データを分析する方法

データ分析とは、収集した大量のデータを適切な統計分析手法を使用して分析し、有用な情報を抽出して結論を​​出し、詳細な調査とデータの要約を行うプロセスを指します。このプロセスは、品質マネジメントシステムのサポートプロセスでもあります。実際には、データ分析は人々が適切な行動を取れるように判断するのに役立ちます。

データ分析の数学的基礎は 20 世紀初頭に確立されましたが、実際の運用が可能となりデータ分析が推進されるようになったのはコンピューターの登場によってです。データ分析は数学とコンピューターサイエンスを組み合わせたものです。 (推奨学習: PHP ビデオ チュートリアル )

データ分析プロセスの主なアクティビティは、情報ニーズの特定、データ収集、データ分析、データの有効性の評価と改善で構成されます。分析。

ニーズの特定

情報ニーズの特定は、データ分析プロセスの有効性を確保するための最初の条件であり、データの収集と分析に対する明確な目標を提供できます。 。情報ニーズを特定するのは管理者の責任であり、管理者は意思決定とプロセス制御のニーズに基づいて情報ニーズを特定する必要があります。プロセス制御に関する限り、管理者はプロセスの入力、プロセスの出力、リソース割り当ての合理性、プロセス活動の最適化、および異常なプロセス変動の発見のレビューをサポートするために必要な情報を特定する必要があります。

データの収集

データの目的を持った収集は、データ分析プロセスの有効性を確保するための基礎です。組織は、データを収集するためのコンテンツ、チャネル、方法を計画する必要があります。

特定されたニーズを特定の要件に変換するたとえば、サプライヤーを評価する場合、収集する必要があるデータには、そのプロセス能力、測定システムの不確実性、およびその他の関連データが含まれる場合があります。

誰が、いつ、どこで、どのチャネルや方法でデータを収集するかを明確にします;

記録フォームは使いやすいものである必要があります;

データ損失を防ぐための効果的な措置を講じます誤ったデータがシステムの干渉に悪影響を及ぼす可能性があります。

データの分析

データの分析とは、収集したデータを情報に処理、整理、分析することです。通常、次の方法を使用します。

古い 7 つのツールは、パレート図、因果関係図、階層的手法、アンケート、ウォーク チャート、ヒストグラム、管理図です。

7 つの新しいツール、つまり相関関係図、システム図、マトリックス図、KJ法、計画レビュー技術、PDPC法、マトリックスデータ図;

#プロセス改善

#データ分析が基礎品質マネジメントシステムのこと。組織の管理者は、必要に応じて、次の問題を分析することによって組織の有効性を評価する必要があります。

意思決定のために提供された情報が十分で信頼できるかどうか、意思決定につながる情報が不十分、不正確、または遅延していないか。意思決定へのエラーの問題;

品質管理システム、プロセス、製品を継続的に改善する際の情報の役割が期待と一致しているかどうか、また製品実現プロセスでデータ分析が効果的に使用されているかどうか;

データ収集の目的 目的は明確か、収集したデータは真実かつ十分か、情報伝達はスムーズか、

# データ分析方法は合理的か、リスクはないかが許容範囲内に管理されている;

データ分析に必要なリソースは保証されていますか?

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