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一、10月话务统计
12360热线：10月，我关12360热线来电总数1438个，受国庆长假影响，本月来电数量环比减少20.7%。
工作时间人工受理717个，平均40个/工作日；非工作时间自助语音服务电话526个；因占线等原因放弃或无效电话195个。
人工受理电话中，前台答复517个，占72%；后台答复41个，占6%；转接广州海关159个，占22%（见下表）。
热线总体运行情况正常，有效电话全部答复办结。
在人工受理的电话中，按业务类别统计，主要构成如下：通关监管类258（35.9%），企业管理类88（12.3%），关税征管类59（8.3%），审单
类12 （1.6%），加工贸易类16（2.3%），法规类6（0.4%），统计类3（0.4%），数据分中心事务6（0.8%），其他类205（28.6 %），投诉2（0.2%），非海关事务62（8.6%）(见下图)。
通关“110”热线：10月，我关通关“110”热线来电194个，均为人工接听受理，平均10个/天。
华为话务统计分析与算法讲义华为话务统计分析与算法是指通过对华为通信设备的话务数据进行统计分析，利用算法进行数据处理和挖掘，从而得出通信网络的性能表现和用户行为特征等方面的有关信息，为运营商和网络管理员提供决策支持和网络优化方案。
话务统计分析是指对通信设备中的话务数据进行收集、整理和分析的过程。
华为通信设备能够实时收集用户在通信网络中产生的通话数据，例如呼叫数量、通话时长、通话质量等相关信息。
通过对这些数据进行整理和分析，可以得出网络的负载情况、繁忙时间段、故障情况等重要指标。
在话务统计分析的基础上，还可以利用算法进行数据处理和挖掘，以发现隐藏在数据背后的模式和规律。
其中，最重要的算法之一是关联规则算法。
关联规则可以从大量的话务数据中挖掘出不同特征之间的关联关系，例如一些地区的通信需求与时间的关系，或者一些用户群体的通话习惯等。
这些关联规则可以为运营商和网络管理员提供重要的决策支持，例如合理规划基站布点、调整通信网络的容量等。
另一个重要的算法是聚类算法。
聚类算法可以将话务数据根据相似性进行分组，每个分组代表一个用户群体或者其中一类特定的通信需求。
通过对用户群体特征的分析，可以为运营商提供个性化的服务，例如推荐适合用户的套餐、针对特定群体的市场推广等。
除了上述算法外，还可以使用时间序列分析算法对话务数据进行建模和预测。
时间序列分析可以发现数据之间的趋势和周期性，并基于历史数据预测未来的发展趋势。
这对于网络管理员来说非常重要，可以根据预测结果进行网络容量规划和故障排除等。
总之，华为话务统计分析与算法能够对通信网络中的话务数据进行深入的挖掘和分析，利用算法发现数据背后的规律和模式，为运营商和网络管理员提供决策支持和优化方案。
这不仅可以提高通信网络的性能表现，还可以为用户提供更好的通信服务。
话务量预测室内话务的测算公式：1.写字楼的话务量（单位：ERL）=建筑面积×75%×1/20×20%×0.01（75%为实用面积的比率；1/20为人员与办公面积的比率；20%为手机的拥有率；0.01为人均话务量）2.商场的话务量（单位：ERL）=建筑面积×75%×1/2×1/3×20%×0.02（75%为实用面积的比率；1/2为实用面积与营业面积的比率；1/3表示每平米人数；20%为手机的拥有率；0.01为人均话务量）3.会展中心的话务量（单位：ERL）=建筑面积×80%×50%×1/3×20%×0.015（80%为实用面积的比率；50%为柜台的面积；1/3为人员与会展面积的比率；20%为手机的拥有率；0.015为人均话务量）4.会议中心的话务量（单位：ERL）=容纳的人数×80%×0.02（；20%为手机的拥有率；0.02为人均话务量）5.三、五星级宾馆：房间数×2×80%×70%×0.01（2为床位数；80%为宾馆的入住率；70%为手机的拥有率；0.01为人均话务量）6.四星级宾馆：房间数×2×80%×80%×0.015（2为床位数；80%为宾馆的入住率；80%为手机的拥有率；0.015为人均话务量）7.大型娱乐场所忙时话务量按0.02Erl/sub预测话务量 = 建筑面积（m2）×70%×1/3×60×%0.0270%为使用面积，1/3为每3m2有一个人8.停车场使用面积按50%，每停车位按7 m2人均手机使用率按20%，人均话务量0.01Erl/sub 预测话务量 =建筑面积（m2）×20%×50%×0.01/7以上公式是进行话务量预测的，对C网、G网都适用。
客服话务分析报告1. 引言客服话务分析报告是为了帮助企业对其客户服务中心的运营情况进行全面分析和评估而编写的。
本报告通过对客服话务数据的统计和分析，旨在为企业提供有关客户服务质量、客户反馈和客服团队绩效等方面的见解。
2. 数据来源和方法为了编写客服话务分析报告，我们收集了以下数据:1.客服话务记录：通过企业客服系统和通信记录获取来自客服团队的话务数据。
2.客户反馈调查：通过在线调查表单和客户满意度调查收集客户反馈数据。
3.客户服务质量评估：通过评估客服对问题解决速度，沟通技巧和服务态度等方面进行客服质量评估。
我们使用了以下方法来分析客服话务数据:1.话务量统计：通过计算客服接听和处理的电话/邮件数量来评估话务量。
2.处理时间分析：通过记录客服团队平均响应时间和问题解决时间，来评估客服效率。
3.客户满意度分析：通过调查反馈和客户评价来衡量客户满意度水平。
4.问题类型分析：通过分类和计数客户问题的类型，以了解主要问题的关注点。
3. 客服话务数据分析结果3.1 话务量统计根据我们的数据统计，过去三个月的客服话务量呈逐月增长趋势。
其中，XX月份接听/处理的电话和邮件数量分别为XXX和XXX，而XX月份分别为XXX和XXX。
这表明我们的客服团队面临着不断增加的工作负载。
3.2 处理时间分析平均响应时间反映了客服团队对客户问题的快速反应能力。
根据数据分析，我们的客服团队在过去三个月内的平均响应时间保持稳定，维持在X分钟左右。
然而，问题解决时间的数据显示了一些改进的空间，平均问题解决时间平均为X小时。
我们建议加强对客服人员的培训，提升问题解决效率。
3.3 客户满意度分析通过客户满意度调查，我们收到了大量的反馈数据。
结果显示，X%的客户对我们的服务感到满意，X%的客户认为服务一般，而X%的客户表达了不满意的情绪。
主要满意度方面的问题包括解决速度和服务态度。
通过进一步分析这些反馈，我们可以识别改进客户体验的关键领域。
2月简话应答量分析一、呼入量、应答量、预测应答量情况1.2月人工呼入量、应答量、排班预测应答量情况2010年2月全月的应答量与呼入量曲线基本一致,但是部分时段应答量无法满足呼入量的需求，接通率起伏较大。
其中：2-3日的排班应答量日均9.9万，实际呼入量为日均14.3万，缺口最大。
5日呼入量11.9万次，应答量仅为9.3万次。
7-12日因返乡人员增多，GPRS、短信业务的咨询同步上升，日均呼入量10.5万次，日均应答量仅为8.8万次。
17-19由于节日期间话务空闲临时增加休息，应答量下降。
日均呼入量6.4万，日均应答量5.5万。
22日呼入量8.59万，应答量6.95万。
6日、26日因为出现部分地市的客户无法正常通讯或使用GPRS 业务、无故收到积分兑换签收短信等，客户集中来电咨询，重复来电上升，引起呼入量上升。
2.预测呼入量与实际呼入量情况（注：20日后的呼入量为后期重新预测的数据）预测呼入量中，2月三个时间段的预测值比实际发生值的升降幅度大于5%。
其中，7-13日的预测日均呼入量比实际呼入量下降10.6%，14-20日、21-26日的预测日均呼入量分别比实际呼入量上升36.5%、下降22.7%。
2月的排班应答量与预测话务量之间有部分的时段的数据偏差较大，表现为：1．话务忙日的排班应答量不足，如2-3日、5-8日。
2、每天的应答能力不均衡，起伏较大。
如：3日、5日、8日、12日等。
小结：1.忙日的排班应答量、实际的应答量不能满足实际话务的需求；2月总体话务量预测值偏低，其中月初预测值偏低，月中预测值偏高；每日的应答量起伏较大，部分日期甚至大幅低于预测的人工话务。
二、每日应答量分析1.1日排班应答量与实际呼入量曲线图1日7:00-10:00、17-22时两个时段出现异常话务高峰，7：00-10：00主要为咨询积分兑换进度以及业务办理等，19：40起梧州藤县区域客户出现GPRS业务使用异常等。
同时，1日因考虑班组的班务衔接，增加一个休息班组，删除一个中晚的班务。
