在 IT 行业领域，工单是指客户为告知企业他们的技术没有按预期运行而提出的问题单，比如超时投诉单等。

有时候，IT 信息技术部门的工作量会爆表。当大量工单积压在一起，就预示着运营过程存在潜在问题，也会影响客户满意度。此外，当客户为了催促进度不断提交新工单，就会导致企业出现更多工单堆积，进而形成恶性循环。

为了防止问题加剧，我们可以尝试使用 Minitab 统计软件及其预测分析功能，找到问题的根本原因，从而减少或避免工单积压的情况，以进一步提高 IT 部门工作效率和客户满意度。

QUESTION：影响工单处理效率的关键因素是什么？

举个例子：某大型企业的 IT 部门正在面临服务工单堆积的难题，团队负责人试图缩短工单处理时间。首先，他想办法确定对影响工单解决最大的因素（变量），到底是什么原因影响了工单解决的速度呢？

于是，该部门先检查了解决速度最快的工单，以了解根本原因。他们搜集了过去 10 个月的工单解决数据，将所有数据输入到 Minitab 统计软件中，这些数据内容包括团队规模、已完成任务数量、工单解决后的客户满意度调查和项目规模等信息。

结果如何呢？调查团队提取了数据，并使用 Minitab 的“预测分析模块”对数据进行分析，希望借此了解哪些变量对结果的影响最大。虽然他们不是专门的数据统计学家，但是通过使用预测分析模块自带的“自动化机器学习”功能，他们顺利得出了结论。

Minitab 预测分析模块可在几秒钟内帮助他们构建一个预测模型，因此他们可以直观地观察相对变量重要性图（下图），迅速确定了影响工单解决速度的关键因素：

从上图可以看出，影响工单解决速度的关键原因是团队规模，也就是人员配备水平；完成任务量排在第二位，且和首要影响因素拉开了不小的差距，而客户满意度调查和项目规模几乎对结果没有显著影响。

这一数据结论对 IT 负责人来说有重要意义：团队规模越大，团队解决问题的速度就越快！所以，得抓紧时间扩充团队！

SOLUTION：Minitab 自动化机器学习有何效用？

在上面分析和找寻根本原因的过程中，我们提到了一个关键性功能——自动化机器学习，可帮助企业识别最佳预测变量和最佳模型，确保你使用最有效的算法得出最准确的预测结果。

根据预测分析结果，这家企业可以明确 IT 团队必须扩充成员，但具体要增加多少人？最终他们决定增加一个人，但情况没有改善！所以，他们还得搞清楚如何高效配置资源。

幸运的是，Minitab 的“自动化机器学习”工具还提供了一个重要资源，即下图所示的“单预测变量部分依赖图”。

由于 IT 团队认定团队规模是影响最大的预测变量，所以需要花费较多时间来对这一因素的图表进行分析。

从上图中，我们可以看到团队规模与任务结果之间的关系。数据显示：七人团队解决问题的时间大约是 6 天，团队人数如果增加到10人，则只需要 2.5 天来解决问题，结果相差两倍有多，存在显著差异。

还可以看出，如果增加到 12 人，处理工单耗费的时间却没有明显差异。所以，对于上述示例中的团队来说，安排 10 名 IT 人员负责解决工单，能获得最高效率，且不会浪费人力成本。

获得这一结果，对 IT 团队来说非常重要。不仅因为它对当前存在的问题做出了明确解释，同时还提供了能迅速提高客户满意度的可行方案。此外，可视化的结果图，也方便管理者向高层决策者传递信息，让建议更具说服力。

CONCLUSION：借助 Minitab，快速提升企业竞争力！

除了最受欢迎的预测分析模块，Minitab 22 版本还推出了新的解决方案——信息技术 （IT）模块，以帮助企业 IT 部门通过强大的统计分析功能来解决最紧迫的业务挑战。

无论是评估软件、保持系统稳定，还是确定预算，通过 Minitab 开箱即用的解决方案模块，企业可以快速实现过程改进，助力卓越目标。

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