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Minitab數據分析培訓

【課程背景】
隨著中國經濟的縱深發展，管理精細化的要求不斷提高，企業管理需要更科學充分的數據分析支撐。面對海量的經營數據，企業各級管理人員都需要采用正確的數據分析思維方法，發掘隱藏在用戶與業務數據中的高附加值信息資源。在當前信息技術日新月異的背景下，數據已經滲透到各行各業，為質量管理帶來了新的挑戰和機遇，如何應對挑戰，把握新機遇？本次課程將圍繞“數據的力量”這一話題進行深入的探討。
 本次課程將分層次介紹數據在質量管理各個階段的應用，包括數據的收集和管理、即時分析和響應以及基于統計學的大數據分析。希望能夠拋磚引玉，給大家帶來一點點啟發，不斷的把各種數字化工具應用到工作中去，提升數字化質量管理的水平。

【課程收益】
 本課程能夠幫助學員充分掌握數據分析的基本方法，掌握Minitab統計軟件應用技巧，拓展數據分析的思路和視野，為立足全業務發展大格局多角度全方位提升數據分析與報告撰寫能力提供最好的指導。

【課程對象】
與產品研發和制造過程相關的人員，包括研發、質量、生產、物流、工藝、采購、設備等部門人員。

【課程大綱】
第一部分 數據分析的理念與定位
為什么要做數據分析
數據分析能解決什么具體問題
數據分析的現狀及目標定位
第二部分 數據分析的基礎知識與技能
什么是統計
統計數據的內在規律
數據尺度及基本度量方法
統計分析的核心
數據整理和清洗
二手資料的甄別與使用
多渠道獲取有效數據信息
第三部分 數據分析方法
3.1 過程能力分析
計量值過程能力指數CP、CPK、PP、PPK和短期、長期西格瑪能力轉換計算與應用。
正態分布數據能力分析。
非正態數據轉換能力分析。
從過程能力看過程的技術水平和管理水平。
案例分析：哪家供應商水平高？Cpk越高，水平越高？
3.2 假設檢驗應用
連續數據均值假設檢驗選擇線路圖
離散數據假設檢驗擇線路圖
單樣本Z檢驗應用。
單樣本T檢驗應用。
雙樣本T檢驗應用。
成對T檢驗應用。
1P檢驗應用。
2P檢驗應用。
方差分析。
案例分析：不合格率到底有沒有改進？
3.3 回歸分析
相關性和回歸分析復習。
如何從R-SQ和殘差圖判定擬合模型好與壞。
一元回歸分析應用。
多元回歸、逐步回歸應用。
擬合線圖應用。
回歸分析常見錯誤應用和消除
案例分析：賣場面積越大銷售越………？

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