データ量にもよりますが、例えば以下のようなアプローチではどうでしょか。
1.何曜日の何時台に受付したか、何曜日の何時台に完了したかを分離して別々の情報とし、
2.上記の2つのデータを時間を軸に結合し、
3.どの問い合わせが何曜日の何時台に対応していたかを見つけ、
4.その時刻が営業時間かどうか判定して、
5.その後煮るなり焼くなりする
ちらっと勝手にデータ作ってやってみました。
業務id,受付日時,対応完了日時
id,started,completed
1,2017/1/22 18:00,2017/1/23 10:00
2,2017/1/22 15:00,2017/1/28 01:00
3,2017/1/23 09:00,2017/1/23 09:30
4,2017/1/23 15:00,2017/1/23 18:00
5,2017/1/23 15:00,2017/1/23 18:00
6,2017/1/27 15:00,2017/1/27 18:00
7,2017/1/27 17:00,2017/1/30 10:00
土日除く9am-6pmが営業だと、各id（問い合わせ）については：
id1が23日の9時から10時までの1時間だけ対応
id2が数日間に渡って対応はしているが、22日9時よりまえと27日の18時以降、その他の日の9時〜6時に入らない時間帯は除外
id3は30分で対応終了
とか、そんな感じでしょうか。（ここで理解が間違ってたら以下はおかしくなりますが参考までに書き続けます）
上記のcsvをlookupsディレクトリにtest.csvとして保存し、以下を実行すると、それっぽい表がでてきます。
| inputlookup test.csv
| eval _time=strptime('started',"%Y/%m/%d %H:%M"), data="started"
| fields _time id data
| append [
| inputlookup test.csv
| eval _time=strptime('completed',"%Y/%m/%d %H:%M"), data="completed"
| fields _time id data ]
| sort _time
| timechart span=10m list(data) by id
| filldown
| foreach * [eval <<FIELD>>=if(match('<<FIELD>>', "started") AND mvcount('<<FIELD>>')=1,1,0)]
| untable _time id isWorking
| timechart span=1h max(isWorking) as isWorking by id
| eval H=strftime(_time,"%H"), W=strftime(_time,"%A")
| search NOT (W="Saturday" OR W="Sunday" OR H<9 OR H>=18)
おそらくこの時点で、どの問い合せ(id)が何時台に対応されているかが1と0で出てくると思います。
あとはidごとにsumを取れば（単純にaddtotalcolsをつけてもOK）、各問い合わせに業務時間内に何時間つかったか、がでてくるとおもいます。
ヒストグラムについては上記サーチの後に以下のようにすればでてくるかとおもいます。
| addcoltotals labelfield=H label="Total"
| where H="Total"
| fields - _time W H
| transpose 0
| rename "row 1" as H
| bin H bins=10
| stats count by H
| makecontinuous H
| fillnull count
ずれてるかもしれませんが、お役に立てれば幸いです。
サーチが無駄にながくなってしまってすみません、、
データ量にもよりますが、例えば以下のようなアプローチではどうでしょか。
1.何曜日の何時台に受付したか、何曜日の何時台に完了したかを分離して別々の情報とし、
2.上記の2つのデータを時間を軸に結合し、
3.どの問い合わせが何曜日の何時台に対応していたかを見つけ、
4.その時刻が営業時間かどうか判定して、
5.その後煮るなり焼くなりする
ちらっと勝手にデータ作ってやってみました。
業務id,受付日時,対応完了日時
id,started,completed
1,2017/1/22 18:00,2017/1/23 10:00
2,2017/1/22 15:00,2017/1/28 01:00
3,2017/1/23 09:00,2017/1/23 09:30
4,2017/1/23 15:00,2017/1/23 18:00
5,2017/1/23 15:00,2017/1/23 18:00
6,2017/1/27 15:00,2017/1/27 18:00
7,2017/1/27 17:00,2017/1/30 10:00
土日除く9am-6pmが営業だと、各id（問い合わせ）については：
id1が23日の9時から10時までの1時間だけ対応
id2が数日間に渡って対応はしているが、22日9時よりまえと27日の18時以降、その他の日の9時〜6時に入らない時間帯は除外
id3は30分で対応終了
とか、そんな感じでしょうか。（ここで理解が間違ってたら以下はおかしくなりますが参考までに書き続けます）
上記のcsvをlookupsディレクトリにtest.csvとして保存し、以下を実行すると、それっぽい表がでてきます。
| inputlookup test.csv
| eval _time=strptime('started',"%Y/%m/%d %H:%M"), data="started"
| fields _time id data
| append [
| inputlookup test.csv
| eval _time=strptime('completed',"%Y/%m/%d %H:%M"), data="completed"
| fields _time id data ]
| sort _time
| timechart span=10m list(data) by id
| filldown
| foreach * [eval <<FIELD>>=if(match('<<FIELD>>', "started") AND mvcount('<<FIELD>>')=1,1,0)]
| untable _time id isWorking
| timechart span=1h max(isWorking) as isWorking by id
| eval H=strftime(_time,"%H"), W=strftime(_time,"%A")
| search NOT (W="Saturday" OR W="Sunday" OR H<9 OR H>=18)
おそらくこの時点で、どの問い合せ(id)が何時台に対応されているかが1と0で出てくると思います。
あとはidごとにsumを取れば（単純にaddtotalcolsをつけてもOK）、各問い合わせに業務時間内に何時間つかったか、がでてくるとおもいます。
ヒストグラムについては上記サーチの後に以下のようにすればでてくるかとおもいます。
| addcoltotals labelfield=H label="Total"
| where H="Total"
| fields - _time W H
| transpose 0
| rename "row 1" as H
| bin H bins=10
| stats count by H
| makecontinuous H
| fillnull count
ずれてるかもしれませんが、お役に立てれば幸いです。
サーチが無駄にながくなってしまってすみません、、
