데이터 분석의 4단계는 다음과 같습니다.

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

먼저, 요구 사항을 식별합니다. 정보 요구 사항을 식별하는 것은 데이터 분석 프로세스의 효율성을 보장하는 첫 번째 조건이며, 데이터 수집 및 분석에 대한 명확한 목표를 제공할 수 있습니다. (추천 학습: PHP 비디오 튜토리얼)

정보 요구 사항을 식별하는 것은 관리자의 책임입니다. 관리자는 의사 결정 및 프로세스 제어 요구 사항을 기반으로 정보 요구 사항을 제시해야 합니다. 프로세스 제어와 관련하여 관리자는 요구 사항을 식별하고 해당 정보를 사용하여 프로세스 입력, 프로세스 출력, 자원 할당의 합리성 검토, 프로세스 활동 최적화 및 비정상적인 프로세스 변화 발견을 지원해야 합니다.

두 번째, 데이터 수집. 의도적인 데이터 수집은 데이터 분석 프로세스가 효과적인지 확인하는 기초입니다. 조직은 데이터 수집을 위한 콘텐츠, 채널 및 방법을 계획해야 합니다.

셋째, 데이터 분석. 데이터 분석은 수집된 데이터를 가공, 정리, 분석하는 것입니다.

일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다.

파레토 다이어그램, 원인 및 결과 다이어그램, 계층적 방법, 설문지, 보행 차트, 히스토그램, 관리도 등 7가지 새로운 도구, 즉 상관 관계 다이어그램 및 시스템 다이어그램 매트릭스 차트, KJ 방식, 계획 검토 기술, PDPC 방식, 매트릭스 데이터 차트.

넷째, 프로세스 개선과 데이터 분석은 품질경영시스템의 근간입니다.

조직의 관리자는 적절한 경우 다음 문제를 분석하여 그 효율성을 평가해야 합니다.

먼저, 의사 결정을 위해 제공된 정보가 충분하고 신뢰할 수 있는지, 그리고 부족하거나 부정확한 정보로 인해 문제가 발생하는지 여부 또는 정보 지연 문제

두 번째는 품질 관리 시스템, 프로세스 및 제품을 지속적으로 개선하는 데 있어 정보의 역할이 기대 가치와 일치하는지, 그리고 데이터 분석이 프로세스에 효과적으로 사용되는지 여부입니다.

세 번째는 데이터 수집 목적이 명확한지, 수집된 데이터가 사실이고 충분한지, 정보 채널이 원활한지 여부입니다.

넷째, 데이터 분석 방법이 합리적인지, 위험이 있는지 여부입니다. 실용적인 데이터 분석에 필요한 자원이 보장되는지 여부를 허용 가능한 범위 내에서 통제합니다.

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