データ分析の 4 つのステップは次のとおりです。

データ分析プロセスの主な活動は、情報ニーズの特定、データ収集、データ分析、データ分析の有効性の評価と改善で構成されます。

まず、ニーズを特定します. 情報ニーズを特定することは、データ分析の有効性を確保するための最初の条件です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。 (推奨学習: PHP ビデオ チュートリアル )

情報ニーズの特定はマネージャーの責任です。マネージャーは、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提示する必要があります。プロセス制御に関する限り、管理者はニーズを特定し、その情報を使用してプロセスのインプット、プロセスのアウトプット、リソース割り当ての合理性、プロセス活動の最適化、異常なプロセス変動の発見をサポートする必要があります。

2 番目に、データを収集します. 目的を持ったデータの収集は、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。

3 番目、データ分析. データ分析とは、収集したデータを情報に加工、整理、分析することです。

通常使用される方法は次のとおりです:

7 つの古いツール、つまり配置図、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;

相関図、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の7つのツールを新たに追加。

第 4 に、プロセス改善とデータ分析は品質マネジメント システムの基礎です。

組織のマネージャーは、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。

まず、意思決定に提供される情報が十分かどうか、信頼できるかどうか、また、意思決定に必要な情報が十分かどうか、信頼できるかどうか、存在する 不十分、不正確、遅れている情報による意思決定エラーの問題;

2 つ目は、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値と一致しているかどうかです。製品実現プロセスに有効かどうか データ分析を活用する;

3つ目は、データ収集の目的が明確か、収集したデータが真実かつ十分か、情報伝達がスムーズかどうか;

4つ目は、データ分析手法が合理的でリスクが許容範囲内にコントロールされているか、実用的なデータ分析に必要なリソースが保証されているかどうかです。

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