--- title: 借助预测分析更快地解决 IT 工单 | Close IT Tickets Faster with Predictive Analytics description: 借助 Minitab 的预测分析，减少工单积压，提高效率并加快 IT 工单解决速度。立即开始免费试用！ image: https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Information%20Technology-Jul-05-2025-10-32-32-8816-PM.avif --- 中文（简体） - [English](https://blog.minitab.com/en/?hsLang=zh) - [Français](https://blog.minitab.com/fr/?hsLang=zh) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/?hsLang=zh) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/?hsLang=zh) - [Español](https://blog.minitab.com/es/?hsLang=zh) - [日本語](https://blog.minitab.com/ja/?hsLang=zh) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/?hsLang=zh) - [中文（简体）](https://blog.minitab.com/zh/?hsLang=zh) - [Chinese](https://blog.minitab.com/zh/blog/close-it-tickets-faster-with-predictive-analytics) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/blog/schneller-abschluss-von-it-tickets-mit-predictive-analytics) - 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和[预测分析](https://www.minitab.com/zh-cn/products/minitab/predictive-analytics-module/?locale=zh-CN)，IT 部门可以找出造成问题的根本原因并加以解决，从而减少或避免工单积压，提高客户满意度。 ## 实例 某大型 IT 部门想要在服务工单积压增加时缩短工单解决时间。为此，团队负责人设法确定对工单解决影响最大的情况（即变量）。了解影响工单解决速度的原因可以确定造成工单积压的根本原因。 为了解决该问题，该部门决定检查解决速度最快的工单，以了解根本原因。根据这些信息，他们可以加快解决其他工单。他们收集过去 10 个月的工单解决数据，并将其输入 Minitab Statistical Software，这些数据包括有关人员配置水平（即团队规模）、已完成任务数量、工单解决后客户满意度调查和项目规模等信息（采用 1-5 分制评分标准）。   ## 成果  他们提取数据并使用 Minitab 的[预测分析模块](https://www.minitab.com/zh-cn/products/minitab/predictive-analytics-module/?locale=zh-CN)对数据进行分析，以了解哪些变量对结果影响最大。由于他们不是数据科学家，因此他们使用了[自动化机器学习](https://www.minitab.com/zh-cn/solutions/analytics/data-science-machine-learning/?locale=zh-CN)，后者就位于模块内，使用起来非常方便。该工具使他们能够在几秒钟内就构建一个预测模型，并能确定可以使用的最准确模型，因此他们很快就确定了影响工单解决速度的关键因素。团队无需查看方程，他们最初主要观察[相对变量重要性图，](https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/21/help-and-how-to/statistical-modeling/predictive-analytics/how-to/cart-regression/interpret-the-results/all-statistics-and-graphs/relative-variable-importance-chart/)如下所示： ![relative variable importance chart](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/relative%20variable%20importance%20chart-Jul-05-2025-10-32-36-1791-PM.png?width=576&height=384&name=relative%20variable%20importance%20chart-Jul-05-2025-10-32-36-1791-PM.png) 初始观察数据显示，影响工单解决速度的最重要因素是团队规模（即人员配置水平）。有趣的是，已完成任务数量排名第二，评分远低于第一名，而客户满意度调查和项目规模似乎都没有显著影响。 从表面上看，这些数据对团队负责人来说非常有意义——团队规模越大，团队解决问题的速度就越快。   ### **什么是自动化机器学习？ Minitab 首席营销和战略规划官做出了解释**   [![Automated Machine Learning: Harnessing the Power of Predictive Analytics](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/408db050693e1c729612c4_play_button_small-2.jpg?width=646&height=363&name=408db050693e1c729612c4_play_button_small-2.jpg)](https://share.vidyard.com/watch/9FoEqfBkxRsFXWmeQiLtwx?) ## **利用分析获得更深刻的洞察** 根据这些信息，该团队现在非常确定需要增加人员，但增加多少人呢？ 他们最后决定增加一个人，但情况没有好转！他们需要了解如何高效且有效地部署资源。 庆幸的是，Minitab 的自动化机器学习工具还为团队提供了一项重要资源，即单预测变量部分依赖图。鉴于该团队确定团队规模是影响最大的预测变量，他们可能需要花较多时间来分析该因素的图。Minitab 生成的结果如下： ![one predictor partial dependence plot](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/one%20predictor%20partial%20dependence%20plot-Jul-05-2025-10-32-33-9960-PM.png?width=576&height=384&name=one%20predictor%20partial%20dependence%20plot-Jul-05-2025-10-32-33-9960-PM.png) 我们可以根据团队规模查看以前任务的平均结果。数据显示，七人团队解决问题所花费的时间（约 6 天）与十人团队解决问题所花费的时间（约 2.5 天）存在显著差异，实际上前者是后者的两倍多。 但数据还显示，十人团队与十二人团队解决工单所花费的时间没有明显差异。因此，在这种情况下，最好的办法是安排十名 IT 专业人员专门负责解决现场工单和问题，以获得最大效率。同样重要的是，这也表明，除非进行大量投资来提高人员配备水平，否则五人专业团队与七人专业团队几乎没有区别，因此增雇一个人带来的影响极小。   ### **下载我们的单页文章“预测分析解决的 3 个常见问题”，了解更多信息[![立即下载](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/02ffa920-36c0-4f78-bc04-c0d18e8f9c2c.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/02ffa920-36c0-4f78-bc04-c0d18e8f9c2c)** ## **总结** 此结果至关重要，因为从根本上讲，它提供了改进路线图并对当前问题做出了解释。减少工单积压并快速提高客户满意度的解决方案非常清晰。 此外，生成的可视化图向高层决策者传递的信息很有说服力，其中不仅强调了需要投资来提高人员配备水平，还说明了需要增加多少人才能解决问题。 ### **在 IT 部门工作并想开始免费使用？ 立即开始试用[![开始试用](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/39e648c1-aef4-4762-ad6a-75ec1b8b32c4.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/39e648c1-aef4-4762-ad6a-75ec1b8b32c4)** ## 你可能也喜欢 [Minitab Solution Center：搭建数据和决策的桥梁 | The Minitab Solution Center: Bridging Data and Decision-Making](https://blog.minitab.com/zh/blog/the-minitab-solution-center-bridging-data-and-decision-making-1?hsLang=zh) [Minitab Solution Center](https://blog.minitab.com/zh/blog/tag/minitab-solution-center) | 16 分钟阅读 [模拟如何让您保持行业领先——从汽车制造到航空航天](https://blog.minitab.com/zh/blog/how-simulation-keeps-you-ahead-from-automotive-to-aerospace?hsLang=zh) [Minitab Solution Center](https://blog.minitab.com/zh/blog/tag/minitab-solution-center) | 5 分钟阅读 [使用 Minitab 解决方案中心的数据中心简化数据管理 | Streamlined Data Management with the Data Center in the Minitab Solution Center](https://blog.minitab.com/zh/blog/streamlined-data-management-with-the-data-center-in-the-minitab-solution-center?hsLang=zh) [Minitab 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