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学习课程

改进业务过程

在这个为期 4 天、广受欢迎的课程中,将向参与者讲授可帮助他们有效分析金融和相关行业中的数据的综合工具包。

面向的受众主要是问题解决团队的成员,也就是那些领导和推进过程改进活动(如精益六西格玛)的人员,以及准备在服务组织中采用过程改进的践行者。

他们将学习用于以下用途的一些必要的数据分析方法:评估过程是否符合目标,探索变量之间的关系,以及使用时间、等级和收入等度量来最小化缺陷。一些统计原理将在实际示例和练习中展开 ― 所有这些都可以在 Minitab Statistical Software 中实现。

第 1-2 天

Minitab 服务质量基础

在这个为期 2 天的基础课程中,您将学习如何通过使用 Minitab 导入数据以尽可能缩短分析数据所需的时间,如何开发可靠的统计方法来探索数据,如何创建和解释有吸引力的图形并导出结果。分析来自真实世界的各种数据集,学习如何为自己的应用程序选择正确的统计工具,并解释统计输出以揭示过程中存在的问题或改进证据。学习重要统计概念(如假设检验和置信区间)的基础知识,以及如何使用统计建模工具揭示并描述变量之间的关系。

本课程重点讲授如何基于业务、事务和服务过程中常用统计方法的实际应用做出可靠的决策。

包括以下主题:

  • 导入数据和设置数据格式
  • 条形图
  • 直方图
  • 箱线图
  • Pareto 图
  • 散点图
  • 表和卡方分析
  • 位置和变异测量
  • t 检验
  • 比率检验
  • 等方差检验
  • 功效和样本数量
  • 相关
  • 简单线性回归和多元回归
  • 单因子方差
Essentials
Essentials

第 3 天

服务质量的统计建模

通过分析在现实世界的服务行业中遇到的问题的相关数据,扩展可用统计工具集。使用在探索和描述变量之间关系时所用的工具增强分析技能。学习如何发现和描述数据中与时间效应及影响相关的特征,以及如何预测将来的过程行为。

利用图形和定量方法描述各个因子对重要质量特征的效应的相似性和差异。学习如何找出并量化因子对关键事件发生概率的效应。

包括以下主题:

  • 多变量方差分析
  • 二元逻辑回归
  • 因子设计
  • 时间序列工具(包括指数平滑)
  • 趋势分析
  • 分解
  • 多元线性回归(包括最佳子集和逐步回归)
Statistical modeling

第 4 天

服务质量的统计质量分析

发展成功评估和认证测量系统所需的技能。学习统计过程控制的基础知识,了解这些重要的质量工具可以为改进和控制过程提供哪些必需的证据。发展判断在什么情况下、从何处可以使用 Minitab 中提供的各种控制图的必要技能。学习如何利用重要的能力分析工具来对照内部规范和客户规范评估您的过程。

本课程重点讲授与服务行业相关的质量工具。

包括以下主题:

  • 二元、名义和顺序数据的属性一致性
  • Kappa 和 Kendall 系数
  • 量具重复性与重现性
  • 变量和属性控制图
  • 正态数据、非正态数据和属性数据的能力分析
SQASQ
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