為了有效推測,首先要學習數據分析,然后學習一些簡單的分析工具,最后學習一個重要的六西格瑪工具——多變異函數的分析工具。


探索性數據分析的第一階段——推測


數據分析原則時刻牢記三個要點,有助于理清思路,有效分析數據。


1、明確了解方向。


工作中有很多數據,很容易讓你覺得不知道該怎么辦。正確的方法是經常回顧項目章程和問題陳述,并始終牢記團隊的目標。只有這樣,才能牢牢把握分析的大方向。


2.繼續假設。


分析數據的方法有很多。如果不小心,六西格瑪團隊很可能會浪費很多時間去探索方法。更好的方法是結合團隊任務做一個假設,這將幫助你決定如何分析數據。例如:


假設:餐館顧客抱怨的增加來自新的和不熟練的服務員。


方法:將顧客投訴數據分為兩組——來自新服務員的顧客和來自有經驗服務員的顧客,并找出兩組之間的系統差異。


注:我們要充分接受“假設有缺陷”的可能性,對與假設不一致的數據不要視而不見。經驗豐富的數據收集者知道,事實上,在最初階段,他們的大多數假設都會有缺陷。然而,正是意識到我們應該關注持續改進的缺陷,才能幫助他們最終確定正確的假設。


3.注意事件發生的頻率、影響的程度以及與缺陷癥狀相關的問題。


如果調查僅限于一個假設或一個問題,你甚至不確定你是否抓住了正確的問題。更好的方法是多問問題,通過分析找到最重要的問題。以下是上述餐廳六西格瑪團隊可能會提出的一些問題:


(1)新來的服務員是否為比其他顧客抱怨更多的顧客服務?(問題頻率)


(2)新服務員投訴顧客什么?有經驗的服務員投訴和顧客投訴有什么區別?(觀察到的問題)


③如果新服務員服務的顧客投訴較多,是否意味著這些顧客不太可能再次光臨?(問題的影響)


④團隊需要對問題有深刻的理解,才能合理決定時間應該花在哪里,解決方案在哪里,如何實施;否則,你很可能會浪費三個月來解決一個不常出現或對客戶影響不大的問題。


應用這些原則將幫助您使團隊的數據收集工作專注于如何找到問題的根本原因。根據這些原則,您可以使用在深度階段識別和收集的分層數據。對于剛才提到的餐廳,六西格瑪團隊需要將關于投訴的數據分為“新”和“有經驗”的服務員進行分析。


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