Big Data: analisi dei dati per ridurre i costi
Description
Prendere decisioni è una attività che comporta sempre costi per l’Azienda e spesso le informazioni sembrano poche. In realtà vi è un potenziale enorme di dati che non vengono analizzati.
L’obiettivo del corso sarà:
- Creare la SENSIBILITÀ al DATO in chi lo genera per primo nelle aree Operative e quindi dovrebbe darne la prima interpretazione ed agire tempestivamente sui processi.
- Fornire ai Partecipanti gli strumenti operativi per raccogliere e per valutare i dati, mediante semplici strumenti di statistica descrittiva
Costi
€ 385,00 + IVA per Aziende associate
€ 500,00 + IVA per Aziende Non Associate
Destinatari
- Imprenditori
- Direzione Operativa
- Direzione Tecnica
- Direzione Commerciale e Marketing
- Direzione Qualità
Docenza
Ing. Ezio Gaiani – Consulente Senior esperto in materia
Info
Eva Balini e.balini@serviziconfindustria.it
Modalità
Corso online
Programma
- Cos’è e a cosa serve la statistica
- Usiamo la statistica senza saperlo?
- Conclusioni ed analisi errate
- Come si raccolgono i dati?
- Popolazione e campione
- Tipi di dati ed i diversi modi di raccoglierli e trattarli
- Come si controllano i dati estratti dati DATABASE?
- Stratificazione dei dati (usare il programma P)
- Data Cleaning e Data Validation
- Pochi indicatori possono SINTETIZZARE tanti dati?
- Misura della Tendenza Centrale
- Misura della Dispersione
- Istogramma
- Distribuzione di Gauss
- Multimodale ed altre forme di distribuzione
- Come interpretare i dati disponibili in modo semplice?
- Tecniche grafiche
- Si possono VEDERE i dati e le tendenze?
- Box-Wisker plot
- Istogramma
- Probability Plot
- Run Chart
- Scatter Diagram
- Possiamo evitare di fare tanti calcoli?
- Possiamo vedere la distribuzione dei dati?
- Esercitazioni
- Come monitorare un processo?
- Carte di Controllo: X bar/R, I-MR
- Esistono degli indicatori per valutare l’adeguatezza di un processo rispetto alle attese?
- Capability e Stability (Cp, Cpk, Pp, Ppk)
- Esercitazioni
Svolgimento
12, 19 e 26 ottobre dalle 09:00 alle 13:00