运用数据分析找到问题原因和解决办法

数据分析的目的是利用各种方法将数据转化为信息，使数据有意义。但是这种转变并没有那么简单，尤其是对于六西格玛团队来说，它面临的问题非常复杂，涉及的原因也很多。分析数据的方法有很多。如果不小心，六西格玛团队很可能会浪费很多时间去探索方法。更好的方法是结合团队任务做假设，不断做假设，这有助于你决定如何分析数据。

首先，以下是一些有用的逻辑问题，有助于分析问题的原因。

1.这些缺陷属于同一类吗？缺陷在人员、方法、流程步骤上有什么区别？

2.这些问题更有可能发生在什么地方吗？这些有缺陷的地方有什么区别？如果你的产品在上海的平均门店销量低于深圳，你需要确定上海有什么不同，而不是只看销量。销售人员、店铺设计、流程或客户有什么不同？你有什么想法吗？你应该仔细寻找问题或过程之间的潜在差异。

3.这些缺陷在一定时期内很常见吗？这个时间段和正常时间有什么区别？比如烤箱前一天晚上经常正常工作，第二天早上就不能用了。原因是什么？

4.当缺陷或数据波动时，是否有其他东西或变量波动？我们在寻找一种相关性，一种绝非偶然的联系。比如A市的月销量和季节有关吗？B市是否存在同样的关系？

思考这些问题，可以帮助我们提出假设，检验假设，并逐一剔除，直到证明一个或几个假设。

直到明天是成立的。

二.初步数据分析

六西格玛团队可以使用许多不同的方法和六西格玛工具来分析数据。但是通常，以下简单的工具可以帮助您分析数据:

1.帕累托图

从大到小排列的直方图，帮助团队关注最有影响的问题成分，适用于离散或属性数据。

2.趋势图

以时间为横轴表示指标变化的工具，帮助团队观察与时间发展相关的指标值是否呈现一定的模式，适合连续数据。

3.直方图(频率表)

指示相关指标值在组之间的分布。适用于连续数据或属性数据。