資料分析有極廣泛的應用範圍,這是乙個掃盲貼。典型的資料分析可能包含以下三個步:
1、探索性資料分析,當資料剛取得時,可能雜亂無章,看不出規律,通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合,計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式,即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在資料中的規律性。
2、模型選定分析,在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型,然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析,通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。
資料分析過程實施——資料分析過程的主要活動由識別資訊需求、收集資料、分析資料、評價並改進資料分析的有效性組成。
一、識別資訊需求
識別資訊需求是確保資料分析過程有效性的首要條件,可以為收集資料、分析資料提供清晰的目標。識別資訊需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程控制的需求,提出對資訊的需求。就過程控制而言,管理者應識別需求要利用那些資訊支援評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。
二、收集資料
有目的的收集資料,是確保資料分析過程有效的基礎。組織需要對收集資料的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮:
①將識別的需求轉化為具體的要求,如評價供方時,需要收集的資料可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關資料;
②明確由誰在何時何處,通過何種渠道和方法收集資料;
③記錄表應便於使用;
④採取有效措施,防止資料丟失和虛假資料對系統的干擾。
三、分析資料
老七種工具,即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖;
新七種工具,即關聯圖、系統圖、矩陣圖、kj法、計畫評審技術、pdpc法、矩陣資料圖;
四、資料分析過程的改進
資料分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時,通過對以下問題的分析,評估其有效性:
①提供決策的資訊是否充分、可信,是否存在因資訊不足、失準、滯後而導致決策失誤的問題;
②資訊對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致,是否在產品實現過程中有效運用資料分析;
③收集資料的目的是否明確,收集的資料是否真實和充分,資訊渠道是否暢通;
④資料分析方法是否合理,是否將風險控制在可接受的範圍;
⑤資料分析所需資源是否得到保障。
人工智慧、大資料、雲計算和物聯網的未來發展值得重視,均為前沿產業,多智時代專注於人工智慧和大資料的入門和科譜,在此為你推薦幾篇優質好文:
大資料分析現狀是什麼,主要的分析技術是什麼?
人工智慧、機器學習、資料探勘以及資料分析有什麼聯絡?
資料分析成熟度模型,你處在哪個階段?
多智時代-人工智慧和大資料學習入門**|人工智慧、大資料、物聯網、雲計算的學習交流**
對於資料分析的方法,具體包含哪幾種?
對於資料的解讀,每個人都有不同的方式。如果我們要簡單的總結,資料分析的方法,具體有以下幾種 1 確定資料的準確性 這裡包含了選擇資料維度的合理性 資料統計的準確性。如果資料維度選擇不合理 資料統計結果不精確,我們可能是無法得出正確的分析結果的。這是基礎。2 明確影響資料的因素 乙個資料,會收到多種因...
商業資料分析流程,主要劃分為哪幾個步驟?
第一步,要先挖掘業務含義,理解資料分析的背景 前提以及想要關聯的業務場景結果是什麼。第二步,需要制定分析計畫,如何對場景拆分,如何推斷。第三步,從分析計畫中拆分出需要的資料,真正落地分析本身。第四步,從資料結果中,判斷提煉出商務洞察。第五步,根據資料結果洞察,最終產出商業決策。人工智慧 大資料 雲計...
資料探勘與資料分析的主要區別
百科是這樣定義資料探勘和資料分析的。資料分析 是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析,提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。在實用中,資料分析可幫助人們作出判斷,以便採取適當行動。資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立,但直到計...