인터넷 분석과 빅데이터 사고를 사용하려면 주로 데이터 분석 방법을 배우는 것이 필요합니다. 회사에 있다면 데이터 분석 보고서 작성 방법을 배워야 합니다.
1. 정량적 사양
? 데이터 분석 보고서는 물론 "데이터가 말하도록" 해야 합니다. 사용된 데이터 단위와 용어는 표준화되고 일관성이 있어야 합니다. 사용된 지표의 데이터 출처를 명확히 명시해야 하며, 데이터 관리 시스템에서 수집한 경우에는 시스템 이름을 명시해야 합니다.
현장측정의 경우 시료채취방법, 시료채취량, 측정기간 등을 설명하여야 한다.
2. 핵심 포인트 강조
데이터 분석 보고서는 구조적으로 파악된 최적화 사항을 프로젝트 목표에 따라 분석하는 데 중점을 두고 자세히 표시하고 분석해야 합니다. 최적화의 가능한 한계 영향은 명확하고 집중된 보조 설명이 중요합니다.
내용적인 측면에서도 동일한 유형의 문제를 분석하고 설명할 때 문제의 중요도에 따라 가장 중요한 것이 먼저, 덜 중요한 것이 마지막으로 순위가 매겨져야 합니다.
3. 엄격함
이전에 Six Sigma 프로세스 관리를 도입한 적이 있습니다. 문제의 현재 상황을 분석할 때 Six Sigma 프로세스 관리에서 요구하는 실제 측정을 사용해야 합니다. 이는 실제 프로세스 운영 데이터이며, 기본적으로 데이터는 사실이고 정확하며 완전해야 합니다. 분석 방법은 이전에 거의 소개했지만 몇 가지만 소개합니다. 아직 보지 않으셨다면 찾아보실 수 있습니다. 제안 사항 작성은 기업 내부 및 외부 환경의 실제 조건을 기반으로 해야 하며 핵심 사항을 구별하고 현실적이어야 합니다. 왜냐하면 프로세스 최적화 자체는 지속적인 개선과 지속적인 우수성 추구의 프로세스이며 하루아침에 달성될 수 없기 때문입니다.
4. 혁신에 대하여
혁신 및 분석 보고서 측면에서 (1) 몇 가지 새로운 분석 방법 및 연구 모델이 적시에 도입되어야 합니다. (2) 우리는 혁신적인 사고를 옹호해야 하며, 제시된 최적화 제안은 기업의 실제 상황을 고려하여 미래지향적이고 실행 가능하며 예측 가능해야 합니다. .