数据统计分析的重要性 培训课件
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3--1、数据分析的规模
分析规模的大小取决于数据的相关性。数据波及的范围大，涉及 的业务和管理范围广，那么数据分析规模也就相应增大。
4、数据分析的质量
数据分析质量的高低体现了分析参考价值和意义的大小，也 决定了管理层做出决策的方向是否符合实际发展需求。
高质量的分析结论有一定的前瞻性，可以看出事态的发展进 程，对控制决策和预期估计有一定的参考价值。
同时面向决策层的各种数据分析统计越来越受到重视。企业中领导 层的管理方式和风格对数据分析统计会有重要的影响：
a、管理者对数据管理的重视程度，是做好这项工作的关键因素之一 b、管理者应为分析人员提供相应的技术支持和环境支持 c、管理者应加强重视分析人员的素质提升
四、数据分析如何影响企业管理的决策
数据分析通常是面向决策层、管理层为主，对企业的经营管理决策 至关重要
2、能为决策层、管理层的决策提供重要依据； 3、管理过程中可以很好地找到切入点，对症下药； 4、最重要的是 可以量化工作进程 5、公平公正的如实反应出工作的绩效
1、MES 系统
工厂制造执行系统（Manufacturing Execution System, MES）定 义中强调了以下三点:
1)MES是对整个车间制造过程的优化，而不是单一的解决某个生产 瓶颈;
a、有助于管理层正确、快速的做出管理经营策略。 b、有助于企业及时了解公司管理决策和运营策略的执行情况。 c、数据分析有助于提高企业管理和运营系统运行的效率。
数据统计离我们很近......
3、数据分析的规模
或许大家可能与工作量联系起来了，其实不然。数据分析的规模， 从层面上就是做数据分析所涉及的范围程度。也就是波及面的大小， 数据分析的维度是否多样化，分析深度是否透彻。这个指标实际是 用来做分析决策的，因为我们对数据的分析有时候需要做单一性分 析，而有时候需要做大规模的深度分析，这就需要我们对数据分析 规模的把握得有深刻认识，只有这样才能理清分析思路，最终得到 自己想要的结果。
数据统计分析的重要性
背景
随着公司发展规模的不断壮大，企业的经营管理理念也会不断上升
“管理是用数据说话”
数据的分析和统计以决策因素的身份出现，一个企业若想更快更好的 发展，那么数据分析必须要加于重视
简而言之，数据的统计与分析：
1、可以对企业出现的一些突出问题进行收集并及时反馈出有效信息， 从而有依据的提出一些新的建议和设想；
从数据分析中发现管理中潜在的问题或风险，以便尽早采 取应对措施，保证事态处于有效控制之下
一句话，数据分析的主要目的是分析统计决策执行的 情况，为决策的可行性评估提供依据，并作为日后公司策 略改进的参考基础，为绩效考核打下基础。
数据是对设计、计划、采购、生产、销售等过程的 直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判 断，及企业策略决策的依据，所以数据的统计分析显得 极其重要。
其实各个企业、部门都有其数据分析和采集的工作 要领，但分析的方法和统计整理的技巧是否能反馈出有 效的信息，这就需要我们管理、数据分析人员的共同努 力。
数据与公司决策的关系图
决策层的决定 改善的基准 库存﹑人、设备、物料等事宜协调 生产、采购、销售和财务等情况
数据统计与分析的前提条件
数据是直接反映整个生产过程管理最重要的依据，其 必须要有非常高的准确性、及时性（同时重要异常数据必 须要及时汇报）。汇总后的生产数据必须真实地反映生产 情况，为公司决策提供参考和支持，为各部门或者人员的 绩效评估提供量化的依据。
1-1 如何确认 “可行性”？
a、数据采集是否完整。 b、数据反映的情况是否真实 c、分析的数据是否充分 d、数据的相关程度
2、数据分析的工作量
在做数据分析之前我们首先得估计一下数据分析的工作强 度问题，其实也就是我们常说工作量
2--1、如何确认数据分析的工作量
a、工作量取决于我们的分析角度和方向，角Fra Baidu bibliotek和方向多样化， 工作量就相应增加 b、数据分析人员的分析手段和水平也直接影响到分析的工作量 c、分析过程中工作分配方式要明朗化，不要重复分析，徒增不 必要的工作量
4--1、数据分析的质量
分析的质量高低其实和分析的可行性要求是基本一致，主要 还是采集的数据是否合理、真实、充分的反应经营和管理现状， 这都是决定分析质量高低的关键因素
三、公司管理对数据分析的影响因素
随着公司产业规模的加大，公司的每一项管理决策和运营策略都可 能存在着这样那样的风险，所以管理层和操作层的各种管理决策和运 营策略对公司的发展越来越重要。
二、数据分析的关键因素
数据分析
分析过程中 关键因素
分析的可行性 分析的工作量 分析的规模
分析的质量
1、数据的分析的可行性
工作过程中，我们会发现有些数据是没办法去捕捉的，就 算是采集成功，回来做数据分析的研究意义也不大，所以这 就涉及到数据分析的可行性问题。
可行性，这个因素其实很重要的。因为确定分析可行了， 我们才可以估算工作量和规模，分析才能开始，这样分析出 来的结论才具有高质量。
2) MES必须提供实时收集生产过程中数据的功能，并作出相应的 分析和处理。
3)MES需要与计划层和控制层进行信息交互，通过企业的连续信息 流来实现企业信息全集成。
2、工业4.0 实现的四个前提
1）精益化 2）数字化 3）信息化 4）智能化
一、数据统计分析的作用
数据分析的主要作用： 1、实时了解各项工作进度状态， 2、协调生产、销售等工作的安排， 3、计划、采购及检验等执行情况， 4、收据基础数据作为改善的依据以及制定作业或者流程的 标准，
分析规模的大小取决于数据的相关性。数据波及的范围大，涉及 的业务和管理范围广，那么数据分析规模也就相应增大。
4、数据分析的质量
数据分析质量的高低体现了分析参考价值和意义的大小，也 决定了管理层做出决策的方向是否符合实际发展需求。
高质量的分析结论有一定的前瞻性，可以看出事态的发展进 程，对控制决策和预期估计有一定的参考价值。
同时面向决策层的各种数据分析统计越来越受到重视。企业中领导 层的管理方式和风格对数据分析统计会有重要的影响：
a、管理者对数据管理的重视程度，是做好这项工作的关键因素之一 b、管理者应为分析人员提供相应的技术支持和环境支持 c、管理者应加强重视分析人员的素质提升
四、数据分析如何影响企业管理的决策
数据分析通常是面向决策层、管理层为主，对企业的经营管理决策 至关重要
2、能为决策层、管理层的决策提供重要依据； 3、管理过程中可以很好地找到切入点，对症下药； 4、最重要的是 可以量化工作进程 5、公平公正的如实反应出工作的绩效
1、MES 系统
工厂制造执行系统（Manufacturing Execution System, MES）定 义中强调了以下三点:
1)MES是对整个车间制造过程的优化，而不是单一的解决某个生产 瓶颈;
a、有助于管理层正确、快速的做出管理经营策略。 b、有助于企业及时了解公司管理决策和运营策略的执行情况。 c、数据分析有助于提高企业管理和运营系统运行的效率。
数据统计离我们很近......
3、数据分析的规模
或许大家可能与工作量联系起来了，其实不然。数据分析的规模， 从层面上就是做数据分析所涉及的范围程度。也就是波及面的大小， 数据分析的维度是否多样化，分析深度是否透彻。这个指标实际是 用来做分析决策的，因为我们对数据的分析有时候需要做单一性分 析，而有时候需要做大规模的深度分析，这就需要我们对数据分析 规模的把握得有深刻认识，只有这样才能理清分析思路，最终得到 自己想要的结果。
数据统计分析的重要性
背景
随着公司发展规模的不断壮大，企业的经营管理理念也会不断上升
“管理是用数据说话”
数据的分析和统计以决策因素的身份出现，一个企业若想更快更好的 发展，那么数据分析必须要加于重视
简而言之，数据的统计与分析：
1、可以对企业出现的一些突出问题进行收集并及时反馈出有效信息， 从而有依据的提出一些新的建议和设想；
从数据分析中发现管理中潜在的问题或风险，以便尽早采 取应对措施，保证事态处于有效控制之下
一句话，数据分析的主要目的是分析统计决策执行的 情况，为决策的可行性评估提供依据，并作为日后公司策 略改进的参考基础，为绩效考核打下基础。
数据是对设计、计划、采购、生产、销售等过程的 直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判 断，及企业策略决策的依据，所以数据的统计分析显得 极其重要。
其实各个企业、部门都有其数据分析和采集的工作 要领，但分析的方法和统计整理的技巧是否能反馈出有 效的信息，这就需要我们管理、数据分析人员的共同努 力。
数据与公司决策的关系图
决策层的决定 改善的基准 库存﹑人、设备、物料等事宜协调 生产、采购、销售和财务等情况
数据统计与分析的前提条件
数据是直接反映整个生产过程管理最重要的依据，其 必须要有非常高的准确性、及时性（同时重要异常数据必 须要及时汇报）。汇总后的生产数据必须真实地反映生产 情况，为公司决策提供参考和支持，为各部门或者人员的 绩效评估提供量化的依据。
1-1 如何确认 “可行性”？
a、数据采集是否完整。 b、数据反映的情况是否真实 c、分析的数据是否充分 d、数据的相关程度
2、数据分析的工作量
在做数据分析之前我们首先得估计一下数据分析的工作强 度问题，其实也就是我们常说工作量
2--1、如何确认数据分析的工作量
a、工作量取决于我们的分析角度和方向，角Fra Baidu bibliotek和方向多样化， 工作量就相应增加 b、数据分析人员的分析手段和水平也直接影响到分析的工作量 c、分析过程中工作分配方式要明朗化，不要重复分析，徒增不 必要的工作量
4--1、数据分析的质量
分析的质量高低其实和分析的可行性要求是基本一致，主要 还是采集的数据是否合理、真实、充分的反应经营和管理现状， 这都是决定分析质量高低的关键因素
三、公司管理对数据分析的影响因素
随着公司产业规模的加大，公司的每一项管理决策和运营策略都可 能存在着这样那样的风险，所以管理层和操作层的各种管理决策和运 营策略对公司的发展越来越重要。
二、数据分析的关键因素
数据分析
分析过程中 关键因素
分析的可行性 分析的工作量 分析的规模
分析的质量
1、数据的分析的可行性
工作过程中，我们会发现有些数据是没办法去捕捉的，就 算是采集成功，回来做数据分析的研究意义也不大，所以这 就涉及到数据分析的可行性问题。
可行性，这个因素其实很重要的。因为确定分析可行了， 我们才可以估算工作量和规模，分析才能开始，这样分析出 来的结论才具有高质量。
2) MES必须提供实时收集生产过程中数据的功能，并作出相应的 分析和处理。
3)MES需要与计划层和控制层进行信息交互，通过企业的连续信息 流来实现企业信息全集成。
2、工业4.0 实现的四个前提
1）精益化 2）数字化 3）信息化 4）智能化
一、数据统计分析的作用
数据分析的主要作用： 1、实时了解各项工作进度状态， 2、协调生产、销售等工作的安排， 3、计划、采购及检验等执行情况， 4、收据基础数据作为改善的依据以及制定作业或者流程的 标准，