エクセルベースのクレームデータは報告日、製品名、顧客名、不具合内容、不具合原因、責任部門、仕入先、対策内容、出荷日、費用などの多変量データであるが、これを基にグラフで問題を顕在化させるにはコツがある。X軸に年、Y軸に不具合数を布置したグラフではY軸を製品、責任部門、不具合内容などで分割すると問題点が見える。X軸に不具合内容や仕入業者を度数順に布置したグラフはY軸を年で分割すると改善傾向が見える。Y軸に発生日数(発生日―出荷日)を布置すると故障発生日数の傾向が見える。Y軸に発生日数(発生日―出荷日)を布置すると故障発生日数の傾向が見える。このようにX軸やY軸を分割したり、色で重ねたりすることで3番目以降の変量を布置することで問題が見える。裾が長い変量はデータフィルタで主要水準に絞り込むと良い。特異点を見つけたら選択→サブセットでドリルダウンする。帯グラフは見栄えは良いがこうした問題発見に適さない。

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‎09-18-2024 10:06 AM に公開 | ‎09-18-2024 02:01 PM に更新済み

エクセルベースのクレームデータは報告日、製品名、顧客名、不具合内容、不具合原因、責任部門、仕入先、対策内容、出荷日、費用などの多変量データであるが、これを基にグラフで問題を顕在化させるにはコツがある。X軸に年、Y軸に不具合数を布置したグラフではY軸を製品、責任部門、不具合内容などで分割すると問題点が見える。X軸に不具合内容や仕入業者を度数順に布置したグラフはY軸を年で分割すると改善傾向が見える。Y軸に発生日数(発生日―出荷日)を布置すると故障発生日数の傾向が見える。Y軸に発生日数(発生日―出荷日)を布置すると故障発生日数の傾向が見える。このようにX軸やY軸を分割したり、色で重ねたりすることで3番目以降の変量を布置することで問題が見える。裾が長い変量はデータフィルタで主要水準に絞り込むと良い。特異点を見つけたら選択→サブセットでドリルダウンする。帯グラフは見栄えは良いがこうした問題発見に適さない。



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開始:
木, 11 7, 2024 10:30 午後 EST
終了:
木, 11 7, 2024 11:10 午後 EST
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