고객(현장 및 가상) 교육

서비스 품질 향상을 위한 Minitab Essentials

2일짜리 기본 강좌에서는 Minitab을 사용하여 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 알아볼 수 있습니다. 데이터를 Minitab으로 가져오는 방법, 데이터를 탐색하는 데 적합한 통계적 접근 방법을 개발하는 방법, 효과적인 그래프를 만들고 해석하는 방법, 결과를 도출하는 방법 등을 설명합니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모델링 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 비즈니스, 거래, 서비스 공정 분야에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

강좌 주제:

• 데이터 가져오기 및 서식 설정
• 막대 차트
• 히스토그램
• 상자 그림
• Pareto 차트
• 산점도
• 표 및 카이-제곱 분석
• 위치 및 변동 측정
• t-검정
• 비율 검정
• 등분산 검정
• 검정력 및 표본 크기
• 상관
• 단순 선형 및 다중 회귀
• 일원 분산 분석

선수 강좌: 없음

의료 장비를 위한 Minitab Essentials

2일짜리 기본 강좌에서는 Minitab을 사용하여 데이터 분석을 효율적으로 수행하는 방법을 알아볼 수 있습니다. Minitab을 사용하면 데이터를 가져오고, 데이터를 탐색하는 데 적합한 통계적 접근 방법을 개발하고, 효과적인 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 도출할 수 있습니다. 이 강좌에서는 다양한 실제 의료 장비 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계에서 도출된 값을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모델링 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 의료 장비 산업에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

강좌 주제:

• 데이터 가져오기 및 서식 설정
• 막대 차트
• 히스토그램
• 상자 그림
• Pareto 차트
• 산점도
• 표 및 카이-제곱 분석
• 위치 및 변동 측정
• t-검정
• 비율 검정
• 등분산 검정
• 동등성 검정
• 검정력 및 표본 크기
• 상관
• 단순 선형 및 다중 회귀
• 일원 분산 분석
• 다중 변수 분산 분석

선수 강좌: 없음

헬스케어를 위한 Minitab Essentials

2일짜리 기본 강좌에서는 Minitab을 사용하여 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 알아볼 수 있습니다. Minitab을 사용하면 데이터를 가져오고, 데이터를 탐색하는 데 적합한 통계적 접근 방법을 개발하고, 효과적인 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 도출할 수 있습니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계에서 도출된 값을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모델링 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 헬스케어 분야에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

강좌 주제:

• 데이터 가져오기 및 서식 설정
• 막대 차트
• 히스토그램
• 상자 그림
• Pareto 차트
• 산점도
• 표 및 카이-제곱 분석
• 위치 및 변동 측정
• t-검정
• 비율 검정
• 등분산 검정
• 검정력 및 표본 크기
• 상관
• 단순 선형 및 다중 회귀
• 일원 분산 분석

선수 강좌: 없음

제약 산업을 위한 Minitab Essentials

2일짜리 기본 강좌에서는 Minitab을 사용하여 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 알아볼 수 있습니다. Minitab을 사용하면 데이터를 가져오고, 데이터를 탐색하는 데 적합한 통계적 접근 방법을 개발하고, 효과적인 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 도출할 수 있습니다. 다양한 실제 제약 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배워 보세요. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모델링 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 제약 산업에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

강좌 주제:

• 데이터 가져오기 및 서식 설정
• 막대 차트
• 히스토그램
• 상자 그림
• Pareto 차트
• 산점도
• 표 및 카이-제곱 분석
• 위치 및 변동 측정
• t-검정
• 비율 검정
• 등분산 검정
• 동등성 검정
• 검정력 및 표본 크기
• 상관
• 단순 선형 및 다중 회귀
• 일원 분산 분석
• 다중 변수 분산 분석

선수 강좌: 없음

통계 품질  분석

이 강좌에서는 제조 및 공학 계측 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. Minitab 전문가를 통해 통계적 공정 관리의 기본 사항과 더불어, 이 중요한 품질 도구가 제조 공정을 개선 및 관리하는 데 필요한 증거를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 배웁니다. Minitab에 제공되는 다양한 종류의 관리도를 자체 공정을 위해 언제 어디서 사용할지에 대해 파악하는 역량을 개발합니다. 그리고 중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 평가하는 방법을 배웁니다.

강좌에서는 제조 공정과 관련된 품질 도구를 이용하는 방법을 중점적으로 교육합니다.

강좌 주제:

• Gage R&R
• 파괴 시험
• Gage 선형성 및 치우침
• 계수형 합치도
• 변수 및 계수형 관리도
• 정규, 비정규 및 계수형 데이터에 대한 공정 능력 분석

선수 강좌: Minitab Essentials

서비스 품질에 대한  통계 품질 분석

이 강좌에서는 통계적 공정 관리의 기본 사항 및 중요한 품질 도구가 공정을 개선 및 관리하는 데 필요한 증거를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 배웁니다. 측정 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 또한, Minitab에 제공되는 다양한 종류의 관리도를 언제 어디서 사용할지에 대해 파악하는 역량을 개발합니다. 중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 평가하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 서비스 산업과 관련된 경우 품질 관리 도구 교육을 강조합니다.

강좌 주제:

• 이항, 명목형 및 순서형 데이터에 대한 계수형 합치도
• Kappa 및 Kendall의 계수
• Gage R&R
• 변수 및 계수형 관리도
• 정규, 비정규 및 계수형 데이터에 대한 공정 능력 분석

전제 조건: 서비스 품질을 위한 Minitab Essentials

의료 장비용 통계 품질 분석

이 강좌에서는 계측 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 통계적 공정 관리의 기본 사항 및 중요한 품질 도구가 의료 장비 공정을 개선 및 관리하는 데 필요한 증거를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 배웁니다. Minitab에 제공되는 다양한 종류의 관리도를 자체 공정을 위해 언제 어디서 사용할지에 대해 파악하는 역량을 개발합니다. 또한, 중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 검증하는 방법을 배웁니다.

강좌에서는 의료 장비 공정과 관련된 품질 도구를 이용하는 방법을 중점적으로 교육합니다.

강좌 주제:

• Gage R&R
• 파괴 시험
• Gage 선형성 및 치우침
• 계수형 합치도
• 변수 및 계수형 관리도
• 정규, 비정규 및 계수형 데이터에 대한 공정 능력 분석
• 합격 표본 추출

전제 조건: 의료 장비를 위한 Minitab Essentials

헬스케어에 대한 통계 품질 분석

계측 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 통계적 공정 관리의 기본 사항 및 중요한 품질 도구가 사용자 공정을 개선 및 관리하는 데 필요한 증거를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 배웁니다. Minitab에 제공되는 다양한 종류의 관리도를 언제 어디서 사용할지에 대해 파악하는 역량을 개발합니다. 중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 평가하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 헬스케어 산업과 관련된 경우 품질 관리 도구 교육을 강조합니다.

강좌 주제:

• 이항, 명목형 및 순서형 데이터에 대한 계수형 합치도
• Kappa 및 Kendall의 계수
• Gage R&R
• 변수, 속성 및 희귀 사건 관리도
• 정규, 비정규 및 계수형 데이터에 대한 공정 능력 분석

전제 조건: 헬스케어를 위한 Minitab Essentials

제약 산업용 통계 품질 분석

계측 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발해 보세요. 통계적 공정 관리의 기본 사항 및 중요한 품질 도구가 제약 공정을 개선 및 관리하는 데 필요한 증거를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 배울 수 있습니다. Minitab에 제공되는 다양한 종류의 관리도를 자체 공정을 위해 언제 어디서 사용할지에 대해 파악하는 역량을 개발합니다. 또한, 중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 검증하는 방법을 배웁니다.

강좌에서는 제약 공정과 관련된 품질 도구를 이용하는 방법을 중점적으로 교육합니다.

강좌 주제:

• Gage R&R
• 파괴 시험
• Gage 선형성 및 치우침
• 계수형 합치도
• 변수 및 계수형 관리도
• 정규, 비정규 및 계수형 데이터에 대한 공정 능력 분석
• 합격 표본 추출

전제 조건: 제약 산업을 위한 Minitab Essentials

요인 설계

Minitab의 직관적 실험계획법 인터페이스를 사용하여 다양한 전체 및 부분 요인 설계를 생성하는 방법을 배웁니다. 실제 응용 프로그램은 랜덤화, 복제 및 차단의 개념이 어떻게 바람직한 실험 관행의 기준이 되는지를 입증합니다. 결과 데이터를 정확히 분석하여 효과적이고 효율적으로 실험 목적을 달성하는 데 필요한 기술을 개발합니다.

Minitab의 강력한 맞춤형 그래픽 디스플레이를 사용하여 실험 결과를 해석하고 전달할 수 있습니다. 그런 다음 결과를 이용하여 제품 및 공정을 개선하고, 중요한 반응 변수에 영향을 미치는 주 요인을 찾아내고, 공정 변동을 줄이고, 연구개발 프로젝트를 진행합니다.

강좌 주제:

• 요인 실험 설계
• 정규 효과도 및 효과의 Pareto 차트
• 검정력 및 표본 크기
• 주효과, 교호작용 및 입방체도
• 중앙점
• 중첩 등고선도
• 여러 개의 반응 최적화

선수 강좌: Minitab Essentials

의료 장비를 위한 요인 설계

Minitab의 직관적 실험계획법 인터페이스를 사용하여 다양한 전체 및 부분 요인 설계를 생성하는 방법을 배웁니다. 실제 의료 장비 응용 프로그램은 랜덤화, 복제 및 차단의 개념이 어떻게 바람직한 실험 관행의 기준이 되는지를 입증합니다. 결과 데이터를 정확히 분석하여 효과적이고 효율적으로 실험 목적을 달성하는 데 필요한 기술을 개발합니다.

사용자 정의 가능하고 강력한 Minitab의 그래픽 디스플레이를 이용하여 실험 결과를 해석 및 전달함으로써 제품 및 공정을 개선하고, 중요한 반응 변수에 영향을 미치는 주 요인을 찾아내고, 공정 변동을 줄이고, 연구개발 프로젝트를 진행합니다.

강좌 주제:

• 요인 실험 설계
• 정규 효과도 및 효과의 Pareto 차트
• 검정력 및 표본 크기
• 주효과, 교호작용 및 입방체도
• 중앙점
• 중첩 등고선도
• 여러 개의 반응 최적화

전제 조건: 의료 장비를 위한 Minitab Essentials

제약 산업을 위한 요인 설계

이 강좌에서는 Minitab의 직관적 실험계획법 인터페이스를 사용하여 전체 및 부분 요인 설계를 생성하는 방법을 배웁니다. 실제 의료 장비 응용 프로그램은 랜덤화, 복제 및 차단의 개념이 어떻게 바람직한 실험 관행의 기준이 되는지를 입증합니다. 결과 데이터를 정확히 분석하여 효과적이고 효율적으로 실험 목적을 달성하는 데 필요한 기술을 개발합니다.

Minitab의 맞춤형 그래픽 디스플레이를 사용하여 실험 결과를 해석하고 전달할 수 있습니다. 결과를 이용하여 제품 및 공정을 개선하고, 중요한 반응 변수에 영향을 미치는 주 요인을 찾아내고, 공정 변동을 줄이고, 연구개발 프로젝트를 진행합니다.

강좌 주제:

• 요인 실험 설계
• 정규 효과도 및 효과의 Pareto 차트
• 검정력 및 표본 크기
• 주효과, 교호작용 및 입방체도
• 중앙점
• 중첩 등고선도
• 여러 개의 반응 최적화

선수 강좌: 제약 산업을 위한 Minitab Essentials

통계 품질 분석의  추가 주제

공정을 개선 및 관리하는 데 도움이 되는 추가 도구에 대해 학습하여 제조 통계 품질 분석 강좌에서 배운 근본 개념에 따라 빌드를 계속합니다. 이 강좌에서는 한 부품에 여러 게이지 또는 위치가 있는 제조 및 공학 계측 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 로트의 제품 중 랜덤화 표본을 평가하여 전체 로트를 수락할지 거부할지 여부를 결정하는 방법을 배웁니다. 또한, 희귀 사건 및 시간 가중 데이터를 처리하기 위해 관리도에 대한 지식을 확장합니다.

중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 평가하는 방법을 배웁니다. 강좌에서는 제조 공정과 관련된 품질 도구를 이용하는 방법을 중점적으로 교육합니다.

강좌 주제:

• Gage R&R 확장
• 직교 회귀
• 공차 구간
• 합격 표본 추출
• Between-Within 분석
• EWMA, Short-Run 및 희귀 사건을 포함한 관리도

선수 강좌: Minitab Essentials 및 통계 품질 분석

품질 관리를 위한  비정규 데이터 분석

제조 통계 품질 분석 강좌에서 배운 근본 개념에 따라 빌드를 계속하고 추가 도구에 대해 학습합니다. 데이터가 치우쳤거나, 극심한 수준의 이상치가 있거나, 다중 모형이거나 군집화된 경우 품질 수준을 측정하고 공정 능력을 평가할 수 있는 기술을 개발합니다. 비정규 데이터가 있을 때 특수한 원인 변동을 올바로 식별하는 방법을 학습함으로써 관리도에 대한 지식을 확장합니다.

비정규 데이터를 감지하고 분석에 적합한 분포 또는 변환을 선택하기 위해 그래픽 방법 및 통계 검정을 성공적으로 사용하는 방법을 배웁니다. 또한, 빈약한 측정 해상도와 표본 크기가 정규화 검정에 미치는 영향에 대해 배웁니다.

강좌 주제:

• 확률도
• 정규화 검정
• 비정규 데이터에 대한 공정 능력 분석
• Box-Cox 및 Johnson 변환
• 다중 변수 공정 능력 분석
• 공차 구간
• 개별 관리도
• 다중 고장 모드 분석

선수 강좌: Minitab Essentials 및 통계 품질 분석

통계 모델링

추가 통계 모델링 도구를 학습하여, Minitab Essentials 강좌에서 배운 기본 통계 분석 개념에 따라 빌드를 계속합니다. 새로운 도구는 변수들 간의 관계를 밝히고 설명하는 데 도움이 됩니다. 실습 예제는 모델링 도구가 키 입력 및 공정 변동 원인을 표시하는 데 어떤 도움이 되는지를 보여줍니다.

통계 모델을 사용하여 공정이 다양한 조건에서 어떻게 작용할 수 있는지 조사하는 방법을 배웁니다. 이 강좌에서는 공정을 보다 잘 이해하고 개선 노력을 확인하는 데 도움이 되는 기법을 알려줍니다.

강좌 주제:

• 다중 및 단계적 회귀
• 비선형 회귀
• 부분 최소 제곱
• 공변량이 포함된 다중 변수 분산 분석
• 중첩 및 변량 요인
• 다변량 분산 분석
• 이항 및 명목형 로지스틱 회귀

전제 조건: Minitab Essentials

서비스 품질에 대한 통계 모델링

서비스 산업 현장에서 실제로 경험하는 문제점으로 데이터를 분석하여 사용 가능한 통계 도구 집합을 확장합니다. 변수들 간의 관계를 조사 및 설명하는 데 사용할 수 있는 도구로 분석 기술을 강화합니다. 또한, 시간의 효과 및 영향과 관련된 데이터의 특징을 발견 및 설명하고 이후 공정 동작을 예측하는 방법을 배웁니다.

그래픽 및 양적 접근 방법을 활용하여 다양한 요인이 주요 품질 특성에 미치는 영향들 간의 유사점과 차이점을 설명할 수 있도록 준비합니다. 요인들이 중요한 사건의 발생 확률에 미치는 영향을 찾아내고 수량화하는 방법을 배웁니다.

강좌 주제:

• 다중 변수 분산 분석
• 이항 로지스틱 회귀
• 요인 설계
• 예측을 포함한 시계열 도구
• 계절성 및 분해
• 최량 부분 집합 및 단계적 회귀을 포함한 다중 선형 회귀

전제 조건: 서비스 품질을 위한 Minitab Essentials

반응 표면 설계

기본적인 두 가지 전체 및 부분 요인 설계에 대한 지식을 공정 최적화에 이상적인 설계로 확장합니다. Minitab의 실험계획법 인터페이스를 사용하여 반응 표면 설계를 작성하는 방법을 배웁니다. 또한, 2차를 포함한 모델을 사용하여 실험 결과를 분석하고 최적의 요인 설정을 찾습니다.

발견한 주요 공정 정보를 조율하면서 그 정보를 획득하는 데 필요한 리소스에 대해 민감한 순차 실험을 사용하여 실제로 실험하는 방법을 배웁니다. 추가로 여러 개의 반응을 동시에 최적화하는 요인 설정을 찾는 방법을 배웁니다.

강좌 주제:

• 중앙 합성 및 Box-Behnken 설계
• 급경사 계산
• 중첩 등고선도
• 여러 개의 반응 최적화

선수 강좌: Minitab Essentials, 요인 설계

실험계획법 실례

반응 변수 또는 데이터 수집 공정의 특성으로 인해 고전적 요인 및 반응 표면 설계의 분석을 수정해야 하는 일반적인 실험계획법 시나리오를 처리하는 방법을 배웁니다. 결측 데이터, 변경하기 어려운 요인과 같이 실제로 자주 발생하는 실험 상황을 처리하는 기법을 개발합니다. 또한, 반응에 영향을 미칠 수 있지만 실험에서 통제할 수는 없는 변수(공변량)를 처리하는 방법을 이해합니다.

비용 또는 변동성을 최소화하는 동시에 중요한 제품 또는 공정 특성을 최적화할 기회를 찾아봅니다. 요인들이 결함과 같이 중요한 사건의 발생 확률에 미치는 영향을 찾아내고 수량화하는 방법을 배웁니다.

강좌 주제:

• 잡음 지수 또는 공변량이 답변에 미치는 영향 조사
• 변경하기 어려운 요인이 포함된 설계 생성 및 실행
• 실험계획법 선별 설계 생성 및 실행
• 비용 또는 변동성을 최소화하며 답변 최적화
• 이항 반응이 포함된 실험계획법 분석

선수 강좌: Minitab Essentials,  요인 설계

공식 및 혼합물 설계

제약, 화학, 식품 및 소비재 산업에서 주로 볼 수 있는 재료를 섞고 혼합하는 등의 공정을 위해 실험을 설계하고 결과 데이터를 분석하는 원리에 대해 배웁니다. 이해하기 쉬운 Minitab 인터페이스를 활용하여, 혼합 공정과 관련되어 있고 최소한의 실험용 리소스를 포함한 주요 공정 정보를 연구하고 확인할 수 있도록 설계된 실험을 만듭니다. 그래픽 및 통계에서 도출된 값을 해석하여 혼합물의 블렌딩 속성을 이해하고 한 가지 이상의 주요 공정 특성을 최적화하는 데 적합한 배합을 선택하는 방법을 배웁니다.

강좌 주제:

• 심플렉스 격자 및 중심 설계
• 상한 및 하한 제약조건
• 유사 성분
• 꼭지점 설계
• 혼합물-공정 변수 설계
• 혼합물-양 설계

선수 강좌: Minitab Essentials,  요인 설계

신뢰도 소개

그래픽 분석 및 양적 분석 방법을 사용하여 제품의 수명 특성을 결정합니다. 관측 중단된 데이터와 관측 중단되지 않은 데이터를 포함하는 사례 연구를 통해 신뢰도에서 공통적으로 발견되는 광범위한 데이터 구조를 정확히 처리하는 방법을 배웁니다.

고장률을 모델링하는 데 사용되는 일반적 분포를 조사하고 이러한 분포의 고장률 함수를 이해하여 적합한 분포를 선택하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 여러 고장 유형으로 인해 제품 고장이 발생하는 경우 제품의 신뢰성을 모델링합니다.

강좌 주제:

• 모수 및 비모수 분포 분석
• 추정 및 시연 검사 계획
• 성장 곡선
• 다중 고장 모드
• 보증 예측
• Weibayes 분석

선수 강좌: Minitab Essentials

고급 신뢰도

이 강좌에서는 설명적 변수가 제품 수명에 미치는 영향을 연구하고 설명합니다. 요인과 공변량이 제품 오류에 미치는 영향 및 제품 모집단에 대한 오류 위험을 어떻게 확인하는지 알아봅니다.  신뢰도가 높은 제품에 대한 신뢰도 추정치를 합당한 시간 내에 입수하고 그러한 성분에 오류가 발생하게 될 시점을 평가하는 방법을 배웁니다.

가속 수명 검사에 대해 적절한 표본 크기를 설정하고 스트레스 수준에 적절한 양의 단위를 할당한 다음,  스트레스 변수가 오류 확률에 미치는 영향을 확인하는 방법을 알아봅니다. 시험 연구 및 필드에서 제품의 중요한 수명 특성을 예측하기 위해 적절한 확률 모델을 사용하는 데에 중점을 둡니다.

강좌 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신뢰성 분포 비교
• 수명 데이터의 회귀 개념과 사용 이해
• 가속 수명 검사를 사용하여 제품 고장 확률 파악

선수 강좌: Minitab Essentials 및 신뢰도 소개

회귀 모델링 및 예측

분석 기초에서 배운 기본적인 통계 분석 개념을 계속 발전시킬 준비가 되셨나요? 이 강좌에서는 통계 모델링 도구를 사용하여 변수 간의 관계를 조사 및 설명하는 방법을 알아봅니다. 시간의 효과 및 영향과 관련된 데이터의 특징과 이후 동작을 예측하는 방법을 발견하고 설명합니다.

이 강좌에서는 입력 변수가 중요한 사건의 발생 확률에 미치는 영향을 찾아내고 수량화하는 방법을 배웁니다. 실습 예제에서는 모델링 도구가 키 입력과 데이터의 변동 원인을 파악하는 데 어떤 도움이 되는지 알아볼 수 있습니다.

강좌 주제:

• 산점도 
• 상관 
• 단순 선형 회귀 
• 지수 평활을 포함한 시계열 도구 
• 추세 분석 
• 분해 
• 다중 및 단계적 회귀 
• 이항 로지스틱 회귀 
• 검증을 통한 회귀 

선수 강좌: 분석 기초

머신러닝

이 강좌에서는 실제 문제 사례를 통해 데이터 분석 기술을 확장하여 변수 간의 관계를 조사 및 설명하는 방법을 알아봅니다. CART^® 같은 지도(supervised) 머신러닝 기법을 사용해 과거 데이터에서 발견되는 패턴을 분석하여 더 나은 심층 정보를 얻고 잠재적인 위험을 파악하고 개선 기회를 찾아보고 미래에 대한 예측을 수행하는 방법을 배웁니다.

Clustering 같은 자율형 머신러닝 도구를 사용하여 데이터의 자연스러운 분할을 감지하고 관측 또는 변수를 동질적인 집합으로 그룹화합니다. 또한 원본 데이터를 상관되지 않은 변수의 집합으로 변환하여 데이터의 차원수를 줄입니다.

강좌 주제:

• 판별 분석
• 테스트 세트 검증
• K-접기 검증
• CART^® Classification
• 상관
• CART^® Regression
• 군집 분석

선수 강좌: 분석, 회귀 모델링 및 예측 기초

고급 머신러닝

실제 문제와 관련된 데이터를 분석해 변수 간 관계를 탐구 및 설명하여 분석 수준을 한 단계 업그레이드하십시오. CART 트리는 복잡한 관계를 해석하기 위한 간단한 트리 구조를 제공합니다. 하지만 예측 능력은 여러 개의 간단한 모형(또는 트리)을 만들어 하나의 최종 모형으로 결합하는 보다 강력한 모형을 사용하여 종종 개선할 수 있습니다. MARS^®, TreeNet^® 및 Random Forests^®와 같은 고급 모형화 기법을 사용해 과거 데이터에서 발견되는 패턴을 분석하여 더 나은 심층 정보를 얻고 잠재적인 위험을 파악하고 개선 기회를 찾아보고 미래에 대한 예측을 수행하는 방법을 배웁니다. 참고: 이 강좌에서는 애드온 예측 분석 모듈을 구독해야 합니다.

강좌 주제:

• 검증
• CART^® Classification
• TreeNet^® Classification
• Random Forests^® Classification
• 상관
• MARS^® Regression
• CART^® Regression
• TreeNet^® Regression
• Random Forests^® Regression
• 주요 예측 변수 알아보기
• 자동화된 머신러닝 모형화

선수 강좌:  분석 기초, 회귀 모형화 및 예측, 머신 러닝

Minitab을 통한  분석 자동화

매크로를 사용하여 Minitab 분석을 자동화하고 시간을 절약하는 방법을 알아보세요. Minitab의 명령 구문을 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 데이터베이스에서 데이터를 즉시 가져오고, 잘못 구조화된 Excel 파일을 조작하고, 통계 분석을 수행하는 매크로를 작성하는 방법을 배웁니다. 이 실습 강좌가 끝나면 사용자 정의 매크로를 작성하고 실행할 수 있게 됩니다.

강좌 주제:

• 명령줄
• 실행을 통해 분석 자동화하기
• 매크로 만들기
• Minitab 맞춤화
• 제어문

전제 조건: Minitab Essentials

Engage Essentials

이 기초 과정에서는 Engage를 효과적으로 탐색하고 솔루션 내에서 품질 개선 프로젝트를 효율적으로 생성 및 관리하는 방법을 배웁니다. 프로젝트 로드맵을 활용하여 다양한 프로젝트 도구를 삽입하고 구성할 수 있는 역량을 개발합니다. 맵, 브레인스토밍 도구 및 양식에서 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 프로젝트 전반과 대시보드에서 데이터가 공유되는 방식을 이해합니다.

워크플로우를 통해 아이디어를 생성하고 프로젝트 단계별 검토를 관리하는 방법을 알아보세요. 대시보드를 통해 중앙 집중식 보고에 액세스하고 프로젝트 전반의 요약 지표를 확인해 보세요.

강좌 주제:

• 데이터 공유
• 공정 맵
• 가치 흐름 맵
• Fishbone을 비롯한 브레인스토밍 도구
• 양식 및 분석 캡처
• 프로젝트
• 워크플로우
• 대시보드

선수 강좌: 없음

Engage 구성

Sandbox 내의 다양한 주요 기능을 통해 조직의 특정 요구 사항에 맞게 Engage를 맞춤 설정하는 방법을 알아보세요. 가장 많이 사용하는 방법론에 따라 프로젝트 템플릿을 만들고 맞춤 설정하는 방법을 알아보세요. 맵, 브레인스토밍 도구 및 양식에 대한 맞춤 도구 템플릿을 개발하세요. 플랫폼의 강력한 데이터 공유 기능을 구동하는 맞춤 데이터 필드를 만들고 편집하세요. 양식을 구독의 데이터 필드에 연결하여 개별 프로젝트 내부와 대시보드에서 데이터를 공유하는 방법을 알아보세요.

프로젝트 데이터가 대시보드에 어떻게 롤업되는지 이해하고 필터, 요약 및 열 집합을 활용하여 맞춤 지정 대시보드 보고서를 만듭니다. 아이디어 제안을 심사하는 운영 위원회와 진행 중인 프로젝트의 단계별 검토를 관리하는 검토 위원회를 구성하여 워크플로우 설정을 수립하세요.

강좌 주제:

• Engage Sandbox
• 프로젝트 템플릿
• 도구 템플릿
• 양식 템플릿
• 데이터 필드 및 데이터 공유
• 제어
• 데이터 입력 테이블
• 대시보드 구성
• 워크플로우 구성
• 이메일 알림

선수 강좌: Engage Essentials

Monte Carlo 시뮬레이션

이 고급 과정에서는 시스템의 위험과 불확실성을 설명하는 정량적 분석인 Monte Carlo 시뮬레이션의 개념과 방법론을 소개합니다. 신제품, 제조 라인, 재무 활동, 프로젝트 작업 등 어떤 분야의 시스템이든 간에, Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하면 입력의 변동성을 포함하여 출력의 변동성을 완전히 탐색할 수 있습니다.

모델에 대한 입력을 상수 값이 아닌 분포로 이해하는 기술을 개발하여 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다. 입력 변동이 응답 변동에 어떤 영향을 미치는가? 입력의 변동이 일어났을 때 프로세스의 진정한 성능은 어느 정도인가? 응답에 가장 많은 변동을 전달하는 입력은 무엇인가? Monte Carlo 시뮬레이션을 활용하여 시스템의 동작을 모델링하는 방법을 알아보세요. 

강좌 주제:

• Monte Carlo 개념 및 적용
• 확률 분포
• 선형 모델
• Minitab을 사용하는 반응 최적화 도구
• Minitab Workspace를 사용하는 Monte Carlo 시뮬레이션
• 민감도 분석
• 모수 최적화

선수 강좌: Minitab Essentials, 요인 설계

데이터 분석 인증

데이터 시각화 및 기본 통계에 대해 알아보고 데이터 분석에서 인증을 받아 역량을 확장해 보세요! 이 인증 강좌에서는 데이터 탐색, 효과적인 그래프 생성 및 해석, 결과 내보내기에 대한 입증된 분석 접근 방식을 개발하는 방법을 배웁니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 애플리케이션을 올바른 통계 도구와 연결하고 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 분석 개념의 기본 사항 및 통계 모형화 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.