비즈니스 과정 개선

이 강좌는 2일에 걸쳐 진행되는 기초 강좌로서, Minitab을 사용하여 데이터를 가져오고, 데이터 탐구를 위한 믿을 수 있는 통계 방법을 개발하고, 설득력 있는 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 내보내는 등의 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 배우게 됩니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모형화 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 비즈니스, 거래, 서비스 공정 분야에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

강좌 주제:

• 데이터 가져오기 및 서식 설정
• 막대 차트
  
• 히스토그램
• 상자 그림
• Pareto 차트
• 산점도
• 표 및 카이-제곱 분석
• 위치 및 변동 측정
• t-검정
• 비율 검정
• 등분산 검정
• 검정력 및 표본 크기
• 상관
• 단순 선형 및 다중 회귀 분석
• 일원 분산 분석

선수 강좌: 없음

서비스 산업 현장에서 실제로 경험하는 문제점으로 데이터를 분석하여 사용 가능한 통계 도구 집합을 확장합니다. 변수들 간의 관계를 조사 및 설명하는 데 사용되는 도구로 분석 기술을 강화합니다. 시간의 효과 및 영향과 관련된 데이터의 특징을 발견 및 설명하고 이후 공정 동작을 예측하는 방법을 배웁니다.

그래픽 및 양적 접근 방법을 활용하여 다양한 요인이 주요 품질 특성에 미치는 영향들 간의 유사점과 차이점을 설명합니다. 요인들이 중요한 사건의 발생 확률에 미치는 영향을 찾아내고 수량화하는 방법을 배웁니다.

강좌 주제:

• 다중 변수 분산 분석
• 이항 로지스틱 회귀 분석
• 요인 설계
• 예측을 포함한 시계열 도구
• 계절성 및 분해
• 최량 부분 집합 및 단계적 회귀 분석을 포함한 다중 선형 회귀 분석

선수 강좌: 서비스 품질을 위한 Minitab Essentials

측정 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 통계적 공정 관리의 기본 사항 및 중요한 품질 도구가 사용자 공정을 개선 및 관리하는 데 필요한 증거를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 배웁니다. Minitab에 제공되는 다양한 종류의 관리도를 언제 어디서 사용할지에 대해 파악하는 역량을 개발합니다. 중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 평가하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 서비스 산업과 관련된 경우 품질 관리 도구 교육을 강조합니다.

강좌 주제:

• 이항, 명목형 및 순서형 데이터에 대한 계수형 합치도
• Kappa 및 Kendall의 계수
• Gage R&R
• 변수 및 계수형 관리도
• 정규, 비정규 및 계수형 데이터에 대한 공정 능력 분석

선수 강좌: 서비스 품질을 위한 Minitab Essentials