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    MBB/BB를 위한 Six Sigma Bible[분석편]

    MBB/BB를 위한 Six Sigma Bible[분석편]

    시리즈 : 6시그마 바이블(Six Sigma Bible) [11]

    • 송인식 저
    • 이담북스
    • 2013년 02월 22일
    • 정가
      39,000원
    • 판매가
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    - [0]
    ISBN: 9788926841228 478쪽 257 x 188 (㎜)

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    • 판매지수 : 126

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    시리즈 6시그마 바이블(Six Sigma Bible) (11)

    책 소개

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    출판사 리뷰

    MBB/BB를 위한 Six Sigma Bible ‘분석편’은 독특한 책이다. 6시그마라는 시리즈 타이틀에 들여 놓았음에도 기업 내에서 접할 다양한 데이터를 어떻게 해석하고 현상을 시각화시킬 것인지, 또 어떤 원리를 통해 이해?하고 응용할 것인지에 대한 정확한 답을 주고자 노력하는, 기존의 6시그마 부류 같지 않은 영역까지를 포괄하고, 다분히 독창성도 내재돼있기 때문이다. 벨트(또는 과제 리더)들은 이 책의 본문을 기반으로 본인 주변에서 일어나는 현상을 좀 더 객관적으로 관찰하고 해석하는 능력을 키워 훨씬 발전된 데이터 해석 역량을 키워나갈 수 있기를 멀리서 나마 진심으로 기대하는 바이다.

    저자 소개

    송인식

    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 역사/종교학자 , 경제/경영/자기계발 저자 , 기타
    • 인기지수 : 246
    최근저서

    (현) PS-Lab 컨설팅 대표
    한양대학교 물리학과 졸업
    삼성 SDI 디스플레이연구소 선임연구원
    한국 능률협회 컨설팅 6시그마 전문위원
    네모 시그마 그룹 수석 컨설턴트
    삼정 KPMG 전략컨설팅 그룹 상무

    인터넷 강의: http://www.youtube.com/c/송인식PSLab
    이메일: labper1@ps-lab.co.kr

    ※ 도서 내 데이터 및 템플릿은 PS-Lab(www.ps-lab.co.kr)에서 무료로 받아보실 수 있습니다.

    목차

    들어가는 말
    본 책의 구성

    분석(Analysis) 편 개요

    1. ‘분석’의 도입 배경과 차별성
    2. ‘분석’의 의미와 방향
    2.1. 현 ‘Analyze 단계’의 주요 활동
    2.2. ‘사실 분석’의 미학(美學) - 데이터로부터 ‘정보’를
    2.2.1. 기술 통계(Descriptive Statistics)
    2.2.2. 확증적 자료 분석(CDA, Confirmatory Data Analysis)
    2.2.3. 탐색적 자료 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)
    2.2.4. 데이터 마이닝(Data Mining)

    일변량 자료(Univariate Data)의 탐색적 자료 분석(EDA)

    1. 개요
    1.1. ‘EDA’의 기본 가정
    1.2. ‘EDA’의 ‘4가지 주제(Four Themes)’
    1.2.1. 저항성(Resistance)
    1.2.2. 잔차(Residual)
    1.2.3. 재표현(Re-expression)
    1.2.4. 현시성(顯示性, Revelation)

    2. EDA 방법
    2.1. Run Chart
    2.2. Lag Plot
    2.2.1. ‘무작위 표본 추출’이 필요한 이유
    2.2.2. 자기상관도[Autocorrelation Diagram(Plot)]
    2.2.3. Lag Plot의 작성
    2.3. Graphical Summary
    2.3.1. 히스토그램(Histogram)
    2.3.2. 상자 그림(Box Plot)
    2.3.3. 기술 통계(Descriptive Statistics)
    2.4. Normal Probability Plot

    3. 사례 연구(Case Study)
    3.1. 사례 연구 1
    3.2. 사례 연구 2
    3.3. 사례 연구 3

    4. 시계열 분석(Time Series Analysis)
    4.1. ‘시계열 분석’의 기초
    4.1.1. 시계열 그림(Time Series Plot)
    4.1.2. 추세 분석(Trend Analysis)
    4.1.3. 분해(Decomposition)
    4.1.4. 이동 평균(Moving Average)
    4.1.5. 단일 지수 평활(Single Exponential Smoothing)
    4.1.6. 이중 지수 평활(Double Exponential Smoothing)
    4.1.7. Winters의 방법(Holt-Winters Method)
    4.1.8. ‘자기상관(Autocorrelation)’이 있는 경우의 EDA

    이변량 자료(Bivariate Data)의 탐색적 자료 분석(EDA)

    1. 개요

    2. EDA 방법
    2.1. 블록 ①: X 계량, Y 계량
    2.1.1. ‘산점도’를 이용한 EDA
    2.1.2. ‘회귀 분석’을 이용한 EDA
    2.2. 블록 ②: X 계량, Y 계수
    2.3. 블록 ③: X 범주, Y 계량
    2.4. 블록 ④: X 범주, Y 계수

    다변량 자료(Multivariate Data)의 탐색적 자료 분석(EDA)

    1. 개요
    1.1. 조직의 저항
    1.2. ‘고장 해석’의 중요성
    1.3. ‘그물 효과(Net Effects)’의 이해
    1.4. ‘벨트 분석(Belt Analysis)’

    2. EDA 방법_ 442
    2.1. ‘산점도 행렬(Matrix Plot)’의 활용
    2.2. ‘등고선도(Contour Plot)’의 활용
    2.3. ‘다변량 차트(Multivariate Chart)’의 활용

    부록
    색인

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