데이터를 분석하는 방법

데이터 분석이란 수집된 대량의 데이터를 적절한 통계 분석 방법을 사용하여 분석하고, 유용한 정보를 추출하여 결론을 도출한 후, 데이터에 대한 상세한 조사 및 요약을 수행하는 과정을 의미합니다. 이 프로세스는 품질경영시스템의 지원 프로세스이기도 합니다. 실용적인 측면에서 데이터 분석은 사람들이 적절한 조치를 취할 수 있도록 판단하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석의 수학적 기초는 20세기 초에 확립되었지만, 컴퓨터가 출현하고 나서야 실질적인 연산이 가능해지고 데이터 분석이 촉진되었습니다. 데이터 분석은 수학과 컴퓨터 과학의 결합입니다. (추천 학습: PHP 비디오 튜토리얼)

데이터 분석 프로세스의 주요 활동은 정보 요구 사항 식별, 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 분석의 효율성 평가 및 개선으로 구성됩니다.

니즈 식별

정보 요구를 식별하는 것은 데이터 분석 프로세스의 효율성을 보장하는 첫 번째 조건이며, 데이터 수집 및 분석에 대한 명확한 목표를 제공할 수 있습니다. 정보 요구 사항을 식별하는 것은 관리자의 책임입니다. 관리자는 의사 결정 및 프로세스 제어 요구 사항을 기반으로 정보 요구 사항을 식별해야 합니다. 프로세스 제어와 관련하여 관리자는 프로세스 입력, 프로세스 출력, 자원 할당의 합리성, 프로세스 활동 최적화 및 비정상적인 프로세스 변화의 발견을 검토하는 데 필요한 정보를 식별해야 합니다.

데이터 수집

목적이 있는 데이터 수집은 데이터 분석 프로세스가 효과적인지 확인하는 기초입니다. 조직은 데이터 수집의 콘텐츠, 채널 및 방법을 계획해야 합니다. 계획할 때 다음을 고려해야 합니다.

식별된 요구 사항을 특정 요구 사항으로 변환합니다. 예를 들어 공급업체를 평가할 때 수집해야 하는 데이터에는 프로세스 기능, 측정 시스템 불확실성 등과 같은 관련 데이터가 포함될 수 있습니다. 누가 언제 어디서 어떤 채널과 방법으로 데이터를 수집할지 명확하게

기록 양식은 사용하기 쉬워야 합니다.

데이터 손실과 허위 데이터가 시스템을 방해하지 않도록 효과적인 조치를 취하세요.

데이터 분석은 수집된 데이터를 처리, 구성, 분석하여 정보로 변환하는 것입니다 일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다.

오래된 7가지 도구, 즉 파레토 차트, 원인 및 결과 다이어그램 , 계층적 방법, 설문지, 보행 차트, 히스토그램, 관리도

7가지 새로운 도구, 즉 상관 다이어그램, 시스템 다이어그램, KJ 방법, 계획 검토 기술, PDPC 방법, 매트릭스 데이터 다이어그램; 프로세스 개선

데이터 분석은 품질 관리 시스템의 기초입니다. 조직의 관리자는 적절한 경우 다음 문제를 분석하여 그 효율성을 평가해야 합니다. 의사결정을 위해 제공된 정보가 충분하고 신뢰할 수 있는지, 불충분하거나 부정확하거나 정보가 부족하여 의사결정 오류에 문제가 있는지 여부 지연 정보

품질 관리 시스템, 프로세스 및 제품을 지속적으로 개선하는 데 있어 정보의 역할이 기대치와 일치하는지, 제품 실현 프로세스에서 데이터 분석이 효과적으로 사용되는지 여부 데이터 수집 목적이 명확한지, 수집된 데이터가 사실이고 충분한지, 정보 채널이 원활한지

데이터 분석 방법이 합리적인지, 위험이 허용 가능한 범위 내에서 통제되는지

데이터 분석에 필요한 자원이 보장되는지.

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