数据分析利用如何改进

⑴ 如何做好数据分析

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
1、识别需求：
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
2、收集数据：
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数
数据分析示意图
据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③记录表应便于使用； ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
3、分析数据:
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；
4、过程改进：
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤数据分析所需资源是否得到保障。

⑵ 怎样提高数据分析能力

1、数据支持。任何一个企业品牌要想进入大数据营销，首先就要制定一个数据收集和整理的要点，明确大数据技术对于企业品牌的营销发展意义。知道怎样合法的收集到自己需要的数据，以及后续如何处理这些数据，如何通过这些数据来为企业盈利等等。这些基本的定义是企业开展大数据营销的第一步。

2、数据使用工具。如果企业已经做好了大数据营销的准备，并且已经有了自己所需的数据资源。那么，这时候就需要一定的大数据分析工具了。

3、大数据人才。现在大数据的火爆，自然而然大数据的人才也就十分的稀缺。一个成功的团队离不开人员的良好配置，大数据人才往往以数据分析人才为主。

⑶ 如何做好数据分析工作

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

⑷ 数据分析的方法有哪些

数据分析是指通过统计分析方法对收集到的数据进行分析，将数据加以汇总、理解并消化，通过数据分析可以帮助人们作出判断，根据分析结果采取恰当的对策，常用的数据分析方法如下：

将收集到的数据通过加工、整理和分析的过程，使其转化为信息，通常来说，数据分析常用的方法有列表法和作图法，所谓列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；

表格设计应清楚表明对应关系，简洁明了，有利于发现要相关量之间的关系，并且在标题栏中还要注明各个量的名称、符号、数量级和单位等；

而作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系，从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表现。

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⑸ 如何利用各种数据分析的方法对业务流程进行优化

一、业务流程优化的内涵

流程就是一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。企业流程是指为了完成企业的某一目标或任务而进行的一系列跨越时间和空间的逻辑相关活动的有序集合。企业业务流程关系到整个企业的运作，因而它是整个企业的核心，企业业务流程管理是企业管理的基石。

业务流程优化（Business Process Improvement，简称 BPI），是从企业绩效出发，对现有工作流程进行调研、分析、梳理、完善和改进，打破部门壁垒，增强横向协作，进而提高企业运作效率，降低企业整体运营成本，从而保持企业的竞争优势。

企业外部环境的变化和内部规范管理的要求促使企业不断进行业务流程的优化，以提高企业的竞争实力，实现企业快速、稳定、可持续发展。

业务流程优化的内涵是是以企业现有业务流程的问题为指向，对现有流程进行调研、分析、梳理、完善和改进，利用IT 技术和其他配套支持手段，在满足业务和管理需要的前提下，打破部门间的壁垒，按照最简单、最直接的方式运作企业业务流程，提升企业敏捷性及适应环境变化的能力，尽可能减少无效的或不增值的活动，减少等待时间、协调工作量和重复工作等。例如，审批类流程要考虑审批的分级分类，重在审批规则、审批要素、预算控制和授权体系，减少审批层级和时间等等。

二、业务流程优化的原则

企业面对日新月异的外部市场环境和内部运行的低效率状况，原有的组织结构和业务模式已难以适应当前市场和经营环境的变化，必须对现有业务流程加以调整和优化。而很多企业在流程优化过程中面临着更现实的问题，如何去优化一条条具体的业务流程，应该遵循什么原则，流程优化才能按照正确的方向持续进行，本文将业务流程优化的原则总结如下：

1. 以流程为导向。改变原有的职能导向管理模式，根据流程的要求设置相应职能岗位，而不是根据现有的职能岗位设计流程。实现从面向“职能”管理到面向“流程”管理的转变，提高业务流程的运转效率，从“流程”出发调整岗位职责、部门职责及绩效考核指标。

2. 基于现实。业务流程优化应充分考虑公司现有管理基础、资源能力现状。同时，应走出办公室，亲身体验，绝不可少数人闭门造车。

3. 循序渐进。业务流程优化是一个渐进式的过程，不可能一步到位。业务流程优化的基本过程是：现有流程描述——探讨其合理性——流程改善——流程运行——再探讨——再改善。这样循环往复的过程，在此过程中不断进行改善，从而最终达到最优设计。

4. 面向客户。流程的客户是使用流程产出的外部组织、内部部门或个人，流程存在的意义在于最大程度的满足服务对象的需求。比如订单处理流程是满足客户对订单涉及的产品、服务、质量、交货期的要求。招聘及培训流程是向相关业务部门提供符合岗位要求的新员工等等。

5. 结果导向。客户是流程的终点，流程绩效应是客户意志的体现，流程产出应符合客户要求，流程的各组成要素及相互关系应以最快速度、最低成本、最小风险和最高品质的确保流程产出。

6. 职责完整性原则。尽可能使一个人或一个部门完成相对独立的功能，明确流程节点之间的相互协作关系，这样才能打破部门间的壁垒，减少协调工作量。因此，流程优化应根据业务关联度的高低进行业务处理功能的分解和并归，将业务关联度高的业务处理功能归并到同一个岗位或同一个部门。

7. 并行原则。在流程执行过程中，应尽量缩短业务处理时间，对能够平行开展的工作尽可能安排平行开展，这样可以缩短流程各个节点之间的等待时间。让流程后续过程中的有关人员参与前段过程，如果没有必要参与，也将前端信息及时传递给后续过程的参与者，消除信息孤岛，从而使节点之间进行良好的对接。

8. 价值增值。通过流程设计，应尽量提高与价值创造有关节点活动的运作质量，减少不必要的非增值作业环节，规范剩余节点中具体的活动内容，紧紧围绕为主价值链提供迅速和有力的服务。

9. 定义精确。流程的产出、流程活动、流程投入等各组成要素的特征必须定义精确、清晰，应尽可能量化。

10. IT 支持。业务流程优化过程应该尽可能的与信息技术应用相结合，即利用信息技术的手段规范管理体系、固化业务流程，并提高信息交互速度和质量。业务流程优化离不开IT 的支持，信息化是流程优化的基础，它是提供信息共享和执行业务流程的工具和载体，可以提高流程的运行效率和对外部变化的响应速度。

三、业务流程优化的步骤

1. 组建流程优化组织。业务流程优化工作是一项系统而复杂的工作，在决定进行流程优化前应该成立由企业高层、中层、业务骨干、咨询顾问组成的流程优化小组，对流程优化工作进行分工，确定流程优化的实施计划。咨询顾问应对流程优化小组成员进行流程管理专业知识培训，确保小组成员掌握流程梳理、流程分析、流程设计、流程图绘制、流程说明文件编制和流程实施等专业知识和技能。

2. 流程调研。流程优化小组应首先对企业现有业务流程进行系统的、全面的调研，分析现有流程存在的问题，确定流程优化后要达到的目标。一般的制造型企业的业务流程有数百个之多，这些流程分布在各个部门的内部、部门之间以及企业与客户及供应商之间，同时，由于企业原有业务流程的不明确性，同一业务的执行者对流程的描述也存在着差别，这就使得对流程的梳理工作变得更为复杂。

3. 流程梳理。对现有的业务流程进行调研后应进行流程梳理，流程梳理往往有着庞大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文档，包括业务流程图、流程说明文件等。流程梳理工作本身的价值在于对企业现有流程的全面理解以及实现业务操作的可视化和标准化，同时，应明确现有业务流程的运作效率和效果，找出这些流程存在的问题，从而为后续的流程优化工作奠定基础。

4. 流程分析。对现有流程进行梳理后应进行分析，清晰原有流程的关键节点和执行过程，找出原有流程的问题所在，并考查优化过程中可能涉及的部门。同时，应征求流程涉及的各岗位员工意见，说明原流程有哪些弊端，新流程应如何设计使之具有可操作性。

5. 设计新的流程。经过流程分析后，根据设定的目标以及流程优化的原则，改善原有流程或者重新设计新的流程，简化或合并非增值流程，减少或剔除重复、不必要流程，构建新的流程模型。新流程模型构建后应与IT 技术相结合，使软硬件和企业的实际管理运营结合起来，并将新流程固化到公司的IT 系统中，如ERP 或OA 系统，使流程信息能通过IT 技术及时汇总、处理、传递，这是业务流程优化过程中的一个很重要的环节。

6. 评价新的流程。根据设定的目标与企业的现实条件，对优化设计后新流程进行评估，主要是针对新流程进行使用效率和最终效果的评估，即“双效”评估。

7. 流程实施与持续改进。业务流程经过“双效”评估后，应该进行流程的运行实施，在实施业务流程的过程中，应进行总结完善、持续改进，也就是说，流程优化是一个动态循环过程，流程分析、流程设计、流程评价、流程实施、流程改进再进入下一次分析、设计、评价、实施、改进，也是一种动态的自我完善机制。

四、结束语

业务流程管理是企业管理水平的体现，它决定着企业的运作质量和效率。优化业务流程，加强企业流程管理，是企业低成本、高效率运行、持续稳步健康发展的保证。如何不断的优化企业业务流程，提高管理水平，需要我们大家共同努力，不断使业务流程更理性，更精炼，使企业在流程的规范下，高效运转起来。

⑹ 如何利用大数据改进制造业

1.数据不能脱离实际环境
首先需要说明的是，脱离实际环境的数据的作用将会大打折扣。在生产制造领域，所谓的实际环境可以用工作任务或者执行步骤来提供。每一段数据必须与正在执行的任务或者正在生产的产品本身相关联，并且与任务的特性相联系。这个环境可以用于任务与任务之间的对比，用来检测显着差异。使用生产制造大数据的第一步就是搜集环境或者事件信息CONTROL ENGINEERING China版权所有，然后这些信息与工厂的历史数据相关联。幸运的是，主要的工厂历史数据备份工具供应商都提供了事件和环境插件，可以将MES流程或者执行系统的作业步骤与历史数据相关联。
2.分析优化
第二个需要考虑的因素是，虽然在线历史数据是一个保存数据的很棒的工具控制工程网版权所有，但是对于分析数据却有点束手无策。一种好方法是使用离线备份或者数据库用于分析。大多数工厂的历史数据库对存取数据都进行了优化，当需要为大数据分析从正在运行的在线系统提取大量数据时，往往需要花费很多时间。更好的策略是将历史数据周期性地备份到离线系统中，或者将数据固化到数据库中，以便用于大数据的优化分析。
3.考虑样本容量
第三个需要牢记的因素是你必须选择正确的数据样本。为了具有说服力，确保样本容量足够大，这样才能够足以发现内在关系和因果关系。较小的样本容量有可能得到并不正确的内在关系，使你南辕北辙。还有很重要的一点就是不要将内在关系和因果关系混淆起来CONTROL ENGINEERING China版权所有，因为具有内在关系的事物不一定具有因果关系。数据分析可以发现内在关系，但是如果想要明确事物之间是否存在因果关系则还需要很多工作。大数据分析项目必须引入工程师或者科学家，确保使用工程分析手段能够得到真实的因果关系，这样一来数据才发挥了最大价值。
4.鼓励人员参与
最后一个需要牢记的因素是在有些情况下靠人员来发现规律比靠系统自动完成更加靠谱。你可以指派人员对数据库进行查询并发现某些规律。有经验的操作人员通常对生产系统和相互之间的关系有较深入的认知，他们能够发现一些被隐藏或不明显的内在关系。
为保存的数据增加环境信息，使用经过分析优化的数据、客观陈述和足够的样本容量，并对内在关系和因果关系进行合理的总结控制工程网版权所有，以及利用人员进行数据挖掘，这些都是生产制造大数据项目的关键组成部分。确保你的项目考虑了这些方面，大数据分析才真正在你的生产车间中落到实处。