六西格玛管理数据分析的第一阶段：实际调查

在六西格玛实施过程数据分析，天行健咨询中强调要利用各种工具把数据变成有用的信息，用数据说话。然而，这种转变并不那么简单。在做项目的过程中，问题很复杂，涉及的原因很多。所以数据分析也应该是一个持续循环的过程，分为实际调查、分析原因、验证结果三个步骤。我们先来了解一下数据分析的第一阶段:实际调查:

1、为了做出有效的分析，先介绍一下数据分析的原理。

为了有效地分析数据，请记住以下三个原则:

(1)明确要分析的方向。

通过大量的工程实践可以看出，我们的工作数据量巨大，很容易让人觉得无从下手。这就需要我们在做项目的时候明确分析方向，重新认识项目立项报告中的问题陈述、缺陷定义、团队目标。

②不断假设。

根据项目的目标做出假设，这将有助于您决定如何分析数据。但是，要清楚地知道假设是有缺陷的，假设可能被证明是不正确的。只有不断改进缺陷，提出新的假设，才能得到正确的假设。

③多问关于数据的问题。

如果只局限于一个问题，我不确定自己是否抓住了正确的问题，所以要注意与事件的发生频率和影响程度相关的问题，以及问题的缺陷。

2.应用这些原则将有助于您使六西格玛的数据收集工作紧密围绕相关检查目的。

举个例子，在一家旅行社，要做一个顾客满意度调查，假设旅行社顾客投诉的增加来自于新来的、不熟练的导游。围绕这一假设，将顾客投诉数据分为两组:来自新导游的顾客和来自有经验导游的顾客，寻求两组数据的系统性差异。旅行社的六西格玛管理团队也可能会问一些问题:

(1)新导游接待的顾客是否比其他顾客抱怨更多(问题频率)

②如果新导游的客户投诉比较多，是否说明这些客户不太可能再来(问题的影响)？

③新导游接待的顾客投诉和有经验的导游接待的顾客投诉有什么区别(问题的表现)？

根据这些原则，使用在测量阶段识别和收集的分层数据来分析问题。比如刚才提到的旅行社团队，需要将投诉数据分为“新”和“有经验”的导游进行分析。

其实上面说的数据分析原理是基于逻辑推理的。比如冰箱一直正常运转，但是今天早上你发现它无法制冷。假设“可能会停电”，但“数据”立刻推翻了这个假设。冰箱接通电源，一侧电源指示的红灯亮，表示有电流通过。然后，假设里面的“接线松了”，然后拔掉电源，拿起螺丝刀...原因很简单:当你得到的数据不支持你的假设时，你的假设很可能是有缺陷的，然后你提出下一个假设，然后一次又一次地提出假设，直到你发现假设成立。

3.多提问，多提出假设然后验证。

在实现六西格玛时，我们要面对复杂的设备或流程，分析可能会复杂很多，但基本的理念还是一样的简单:多问问题，多提出假设，然后验证。以下是一些有用的逻辑问题，有助于分析问题的原因:

①缺陷可以根据问题的某个方面进行分类吗？人员、方法、流程步骤有什么区别？

②是不是某个地方更容易出问题？这些问题有什么区别？

如果操作工A生产的不良品率低于操作工B，你需要确定操作工A的差异，而不仅仅是不良品的数量。操作、熟练度等因素有什么区别？

③缺陷是不是在某个时间段更容易发生？这段时间和正常有什么区别？例如，交通事故经常发生在上下班时间。原因是什么？

④当缺陷或数据出现波动时，是否有其他事物或变量出现波动。

我们在寻找一种关联，一种绝非偶然的联系。比如上海的空调月销量是否与季节有关，北京是否存在同样的关系？

这些逻辑问题可以帮助我们提出假设，并通过进一步的分析进行检验，逐一排除，直到找到一个或几个正确的假设。