Como nossa oferta mais popular para serviços, esse curso cobre os fundamentos para análise de dados eficaz no setor financeiro e outros relacionados. Os participantes aprenderão a aplicar uma ampla variedade de análise de dados, inclusive técnicas gráficas e estatísticas para avaliar se os processos estão no alvo, relações entre variáveis e como minimizar os defeitos usando exemplos com métricas como tempo, avaliações e receita. Os princípios de análise e de estatística serão apresentados com exemplos e exercícios reais.
Esse curso é adequado para pessoas em qualquer organização de serviço que queira aproveitar o poder da análise preditiva para resolver problemas. Esse curso é popular entre analistas de negócios, membros de equipes de solução de problemas e pessoas que dirigem e facilitam atividades de melhoria de processos (como Lean Six Sigma ou excelência operacional), analista de marketing e profissionais que se preparam para adotar a melhoria de processo em sua organização de serviços.
CURSO DE TREINAMENTO
- Fundamentos do Minitab para qualidade de serviço
- Análise de qualidade estatística para qualidade de serviço
- Modelagem estatística para qualidade do serviço
DIAS 1-2
Nesse curso fundamental de 2 dias, você aprenderá a minimizar o tempo necessário para análise de dados usando o Minitab para importar dados, desenvolver abordagens estatísticas sólidas para explorar dados, criar e interpretar gráficos atraentes e exportar resultados. Analise uma variedade de conjuntos de dados reais para aprender como alinhar suas aplicações com as ferramentas estatísticas certas e interpretar resultados estatísticos para revelar problemas com um processo ou evidências de melhoria. Aprenda os fundamentos de conceitos estatísticos importantes, como teste de hipóteses e intervalos de confiança e como revelar e descrever relações entre variáveis com ferramentas de modelagem estatística.
Esse curso enfatiza muito a tomada de decisões sólidas baseando-se na aplicação prática de técnicas estatísticas comumente usadas em processos comerciais, transacionais e de serviços.
Os tópicos incluem:
- Importação e formatação de dados
- Gráficos de barras
- Histogramas
- Boxplots
- Gráficos de Pareto
- Gráficos de dispersão
- Tabelas e análises de chi-quadrado
- Medições de local e variação
- Testes-t
- Testes de proporções
- Teste de igualdade de variâncias
- Poder e tamanho da amostra
- Correlação
- Regressão linear simples e múltipla
- ANOVA com um fator
DIA 3
Desenvolva as habilidades necessárias para avaliar e certificar seus sistemas de medição. Conheça os fundamentos básicos do controle de processo estatístico e como essas importantes ferramentas de qualidade podem fornecer a evidência necessária para aprimorar e controlar seus processos. Desenvolva as habilidades necessárias para saber quando e onde usar os vários tipos de gráficos de controle disponíveis na Minitab. Aprenda a usar ferramentas importantes de análise de capacidade para avaliar seus processos relativos a especificações internas e do cliente.
O curso enfatiza o ensino de ferramentas de qualidade, pois elas pertencem os setores de serviço.
Os tópicos incluem:
- Concordância de atributos para dados binários, nominais e ordinais
- Coeficientes Kappa e Kendall
- Análise de R&R
- Variáveis e cartas de controle de atributos
- Análise de capacidade para dados normais, não normais e de atributos
DIA 4
Expanda seu conjunto de ferramentas estatísticas disponíveis analisando dados de problema reais de empresas de serviços. Fortaleça habilidades de análise com as ferramentas usadas para explorar e descrever as relações entre variáveis. Aprenda a descobrir e descrever os recursos dos dados relacionados ao efeito e impacto do tempo, e como prever o comportamento de processo futuro.
Use abordagens gráficas e quantitativas para descrever semelhanças e diferenças entre os efeitos de vários fatores sobre características de qualidade importantes. Aprenda como encontrar e quantificar o efeito que os fatores têm sobre a probabilidade de um evento crítico.
Os tópicos incluem:
- ANOVA com várias variáveis
- Regressão logística binária
- Experimentos fatoriais
- Ferramentas de séries temporais, incluindo suavização exponencial
- Análise de tendências
- Decomposição
- Regressão linear múltipla, incluindo melhores subconjuntos e regressão stepwise
