Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
製造業における品質不良の要因分析04_ツール選択の考え方
Search
ぶんちん
October 31, 2024
Business
0
170
製造業における品質不良の要因分析04_ツール選択の考え方
ぶんちん
October 31, 2024
Tweet
Share
More Decks by ぶんちん
See All by ぶんちん
良書紹介04_効果的な現実世界のデータ収集
bunnchinn3
0
29
“成果”を出すためのプレゼン準備 プレゼン資料作成の前にやること
bunnchinn3
1
94
良書紹介03_ データ分析読解の技術
bunnchinn3
0
40
MVP未満からの成果獲得
bunnchinn3
0
42
個人計画とプロジェクト遂行の考え方
bunnchinn3
0
52
データ分析イベントデータ説明(VRChatイベントカレンダー)
bunnchinn3
0
84
<事前告知> DS集会データ分析イベント VRChatイベントカレンダー
bunnchinn3
0
73
統計知識と実務のギャップ
bunnchinn3
0
110
これまでLT振り返り 何が人気の話題?
bunnchinn3
0
110
Other Decks in Business
See All in Business
Sales Marker Culture book
salesmarker
PRO
42
66k
新規投資家向け資料20250815
junkiogawa
0
1.9k
【DearOne】Dear Newest Member
hrm
2
11k
株式会社スムーズ会社紹介資料/Smooth COMPANY DECK
smoothinc
PRO
1
560
行動指針
fint_recruit
0
580
月曜日のトラにおけるデータ分析 × AI の取り組み
nishicat
0
310
20250901_UPDATER_companysummary
updater_pr
0
88k
(株)HONEサービス説明資料_総合版(2025.08更新)
tsakurai
0
530
AIが実現するプロダクトオーナーと開発者の架け橋
bicstone
2
210
株式会社あるよ_会社紹介資料20250808.pdf
aruyo_mori
0
3.9k
「なんとなく使いにくい」を論理的に説明する方法 〜プロダクトエンジニアとしてUXを議論できる第一歩〜
mkitahara01985
0
420
拝啓、登壇回数0回だった一年前の私へ
natty_natty254
4
180
Featured
See All Featured
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
696
190k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
11
1.1k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
236
140k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.8k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
160
23k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
358
30k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7.1k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.6k
Transcript
製造業における品質不良の要因分析 その4 ぶんちん 2024年10月31日 データサイエンティスト集会 in VRC 1
自己紹介 ぶんちん 複合経営が特徴の企業(製造業)に所属 データ分析担当者だったが。。。 e ラ ー ニ
ン グ の イ ラ ス ト ( 男 性 ) 困 っ た 顔 で 働 く 会 社 員 の イ ラ ス ト ( 男 性 ) 成果獲得を狙うと、 同じことに繰り返しで 飽きた 他者にやらせたら、 成果が増えるのでは 特に非専門家向けのDS教育 2
注意!! 多くの案件を根拠にしているものの、あくまで私の経験則 3 泥臭い The 重厚長大 製造業 私はスマートな業界ではなく、 が前提のお話です。
これまでの内容 ゴールを定義しなおそう 該当プロセスの担当者と連携しよう コスト重視して調査の着手順を決めよう 4 もっと手段系の 内容を知りたい
業務の進め方中心 データ可視化に関する ツール選択のお話です
どのツールの使い方から学びますか? 5
6 Excel使えたら 十分だよね そんなわけない
7 BIツール 入れたら良いよね そんなわけない
8 コード書けるから 十分だよね そんなわけない
課題の種類とデータ可視化の目的分類 データ可視化の目的分類 1. 仮説立案 探索的可視化 2. 意思決定 説明的可視化 3. 業務運用
監視的可視化 課題の種類 緊急性の高い課題 長期的に対応していく課題(難度の高い問題) 9 状況によって適切なツールは違います
積極的に専用ツールを活用しよう 10 まず優先する基準は 速さ・手間 特に緊急性の高いプロジェクトで重要!
1.仮説立案 探索的可視化 どこに着目したらよいかわからない データ分析環境が整っていないし、データが汚い。 でも非定常なデータを効率よく見る必要がある 試行錯誤が多く、様々な手法を使いたい
11 データ分析ツール 過去のLT資料で紹介しています 操業技術者
2.意思決定 説明的可視化 意思決定者に承認をもらうための可視化 可視化する情報は厳選して絞る! きれいに可視化できるのなら何でもよい 正直、Excelでも問題ない
12 Excelなど、使いやすいツール みんな
3.業務 監視的可視化 見るべきデータと観点が整理されている データ分析環境が整えられている(整えやすい) 日々の傾向を追い続けたい 問題を見つけたら、関係する詳細なデータを見たい
13 BIツール 企画担当者(導入) 操業管理者(利用)
コーディングはどうなの? なんにでも対応可能! でも、習得・開発コスト(時間と手間)がかかる。。。 コストをかけてでも解決したい課題があるとき向け 14 DS専門家
まとめ データ可視化の目的と対応した手段を使おう! 15 長期的に対応していく課題 緊急性の高い課題 1.仮説立案 探索的可視化 2.意思決定 説明的可視化 3.業務運用
監視的可視化 コーディング・システム開発 データ分析ツール Excelなど、なんでもOK BIツール 難度の高い問題 DS専門家 企画担当者(導入) 操業管理者(利用) 操業技術者