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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析规划的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析规划的解答，让我们一起...
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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于精益数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍精益数据分析的解答，让我们一起看看吧。
（图片来源网络，侵删）
智慧精益到底是什么？
智慧精益是一种生产管理方式，它结合了精益生产、智能制造和工业互联网等先进技术，旨在提高生产效率、降低成本、优化***配置并实现持续改进。智慧精益通过实时***集数据、分析数据、优化流程、预测风险等方式，实现生产过程的数字化、智能化和可视化。它还可以协调供应链、优化库存、提高产品质量和服务质量，以满足客户的需求和期望。
智慧精益的核心思想是消除浪费、降低成本、提高效率和质量。它***用工业互联网技术实现设备、人员、物料等***的互联互通，实现数据的实时***集和共享，从而对生产过程进行监控、分析和优化。智慧精益还可以通过智能制造技术实现自动化、柔性化和定制化生产，提高生产效率和灵活性。
总之，智慧精益是一种融合了先进技术和创新管理方法的生产方式，可以帮助企业实现数字化转型、提高竞争力并实现可持续发展。
精益生产工程师该怎么做？
精益生产工程师工作职责
1、负责制定精益生产改善方案并组织实施，对生产全过程管理的改善与提升；
2、负责生产工艺布局规划，并指导落实；
3、负责产品标准工时库的建立与维护；
4、负责精益思想等先进管理理念的贯彻、推广，引进或开发适用的管理工具；
5、负责对车间精益生产推进、改善的指导、评估；
6、负责开展生产及质量相关数据的统计、核对与分析；
7、负责开展群众性改善提案活动。
精益生产有哪些常用指标？
通常有以下指标KPI：
1. CONQ：Cost of Non Quality,即是质量成本
2. OEE Overall Equipment 设备利用率
3. 工时利用率
4. 待续
自学数据分析需要看哪些书？
一定要问问自己，自己是否适合数据分析
数据分析是当下十分火爆的岗位，被各种自媒体称为低门槛，高工资的岗位，但我想说的是真正的数据分析师绝非你所想象的那样只会python或者是SQL，更重要的是对业务的思考与剖析。
那么自学数据分析的时候，最重要的也是最基本的当属SQL语句了，这里为你推荐一本书，作为数据分析师可能你不需要完成对SQL的维护与开发，但也要会最基本的增删改查和跨表查询。
然后就是必要的技能，统计分析了，这里可以去大学生mooc上看录播课，老师的讲解比较细致并且有详细的知识点和课后问题，很适合恶补自己的统计学知识。
当你有了一定的统计学基础并且熟悉了SQL语句后，这时候你可以尝试学习一些工具了，为你的数据分析先铺好路，可以从Python入手，学习成本很低，这里推荐一本书：
这本书也是我经常看的一本书，难度比较低内容十分丰富，很适合学习基础知识。
当你掌握这些技能的时候，你已经可以做一名数据分析助理了，后面你还需要更多的时间去沉淀，学习更多知识，需要掌握更多的数据分析模型、数据分析思维、业务能力、建模能力....
最后祝早日踏进理想行业，从事理想工作。
数据分析要看的书籍，我推荐一些我觉得还不错的。大家可以先看电子版，或者去图书馆借阅，然后再选择是否需要购买。我按照数据分析需要学的东西来列举——Excel、SQL、Python、统计学、机器学习。
Excel作为常见的办公软件，拥有大量函数和公式，可以进行数据处理和图表输出。不需要编程基础，其他经常与数据接触的岗位，也建议学习。
《Excel函数与图表应用实例解析》，赛贝尔资讯，清华大学出版社：包含了Excel函数公式及其运用，非常适合入门；
《左手数据，右手图表》，徐军泰，机械工业出版社：包含Excel函数公式和动态图表两部分，相比前一本书内容更深入一些。
MySQL是世界上最受欢迎的开源数据库，很多中小企业甚至世界知名企业都有用到。所以学习数据库知识，我会推荐学习MySQL。
《MySQL必知必会》，[英] Ben Forta，人民邮电出版社：这本书比较系统性地讲述了我们学MySQL应该要掌握的知识，适合零基础的人。
如果非数据分析岗，只是为了满足其它岗位的少量数据处理需求，看上面三本书就够了。如果需要在数分岗位上精益下去，下面的这些内容不得不学。
Python是目前最受数据科学家青睐的预言，它拥有丰富的生态系统和强大的交互性，以及快速的开发周期。对于程序员来说，Python小菜一碟，但对于没有编程基础的人来说，学起来还是有难度的。做数据分析，只需要掌握Python的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn这四个库，就行了。如果岗位要求需要获取外部数据，再学一个爬虫知识即可。
《Python基础教程》，Magnus Lie Hetland，人民邮电出版社：这本书内容包括语法介绍和一些小项目的演示，真的是基础教程，适合入门；
《利用python进行数据分析》，Wes McKinney，机械工业出版社：这本书重点讲了Pandas库，少量涉及NumPy和Matplotlib，比较经典的书；
《Python数据科学手册》，Jake VanderPlas，人民邮电出版社：可以看作是前一本书的进阶书籍，介绍了数据分析的主要库，偏数据清洗。
以上属于数据分析的工具篇书籍，要想成为数据分析师，最重要的还是具备数据分析思维，和掌握统计学、机器学习相关知识。
《统计学》，贾俊平，中国人民大学出版社：偏数理统计知识，可以快速帮助初学者理解统计学的基本原理框架；
《Statistical Inference》，George Casella / Roger L. Berger，Duxbury Press：本书包括概率和统计两部分的内容；
《统计学习方法》，李航，清华大学出版社：讲了机器学习的10个算法，比较全面，适合学习总结；
《非线性时间序列》，范剑青，科学出版社发行部：难度比较大的一本书，非常有启发意义；
《The Elements of Statistical Learning》，T. Hastie / R. Tibshirani / J. H. Friedman，Springer：机器学习非常好的书籍，对读者的专业素质要求较高。
最后，再啰嗦一下。入门建议先看***，进阶看书+刷题+***，高阶看书+论文+小项目，最后可以接项目+参赛（数分之路已被我安排妥妥贴贴~~~）。
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我经常更新一些数据分析相关的文章内容，感兴趣的可以看我主页~
到此，以上就是小编对于精益数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于精益数据分析的4点解答对大家有用。
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