Die vier Schritte der Datenanalyse sind
Die Hauptaktivitäten des Datenanalyseprozesses bestehen darin, Informationsbedarf zu ermitteln, Daten zu sammeln, Daten zu analysieren sowie die Wirksamkeit der Datenanalyse zu bewerten und zu verbessern.
Zuerst den Bedarf ermitteln ist die erste Voraussetzung, um die Wirksamkeit der Datenanalyse sicherzustellen Es kann klare Ziele für das Sammeln und Analysieren von Daten vorgeben. (Empfohlenes Lernen: PHP-Video-Tutorial)
Die Ermittlung des Informationsbedarfs liegt in der Verantwortung von Managern, den Informationsbedarf auf der Grundlage der Anforderungen der Entscheidungsfindung und Prozesssteuerung vorzulegen. Was die Prozesssteuerung betrifft, sollten Manager die Bedürfnisse identifizieren und diese Informationen nutzen, um die Überprüfung von Prozesseingaben und Prozessausgaben, die Rationalität der Ressourcenzuweisung, die Optimierung von Prozessaktivitäten und die Entdeckung abnormaler Prozessschwankungen zu unterstützen.
Zweitens: Daten sammeln Die gezielte Datenerhebung ist die Grundlage für die Sicherstellung der Wirksamkeit des Datenanalyseprozesses. Organisationen müssen die Inhalte, Kanäle und Methoden zur Datenerfassung planen.
Drittens Daten analysieren bedeutet, die gesammelten Daten zu verarbeiten, zu organisieren und zu analysieren.
Die am häufigsten verwendeten Methoden sind:
Die alten sieben Werkzeuge, nämlich Pareto-Diagramm, Ursache-Wirkungs-Diagramm, hierarchische Methode, Fragebogen, Walk-Chart, Histogramm, Kontrolldiagramm; >Sieben neue Tools, nämlich Korrelationsdiagramm, Systemdiagramm, Matrixdiagramm, KJ-Methode, Planüberprüfungstechnologie, PDPC-Methode und Matrixdatendiagramm.
Der Manager der Organisation sollte gegebenenfalls deren Wirksamkeit bewerten, indem er die folgenden Punkte analysiert:
Erstens, ob die für die Entscheidungsfindung bereitgestellten Informationen ausreichend und glaubwürdig sind ob es Probleme mit Entscheidungsfehlern aufgrund unzureichender, ungenauer und verzögerter Informationen gibt; die zweite Frage ist, ob die Rolle von Informationen bei der kontinuierlichen Verbesserung von Qualitätsmanagementsystemen, -prozessen und -produkten mit den erwarteten Werten übereinstimmt. und ob es im Produktrealisierungsprozess effektiv ist. Verwenden Sie die Datenanalyse. Die dritte Frage ist, ob der Zweck der Datenerfassung klar ist, ob die erfassten Daten wahr und ausreichend sind und ob die Informationskanäle reibungslos funktionieren 🎜>
Die vierte Frage ist, ob die Datenanalysemethode angemessen ist und ob die Risiken innerhalb eines akzeptablen Bereichs kontrolliert werden.Weitere technische Artikel zum Thema PHP finden Sie in der Spalte
PHP-Grafik-Tutorial, um mehr darüber zu erfahren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie vier Schritte der Datenanalyse sind. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Heiße KI -Werkzeuge
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.
Heißer Artikel
Heiße Werkzeuge
Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen
Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools
SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
Heiße Themen
1377
52
Lesen Sie CSV-Dateien und führen Sie eine Datenanalyse mit Pandas durch
Jan 09, 2024 am 09:26 AM
Pandas ist ein leistungsstarkes Datenanalysetool, das verschiedene Arten von Datendateien problemlos lesen und verarbeiten kann. Unter diesen sind CSV-Dateien eines der gebräuchlichsten und am häufigsten verwendeten Datendateiformate. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Pandas CSV-Dateien lesen und Datenanalysen durchführen, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken. Zuerst müssen wir die Pandas-Bibliothek und andere möglicherweise benötigte verwandte Bibliotheken importieren, wie unten gezeigt: importpandasaspd 2. Lesen Sie die CSV-Datei mit Pan
Einführung in Datenanalysemethoden
Jan 08, 2024 am 10:22 AM
Gängige Datenanalysemethoden: 1. Vergleichende Analysemethode; 3. Methode der Trendanalyse; , Hauptkomponentenanalysemethode 9. Streuanalysemethode; 10. Matrixanalysemethode; Detaillierte Einführung: 1. Vergleichende Analysemethode: Vergleichende Analyse von zwei oder mehr Daten, um die Unterschiede und Muster zu finden. 2. Strukturelle Analysemethode: Eine Methode zur vergleichenden Analyse zwischen jedem Teil des Ganzen , usw.
So erstellen Sie eine schnelle Datenanalyseanwendung mit React und Google BigQuery
Sep 26, 2023 pm 06:12 PM
So verwenden Sie React und Google BigQuery zum Erstellen schneller Datenanalyseanwendungen. Einführung: Im heutigen Zeitalter der Informationsexplosion ist die Datenanalyse zu einem unverzichtbaren Bindeglied in verschiedenen Branchen geworden. Unter anderem ist die Entwicklung schneller und effizienter Datenanalyseanwendungen für viele Unternehmen und Einzelpersonen zum Ziel geworden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit React und Google BigQuery eine schnelle Datenanalyseanwendung erstellen, und es werden detaillierte Codebeispiele bereitgestellt. 1. Übersicht React ist ein Werkzeug zum Erstellen
11 Grundverteilungen, die Datenwissenschaftler in 95 % der Fälle verwenden
Dec 15, 2023 am 08:21 AM
Im Anschluss an die letzte Bestandsaufnahme von „11 Basisdiagramme, die Datenwissenschaftler in 95 % der Zeit verwenden“ stellen wir Ihnen heute 11 Basisverteilungen vor, die Datenwissenschaftler in 95 % der Zeit verwenden. Die Beherrschung dieser Verteilungen hilft uns, die Natur der Daten besser zu verstehen und bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung genauere Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu treffen. 1. Normalverteilung Die Normalverteilung, auch Gaußsche Verteilung genannt, ist eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung. Es hat eine symmetrische glockenförmige Kurve mit dem Mittelwert (μ) als Mittelpunkt und der Standardabweichung (σ) als Breite. Die Normalverteilung hat in vielen Bereichen wie Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Ingenieurwesen einen wichtigen Anwendungswert.
Maschinelles Lernen und Datenanalyse mit der Go-Sprache
Nov 30, 2023 am 08:44 AM
In der heutigen intelligenten Gesellschaft sind maschinelles Lernen und Datenanalyse unverzichtbare Werkzeuge, die den Menschen helfen können, große Datenmengen besser zu verstehen und zu nutzen. Auch in diesen Bereichen hat sich die Go-Sprache zu einer Programmiersprache entwickelt, die aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Effizienz die erste Wahl vieler Programmierer ist. In diesem Artikel wird die Verwendung der Go-Sprache für maschinelles Lernen und Datenanalyse vorgestellt. 1. Das Ökosystem der Go-Sprache für maschinelles Lernen ist nicht so reichhaltig wie Python und R. Da jedoch immer mehr Menschen beginnen, es zu verwenden, gibt es einige Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen
11 erweiterte Visualisierungen für Datenanalyse und maschinelles Lernen
Oct 25, 2023 am 08:13 AM
Visualisierung ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um komplexe Datenmuster und Beziehungen auf intuitive und verständliche Weise zu kommunizieren. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Datenanalyse und liefern Erkenntnisse, die aus Rohdaten oder herkömmlichen numerischen Darstellungen oft nur schwer zu erkennen sind. Visualisierung ist für das Verständnis komplexer Datenmuster und -beziehungen von entscheidender Bedeutung. Wir stellen die 11 wichtigsten und unverzichtbarsten Diagramme vor, die dabei helfen, die Informationen in den Daten offenzulegen und komplexe Daten verständlicher und aussagekräftiger zu machen. 1. KSPlotKSPlot wird zur Bewertung von Verteilungsunterschieden verwendet. Die Kernidee besteht darin, den maximalen Abstand zwischen den kumulativen Verteilungsfunktionen (CDF) zweier Verteilungen zu messen. Je kleiner der maximale Abstand, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie zur gleichen Verteilung gehören. Daher wird es hauptsächlich als „System“ zur Bestimmung von Verteilungsunterschieden interpretiert.
Verwendung von ECharts und PHP-Schnittstellen zur Implementierung der Datenanalyse und Vorhersage statistischer Diagramme
Dec 17, 2023 am 10:26 AM
Verwendung von ECharts und PHP-Schnittstellen zur Implementierung der Datenanalyse und Vorhersage statistischer Diagramme. Datenanalyse und -vorhersage spielen in verschiedenen Bereichen eine wichtige Rolle. Sie können uns helfen, die Trends und Muster von Daten zu verstehen und Referenzen für zukünftige Entscheidungen bereitzustellen. ECharts ist eine Open-Source-Datenvisualisierungsbibliothek, die umfangreiche und flexible Diagrammkomponenten bereitstellt, die mithilfe der PHP-Schnittstelle Daten dynamisch laden und verarbeiten können. In diesem Artikel wird die Implementierungsmethode der statistischen Diagrammdatenanalyse und -vorhersage basierend auf ECharts und der PHP-Schnittstelle vorgestellt und bereitgestellt
Integrierte Excel-Datenanalyse
Mar 21, 2024 am 08:21 AM
1. In dieser Lektion erklären wir die integrierte Excel-Datenanalyse. Wir vervollständigen sie anhand eines Falls. Öffnen Sie das Kursmaterial und klicken Sie auf Zelle E2, um die Formel einzugeben. 2. Anschließend wählen wir Zelle E53 aus, um alle folgenden Daten zu berechnen. 3. Dann klicken wir auf Zelle F2 und geben dann die Formel ein, um sie zu berechnen. Ebenso können wir durch Ziehen nach unten den gewünschten Wert berechnen. 4. Wir wählen Zelle G2 aus, klicken auf die Registerkarte „Daten“, klicken auf „Datenvalidierung“, wählen aus und bestätigen. 5. Verwenden wir dieselbe Methode, um die unten stehenden Zellen, die berechnet werden müssen, automatisch auszufüllen. 6. Als nächstes berechnen wir den tatsächlichen Lohn und wählen Zelle H2 aus, um die Formel einzugeben. 7. Dann klicken wir auf das Wert-Dropdown-Menü, um auf andere Zahlen zu klicken.