¿Qué es el análisis de datos y para qué sirve?

El análisis de datos se refiere al proceso de utilizar métodos de análisis estadístico apropiados para analizar una gran cantidad de datos recopilados, extraer información útil y formar conclusiones, y luego realizar una investigación detallada y un resumen de los datos.

En el campo de la estadística, el análisis de datos se divide en análisis estadístico descriptivo, análisis de datos exploratorio y análisis de datos confirmatorio. El análisis de datos exploratorio se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que el análisis de datos confirmatorio se centra en. la confirmación o refutación de hipótesis existentes.

El análisis de datos exploratorio se refiere a un método de análisis de datos para formar una prueba digna de hipótesis. Es un complemento de los métodos tradicionales de prueba de hipótesis estadísticas.

Información ampliada

Pasos del análisis de datos

Las principales actividades del proceso de análisis de datos incluyen identificar las necesidades de información, recopilar datos, analizar datos, evaluar y mejorar datos. Análisis de efectividad.

1. Identificar las necesidades

Identificar las necesidades de información es la primera condición para garantizar la eficacia del proceso de análisis de datos y puede proporcionar objetivos claros para la recopilación y el análisis de datos. Es responsabilidad de los gerentes identificar las necesidades de información. Los gerentes deben identificar las necesidades de información basándose en las necesidades de toma de decisiones y control de procesos.

En lo que respecta al control de procesos, los gerentes deben identificar las necesidades y utilizar la información para respaldar la revisión de las entradas y salidas del proceso, la racionalidad de la asignación de recursos, la optimización de las actividades del proceso y el descubrimiento de variaciones anormales del proceso.

2. Recopilar datos

La recopilación intencionada de datos es la base para garantizar la eficacia del proceso de análisis de datos. Las organizaciones deben planificar el contenido, los canales y los métodos para recopilar diagramas de análisis de datos. Al planificar, debe considerar:

1) Convertir las necesidades identificadas en requisitos específicos. Por ejemplo, al evaluar proveedores, los datos que deben recopilarse pueden incluir datos relacionados, como sus capacidades de proceso y su sistema de medición. incertidumbre.

2) Dejar claro quién recopila datos, en qué momento y a través de qué canales y métodos.

3) La hoja de registro debe ser fácil de utilizar. ?

4) Tome medidas efectivas para evitar que la pérdida de datos y los datos falsos interfieran con el sistema.

3. Analizar datos

Analizar datos es procesar, organizar y analizar los datos recopilados en información. Los métodos comúnmente utilizados son:

Las siete herramientas antiguas. son el diagrama de Pareto, el diagrama de causa y efecto, el método jerárquico, el cuestionario, el gráfico de caminata, el histograma y el gráfico de control;

Las siete nuevas herramientas son el diagrama de correlación, el diagrama de sistema, el diagrama matricial, método KJ, tecnología de revisión de planes, método PDPC, gráfico de datos matriciales.

4. Mejora de procesos

El análisis de datos es la base del sistema de gestión de calidad. Los directivos de la organización deben, cuando corresponda, evaluar su eficacia analizando las siguientes cuestiones:

1) Si la información proporcionada para la toma de decisiones es suficiente y creíble, y si existe información insuficiente, inexacta o rezagada. Problemas de información que conducen a una mala toma de decisiones.

2) Si el papel de la información en la mejora continua de los sistemas, procesos y productos de gestión de calidad es consistente con las expectativas, y si el análisis de datos se utiliza de manera efectiva en el proceso de realización del producto.

3) Si el propósito de la recopilación de datos es claro, si los datos recopilados son verdaderos y suficientes y si los canales de información son fluidos.

4) Si el método de análisis de datos es razonable y si el riesgo se controla dentro de un rango aceptable.

5) Si se garantizan los recursos necesarios para el análisis de datos.

Enciclopedia Baidu: análisis de datos