客户中心数据研究方法导入

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1、客户中心数据研究方法导入近年来，“数据分析”俨然成为职场和商业管理领域最热门的话题。在以客户为中心的业务环境中数据分析可以提供客观的、科学的、最给力的业务判断依据或方向指导，继而为业务的有序发展提供最坚实的基础和最有利的支撑。对于一般管理者而言，因其需要相当的理论基础及一定的专业知识，也为“数据分析”披上了一层神秘的色彩。数据分析的好处显而易见，然而是否所有人都能正确认识数据分析并理解其内涵呢？显然并非如此。笔者将撰写系列文章以期为正在从事数据分析工作的同仁或对数据分析感兴趣的朋友们勾勒一幅全景图

2、，所有文章都将围绕以下几个问题展开：·为什么要做数据分析？·数据分析的目的是什么？·数据分析的一般过程是怎样的？·有哪些数据分析方法？·在服务性行业里，数据分析方法有哪些需要特别注意的地方？·在国内最容易犯哪些数据分析的错误？因笔者能力和精力有限，文章中存在错误或没有详尽之处，还望各位读者见谅并恳请及时指正，大家相互学习。(一)数据分析的核心作用7根据国际标准的定义，“数据分析是有组织、有目的地收集并分析数据，通过将数据信息化、可视化，使之成为信息的过程，其目的在于把隐藏在看似杂乱无章的数据背后的

3、信息集中和提炼出来，从而总结研究对象的内在规律。”在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。这里需引起关注的是任何没有目的或结果的分析报告都是“忽悠”，都仅仅是没有灵魂的躯壳！我们经常看到国内的同事们忙于各种所谓的“数据分析报告”，堆砌了大量的图表和文字，显得“专业”、“美观”，但认真研读后却发现缺乏最关键的“分析”过程，更别说什么分析结果了。显然大家只是把对事实的原始描述当成了数据分析，而实际上描述原始事实只是数据分析过程的一项内容而非全部。数据分析不能仅有报表

4、没有分析，因为“有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行”，报表只是数据的展现形式；数据分析也不能仅有分析没有结论，没有结论的分析无疑“差了一口气”，对实际业务工作无法产生价值，唯有通过分析得出结论并提出解决方案才能体现数据分析协助管理者辅助决策的核心作用。因此数据分析来源于业务，也必须反馈到业务中去，没有前者就不存在数据分析的基础，没有后者也就没有数据分析的价值了。(二)数据分析的分类7最常见也是最标准的数据分析可分为三大类：描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。所谓描述性分析是对一

5、组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体特征。这种分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形，比如上个月的平均通话时长是多少，员工离职率是多少等等。探索性数据分析是指对已有数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法，侧重于在数据之中发现新的特征，比如呼叫中心的一次解

6、决率和哪些因素相关？他们背后的驱动因素又有哪些？哪些因素是“因”、哪些又是“果”等等。而验证性分析是依据一定的理论对潜在变量与观察变量间关系做出合理的假设，并对这种假设进行统计检验的现代统计方法，侧重于验证已有假设的真伪性。验证性分析是在对研究问题有所了解的基础上进行的，这种了解可建立在理论研究、实验研究或两者结合的基础上，比如从调研的结果来看本月的客户满意度比上个月高出2%，是否真是如此；男性客户的满意度是否高于女性客户等等。(三)数据分析的一般过程7通常来讲完整的数据分析过程可分为以下几步：明

7、确数据分析的目的、采集并处理数据、分析及展现数据、撰写分析报告。现实情况中人们往往在做数据分析时陷入一大堆杂乱无章的数据中而忘记了分析数据的目的，数据分析第一步就是要明确数据分析的目的，然后根据目的选择需要分析的数据，明确数据分析的产出物，做到有的放矢、一击即中！其次，在做数据分析时要根据特定需求采集数据，有目的地采集数据是确保数据分析过程有效的基础，采集后的数据（包括数值的和非数值的）要对其进行整理、分析、计算、编辑等一系列的加工和处理，即数据处理，数据处理的目的是从大量的、可能是难以理解的数据

8、中抽取并推导出对于某些特定人群来说是有价值、有意义的数据。接着是对处理完毕的数据进行分析和展现，分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，数据展现的方式有两类：列表方式、图形方式。最后，整个数据分析过程要以“分析报告”的形式呈现出来，分析报告应充分展现数据分析7的起因、过程、结果及相关建议，需要有分析框架、明确的结论以及解决方案。数据分析报告一定要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为整个数据分析过程就是为寻找或者求证一个结论才进