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直方图作图的秘诀 - 茎叶图,你知道吗?

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做数据分析,有两个非常简单有用的工具,运行图和直方图。

今天我们来揭示一个秘密,如何做出有用的直方图。

对于运行图(例如I-MR),它的长处在于所有的数据都无所遁形,随着序列,所有的数据都在图中一个一个地显示出来,就像是看电影一样。


IMR.jpg


与之相反,直方图就像是一群数据的合影。合影的问题在于:有些数据不看镜头,有些数据被别的数据挡住了。

Histogram.jpg

怎么样才能拍出一张高质量的集体照呢?

公司里的呼叫中心负责接听客户的来电,我们选取了某一天早上10点到11点的数据,在这个小时里,22位接线员共接听了108个电话,并记录了每个电话的通话时间,具体数据如下:

Call length data.jpg

这些数据并没有时间上的序列关系,因此选择直方图对数据进行初步分析如下:

Call length histogram.jpg

观察上图,你会发现我们把5分钟作为了一个区间。

直方图的关键就在于,如何选择最合适的区间?以获得足够的分辨率,并展示出数据的分布特征。

要做出正确的选择,从“茎叶图”开始。

茎叶图的思路是将数组中的数按位数进行比较,将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干(茎),将变化大的位的数作为分枝(叶),列在主干的后面,这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数,每个数具体是多少。

Stem_Leaf.jpg

茎叶图与直方图类似,但是它能展现出所有的数据细节。

回到我们的这个呼叫中心的例子,根据数据作出的茎叶图如下:

Stem and leaf plot.jpg

解读一下这张茎叶图:
3.2分钟到5.4分钟之间是没有数据的,说明如果3分钟解决不了的问题可能已经较为复杂了,需要5分钟以上才能解决。
我们看到在6分钟与10分钟都有一个波峰,代表了两个不同的类别。

现在,仅凭3.2分钟到5.4分钟(1.2分钟间隔)我们就应该知道,我们的分辨率要细致到足以识别这个重要信息才有意义,因此,在画直方图时,我们选择的区间间隔应该是1分钟,得到的图如下:

New histogram.jpg

至此,我们呼叫中心数据分析的目的基本达到了:

客户的来电至少包含了三类问题,第一类:简单问题,3分钟内能解决;第二类:略复杂问题,6分钟左右解决;第三类:复杂问题,10分钟左右解决。

识别出这些有价值的信息后,我们就能更有针对性地处理我们的工作,分层处理客户问题,设置更具针对性地绩效管理指标了。

这就是数据分析的价值。

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学习了,确实比常规的直方图更明显

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