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STATISTICA AZIENDALE - Coggle Diagram
STATISTICA AZIENDALE
Six Sigma
Focalizzato sui processi
Non sul singolo
Approccio SIPOC
Guidato dai top management
1 difetto ogni milione di unità
Ascolta i clienti e gli impiegati
DPMO = 1000000 * D / NO
N: numerosità
D: difetti
O: opportunità difetti per unità
Tavola delle conversioni sigma
Capire la varianza
Piramide
BPR(Business process reengineering)
DMAIC
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
Gestione
Dashboard processi
Contollo processi
Organizzazione per processi
ISO 9000
Tecniche ed applicazioni
Isolare segnale dal rumore
Map reduce
Reccomandation mining
Clustering
Classificazione
Frequent itemset mining
Dati
Small data
Dati elementari
Collezionati per uno scopo
Open data
Liberamente utilizzabili
Solitamente amministrativi
Big Data
Generati automaticamente
Da analizzare
7V
Volume
Velocità
Varietà
Valore
Veridicità
Validità
Visualizzazione
Azienda
dai Dati alle Informazioni alle Conoscenze
1: Mercato ed ambiente esterno
2: Collezione
3: Analisi
4: Condivisione e diffusione
5: Decisioni
Sistema informativo
ERP
SAP
Data Mining
Base di dati
Data Mart
Orientata alle applicazioni
Tattico
Singola area o sottoinsieme di aree diverse
Poche sorgenti di dati
Data Warehouse
Strategico
Mantenuti separatamente dalla base di dati
Non volatile
Storicità
Orientata au dati
Integrata
Campionamento
Piani
Probabilistici
Prob costanti
Casuale semplice
Casualea grappoli
Sistematico
A due o più strati
Prob variabili
Non probabilistici
Tramite testimoni privilegiati
Per quote
a scelta ragionata
Dimensione del campione
n = k^2 p(1-p)N / (N-1)θ^2 + k^2 p(1-p)
p: valore medio
θ: max errore accettabile
N: popolazione
n: ampiezza campione
Errori
Copertura
Mancata risposta
Misura
Previsioni
Metodi
Giochi di ruolo
Metodo Delphi
Bootstrapping soggettivo
In tutti gli ambiti aziendali
Errore
MSE
MAPE
Marketing
Tradizionale
Affare ogni volta
Orrizz temporale: breve periodo
Relazionale
Instaurare relazioni
Orriz temp: lungo periodo
Business Intelligence
Olap < data mining < CRM
CRM
più interazioni per max relazioni con clienti
Collaborative
Operational
Analytical
e-CRM
Clienti
più valore
più acquisto prodotti
Conservare cliente
Ciclo di vita
1: Prospect
2: responder
3: clienti effettivi
4: ex clienti
Record Linkage
Procedure
Abbinamento merge by
Deterministico
Probabilistico
Accuratezza
Specifcità
Sensibilità
FNMR
FMR
Data Mining
Esplorazione dati
Cluster Analysis
Classificazione/ regressione
Alberi decisionali
Reti neurali