精益数据分析-精益数据分析pdf

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于精益数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍精益数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 精益生产有哪些常用指标？
2. 精益管理的概念是什么？
3. 如何入门数据分析？

精益生产有哪些常用指标？

通常有以下指标KPI：

1. CONQ：Cost of Non Quality,即是质量成本

2. OEE Overall Equipment 设备利用率

3. 工时利用率

4. 待续

精益管理的概念是什么？

单说精益管理范围很大，不同的角度会有不同的理解，就像画蛋一样每个人都只描绘了一个侧面，怎么描绘取决于你站在哪个角度，对于精益管理有以下几种常见的解释：

精益管理是一种解决问题的方法。

精益管理是一种生产方式。

精益管理是一种企业经营的战略和思想。

精益管理是一种企业文化。

说的都对但听了还是不够明了，那么什么是精益管理呢？

用最通俗的说就是——用最少的***，最短的时间，帮助企业实现最大的价值的一套思想与方法。

用生活中最简单的话来说，大家都喜欢买物美价廉的商品，精益管理可以实现您的愿望，从而实现买家、卖家双受益，实现共赢。

精益管理是一种管理理念，旨在最大化价值、最小化浪费，以实现更高效、更灵活、更质量稳定的生产和服务。它主要包括以下几个方面：

实施“精益生产”，让产品加工更加高效和灵活，以消除浪费。

强调对员工的培训、激励和参与，以提高员工的责任感、创新能力和团队协作精神。

进行持续不断的过程改善，不断寻找优化方案，降低成本和提高质量。

专注于客户需求和满足客户的需求，把客户放在第一位，改善产品或服务，以满足客户需求。

以数据和证据为基础做出决策，通过数据分析提高生产效率和品质。

精益管理源于精益生产（Lean Production）。精益管理是一种新的管理思想和方***，其本质是利用最小的***创造最大的价值。精益管理的核心理念是消除一切浪费和不断改善，通过一系列的方法和工具来定义管理中的问题，测量浪费，分析浪费产生的时间、区域、过程和原因，进而获得系统的减少浪费的方法，并使改进措施标准化来实现管理效率的提高。

如何入门数据分析？

零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。

从Excel开始

Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据***表和Excel图表。

1、Excel公式

2、数据***表

3、Excel图表

学习一些SQL基础

接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。

懂点统计学理论很有必要

统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、***设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。

SPSS

分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手。

因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。

在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。

编程学习（可选）

另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。

1、Python/R

Python和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python。

2、Excel VBA

虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能，但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成，比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等，而借助于VBA代码，可以很方便地处理这些问题。

回答完毕！

大数据公司里一般建立数据库和分析数据的是两拨人。

如果你想学习如何建立数据库，就学SQL。结构化查询语言（Structured Query Language），简称SQL，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据及查询，更新和管理数据的系统。可以用来查询检索数据，添加修改和删除数据等等。

如果你想学习拿到数据后如何进行分析，就学Python，统计和一些机器学习算法。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法，从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。因为这些算法中涉及了大量的统计学理论，所以有一些统计学的知识是很有帮助的，但是也不需要统计什么都懂。但是由于我们处理的数据很庞大，无法手算，必须借助计算机来帮我们进行大量的计算，所以需要学习Python编程语言来帮助我们，每个机器学习的算法都有相应的Python指令来帮你计算的。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

1. 回归算法：试图***用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。

2. 决策树学习：根据数据的属性***用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树（Classification And Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）

3. 神经网络：模拟生物神经网络，通常用于解决分类和回归问题。神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。（其中深度学习就是其中的一类算法，我们会单独讨论），重要的神经网络算法包括：感知器神经网络（Perceptron Neural Network）, 反向传递（Back Propagation）， Hopfield网络，自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）等等。

到此，以上就是小编对于精益数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于精益数据分析的3点解答对大家有用。