差的，如果這個誤差超過5%，其實88%與86%相比還在置信區間內，這個上升趨勢的結論就無法給出。所以一個呼叫中心的滿意度結果一直在85%到90%之間波動，這個時候去分析哪個月比哪個月有上升或下降是毫無意義的，因為這種波動都在正常范圍內，也就是說滿意度在這幾個月沒有太大的變化。這個時候就不要再糾結于數據趨勢，而要去研究那些不滿意的樣本產生的原因，針對不滿意的根源原因進行消除。

表1 數據收集表示例

在數據采集完畢后，就可以對數據進行分析了，在數據分析中所使用的工具基本上沿用了質量控制中所使用的一些方法，比如控制圖（折線圖或趨勢圖）、直方圖（頻數圖）、排列圖（柏拉圖）、CPK圖（過程能力圖）、散點圖、魚骨圖等，在本篇中先介紹折線圖和頻數圖。

1) 折線圖，也叫趨勢圖、控制圖

 作圖方法

 X軸為時間，Y軸為指標，查看數據在歷史周期內的變化趨勢

 EXCEL里可以直接使用折線圖繪制運行圖

 完成后調整坐標

 確保數據樣本數量

 作用

 適用于所有總體數據，確定績效基點

 趨勢圖的使用通常放在數據測量和分析的第一步，用來查看總體數據平均是在何種水平，趨勢是向好還是向壞，可以用來確定下一步測量和分析的方向。

示例

圖2折線圖示例

折線圖的繪制注意三點，一是坐標軸要與實際數據相匹配，二是要有目標值，三是標明指標是高好還是低好。折線圖的繪制方法大家都比較熟悉，在本篇中就不做詳細的介紹。

2) 頻數圖Hisgram

也叫柱狀圖或直方圖，但是與EXCEL里的柱狀圖不同，這個柱狀圖橫軸是數據由小到大的不同間隔，縱軸是每塊數據間隔的數量，頻數圖的統計學意義在于它體現了數據分布”的概念。

圖3頻數圖示例

我們看上面的這張頻數圖，某隊列員工每月平均處理時間的頻數圖，橫軸上最小的數據點為1.25分鐘，最大的數據點為13.38分鐘，也就是說這個隊列員工的平均處理時間是在1.25分鐘至13.38分鐘之間，以48秒為間隔進行數據統計（間隔時間可以自定義），每個間隔的電話數量就是柱子的高度，所有柱子中，6.91-7.72分鐘的間隔柱子是最高的，其次是5.29-6.1分鐘，所有電話的平均處理時間均值為6.8731分鐘，標準差為2.5067（在圖形的右上角），而這個呼叫中心的AHT目標值為5.5分鐘（黃線標注），小于均值。這就是頻數圖所表達出來的所有信息。

頻數圖如何分析呢？

目標線（圖中紅色豎線）是我們的控制線，可以理解為要求的流程輸出，首先查看平均值與目標線是否吻合，如果吻合說明這個流程執行的中點是與要求一致的，其次觀察所有的柱子是不是在均值或目標值左右處于最高的位置，也就是流程中間值發生的頻率最大，如果在離均值較遠的地方還有一根比較高的柱子，那么說明流程輸出存在不止一個峰值，再次要查看在均值左右兩邊數據的分布是聚集還是分散的，聚集則意味著輸出數據比較一致，流程的控制性很好，而如果數據分散就說明流程輸出的控制不是很好。所以通過頻數圖我們可以了解流程的受控情況。

下面的這幾張圖可以說明什么樣的表現是流程受控，什么樣是流程輸出與目標產生偏差。

圖4 用頻數圖查看流程是否受控

上面這兩張頻數圖，對于同樣的目標要求，第一張圖的均值與目標線一致，說明流程輸出滿足目標要求，而第二張圖的均值與目標值的差異很大，則屬于流程未受控的表現。

圖5 滿足用戶需求的流程受控范圍

這兩張頻數圖的控制線為兩條，可以理解為流程輸出的指標有上下限的要求，既不能過高，也不能過低，而第一張頻數圖的數據分布已超出了規格線要求，說明流程輸出的差異過大，我們要對規格線外的數據進行分析，找出差異的原因，將數據分布變成第二張圖的樣式，就達到流程改善的目的。

頻數圖在呼叫中心的應用非常重要，它可以幫助了解員工績效的分布，找出大偏差數據，解決所謂關鍵少數”的問題。