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实验数据统计分析专题

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    开课信息:2025年04月14-15日 | 上海市
  • 本课程站在学员视角,以轻松愉快的氛围,采用了密集的模块化案例和“加速奔跑”的授课模式,拒绝枯燥,拒绝学术化,同时对学员随机提出的问题和需求予以充分的尊重,可随时采用插入式的实例模块来快速解答。
    开课信息:2025年05月23-24日 | 深圳市 2025年09月26-27日 | 深圳市 2026年01月16-17日 | 深圳市
  • 并通过案例分析和练习应用对失效模式的流程和方法进行强化训练,使学员在掌握FMEA的同时提升公司整体之风险管理水平,帮助企业提高效率、降低成本、制作出高可靠度之产品,真正为企业降低产品和管理的风险。
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  • 运筹帷幄的能力不足,想不到好的竞争策略 常常项目搞不下来,就会抱怨公司的产品竞争力不行,希望自己拥有最先进的核武器才能拿下项目的。学习运作分析,就是让我们的小米加步枪也能战胜洋枪大炮。
    开课信息:2025年03月21-22日 | 深圳市 2025年05月17-18日 | 深圳市 2025年07月18-19日 | 深圳市
  • 本课程从近二十年的实战经验的总结,阐述企业面临问题,如何进行分门分类进行分析,并对重大不同质量类型的问题,如何进行诊断分析和解决,为企业中的质量管理人员系统解决重大质量问题提供借鉴和参考。
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  • 注重实战和参与,注重氛围,不是枯燥乏味的理论课程,但是信息量和技术方法含量大,有丰富的相关资料和案例,课程的内容采用主线加扩展的方式,除教材内容外,有开放性的模块架构,根据需要插入专门的技术模块。
    开课信息:2025年10月31-01日 | 深圳市

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时长 主讲老师
  • 主要研究网络信息分析以及云计算相关技术,长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作,主持和参与了多个国家和省部级基金项目,具有丰富的工程实践及软件研发经验。
  • 本课程从准备数据开始,一步一步的经过数据整理,分析,最终做出报表呈现分析结果,并通过各个领域的案例,使您可以快速将学习到的分析和预测方法落实到您的实际工作中。
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  • 五、培训目标 1, 学习云环境下大数据分析挖掘的相关基础知识。 2,学习Mahout和MLlib的核心技术方法及应用。 3,了解云环境下大数据分析的使用流程和方法。 4, 掌握Storm流处理
  • 一、某企业供应商质量问题分析与解决 二、某企业生产异常分析解决与图表数据的运用 三、美的集团QCC品管圈活动分享 四、某企业客户投诉与抱怨之问题分析解决及图表数据的运用
  • 1.关键数据分析报表机制:报表与报告、PK与奖罚 2.营销报表中渠道评估、预警系统 3.营乐报表中的人员评估、预警系统 4.PK机制:销售冠军、单品冠军、渠道冠军、服务冠军等
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  • 传统的培训需求分析方法已经很难满足当下的培训实践需要了。传统的培训需求分析方法从培训需求挖掘到培训效果评估无法闭环
  • “数据是产品的晴雨表,数据是产品决策的意见,看一个企业的健康与否,首先看数据分析的报表”有人如是说,一个产品的盈利能力是企业基业长青的基石
  • 与Excel的数据透视表打了多年的交道,你还停留在不停的尝试拖拽工作吗在利用数据透视表进行数据分析的时候,你常常要借助增加辅助列来解决问题吗

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  • 設定無法達成之目標 績效目標與實際表現有過大差距 訓練不足 資源不足 缺乏支持 設備損壞或過時 缺乏專業知識或技能 時機點不佳 有憤怒、害怕、沮喪、及無法控制之情緒 欠缺調整彈性
  • 我们的不良率是多少? 我们的制程能力是多少? 我们能做到吗? 赶快应用SPC 无论生产过程,还是产品结果,都是具有规律的. 正常情况下,具有一定的数据分布: 计量值数据,服从正态分布
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