때때로 데이터 세트를 좁히는 것은 문제의 근본 원인을 찾기 위해 필수적입니다. 분석을 활용하여 최대 3단계까지 경고 신호를 드릴다운할 수 있습니다. 이를 통해 중요한 문제로 발전하기 전에 더 빠르게 격차를 식별할 수 있습니다.
예를 들어, 분석에서 소스별로 분류된 티켓을 보고 있으며 이메일 티켓 양이 매우 많다고 가정해 봅시다. 특정 그룹이 많은 이메일 티켓을 받았는지 확인하고 싶습니다. 다음은 그 방법입니다:
특정 그룹이 많은 이메일 티켓을 가지고 있는 경우, 상담원 이름을 기준으로 추가로 좁힐 수 있습니다.
이렇게 하면 상담원 측에 지연이 있는지 여부에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 한 상담원에게 많은 티켓이 할당된 것을 보면, 마지막 할당 날짜를 드릴다운으로 적용하여 더 나은 아이디어를 얻을 수 있습니다.
마찬가지로, 필요에 따라 자신의 드릴다운을 적용하여 더 빠르게 결론에 도달할 수 있습니다.
참고: 드릴다운은 하나의 ‘그룹별’만 적용된 경우에만 작동합니다
필터를 사용하여 기본 데이터 드릴다운:
필터를 사용하여 기본 데이터를 더 세부적으로 드릴다운할 수 있습니다.
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