课程大纲：
质量数据分析公开课
课程背景：
麻省理工学院研究成果表明“数据挖掘技术(Data Mining Technology)是21世纪十大支柱技术之一，该技术促进生产力的大幅提高，必将形成巨大产业……”；统计分析，即Statistical Analysis是运用数理统计方法来分析问题和解决问题，降低产品生产和服务流程中的波动，目前已成为现代质量管理体系中不可或缺的一部分，也是六西格玛管理中最为重要的核心内容。实施和推广数据挖掘与统计分析，可以帮助企业建立“数据驱动”的质量管理意识，将企业总体的质量管理水平上升一个台阶，大幅度提高客户满意度。
课程目的：
通过系统全面、由浅入深地学习描述性统计、回归、试验设计等各种企业中常见的统计质量管理的方法，引导学员树立“基于数据和客观事实的决策”的理念和信心，并能够掌握一定的方法与手段去排除主观臆断，客观科学地量化现实工作中各种不确定因素的作用，挖掘有用信息并确定影响流程变异和质量性能的关键因素，努力改善产品质量和提高流程能力。
参训对象：
负责全面推广统计质量管理、六西格玛管理的工作人员
企业研发、质量、生产、工艺及流程改进等部门的经理和工程师
专注于质量管理、持续改善和六西格玛管理的咨询顾问、科研人员
工程技术与管理类的学校师生
课程大纲：
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时间 |
主题 |
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09:00-09:15 |
戴明漏斗实验（模拟演练） ·了解变异 ·对变异的深入理解 ·戴明实验 ·工作中解决问题讨论 |
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9:15-10:45 |
统计软件Minitab的基本操作 ·描述性统计 ·图形化汇总 ·图表的变化 ·Minitab简介及操作技巧 |
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10:45-11:00 |
休息 |
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基础统计概述 ·波动理论 ·测量位置 ·平均值、中位数 ·波动范围的测量 ·极差、标准差、四分位间距(IQR) ·案例分享 ·实际案例讨论 |
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12:00-13:00 |
午休 |
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13:00-14:40 |
基础统计 ·正态分布 ·降低变异与平均值 ·变异性、稳定性和过程能力 ·基本图形分析 ·绘制变异的图形 ·分布形态 ·直方图、点图、箱形图案例分析 |
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14:40-15:00 |
课堂实践：利用MINITAB进行各种图形练习 |
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15:00-15:15 |
休息 |
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15:15-16:50 |
过程能力研究 ·Cp,Cpk ·介绍计算过程性能 ·计算连续数据的性能 ·计算属性数据的性能 ·案例分享 ·实际案例讨论 |
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16:45-16:50 |
课堂实践：利用Excel、MINITAB进行过程能力、六西格玛水平计算练习 |
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16:50-16:55 |
总结 |
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16:55-17:00 |
布置课后练习：利用MINITAB进行变异分析练习 |
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时间 |
主题 |
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09:00-09:15 |
复习第一天内容，解答学员问题 |
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9:15-10:30 |
比较方法 ·比较方法 ·假设检验 ·原假设、备择假设 ·ɑ、ß风险 ·P值 ·检验独立性假设 ·检验正态性假设 练习 |
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10:30-10:45 |
课堂实践：假设检验、数据独立性、正态性检验讨论 |
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10:45-11:00 |
休息 |
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11:00-11:40 |
比较方法(续) ·置信区间 ·抽样技术 ·一个样本t检验 数据分析案例分析 |
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11:40-12:00 |
课堂实践：视频抽样技术观察 |
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12:00-13:00 |
午休 |
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13:00-14:40 |
比较方法(续) ·两样本t检验 ·多重比较 ·比较差异 案例分享 练习 |
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14:40-15:00 |
课堂实践：利用MINITAB进行各种比较分析练习 |
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15:00-15:15 |
休息 |
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15:15-16:50 |
进行相关和回归分析 ·散点图 ·相关性 ·简单线性回归 练习 |
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16:50-17:00 |
小结 Q & A |
讲师介绍：闵老师
黑带大师，DOE专家 教授级高工
主要资历：
高级咨询师 黑带大师(MBB)
北京大学质量与竞争力研究中心研究员、北大光华管理学院教授
全国六西格玛管理推进委员会专家委员、DFSS小组核心成员
上海市质量协会质量技术奖评审专家
摩托罗拉大学认证精益六西格玛／六西格玛设计(DFSS)讲师、顾问
质量数据分析公开课
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