데이터 분석 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

1. 문제 정의: 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의합니다. 이 단계에서는 분석의 목표와 범위를 설정합니다.

2. 데이터 수집: 필요한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 생산 과정에서 발생하는 다양한 변수들, 예를 들어 생산량, 품질 지표, 설비 가동 시간 등을 포함할 수 있습니다.

3. 데이터 전처리: 수집한 데이터를 정리하고 가공하는 단계입니다. 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 형식 변환 등이 포함됩니다.

4. 탐색적 데이터 분석 (EDA): 데이터의 기본적인 특성을 이해하기 위해 시각화 및 통계적 방법을 사용하여 데이터를 탐색합니다. 이 과정에서 데이터의 분포, 상관관계 등을 파악합니다.

5. 모델링: 문제 해결을 위한 분석 모델을 선택하고 구축합니다. 이 단계에서는 회귀 분석, 분류 모델, 시계열 분석 등 다양한 기법을 사용할 수 있습니다.

6. 결과 해석: 모델의 결과를 해석하고, 이를 통해 문제의 원인을 파악합니다. 이 과정에서는 도출된 인사이트가 실제 문제 해결에 어떻게 기여할 수 있는지를 고려합니다.

7. 결과 적용 및 검증: 분석 결과를 실제 생산 과정에 적용하고, 그 효과를 검증합니다. 이 단계에서는 결과가 예상한 대로 나타나는지를 확인합니다.

8. 피드백 및 개선: 분석 결과와 적용 결과를 바탕으로 추가적인 개선 사항을 도출하고, 필요한 경우 분석 과정을 반복합니다.

이 과정에서 고려해야 할 점은 데이터의 품질, 분석 방법의 적합성, 그리고 결과의 실제 적용 가능성입니다. 각 단계에서 신중한 접근이 필요합니다.

안녕하세요 멘티님
대체로 트러블슈팅을 할 때는 꼬리에 꼬리를 무는 방식으로 Root Cause를 찾아내는 것이 핵심입니다. 그리고 그 Root Cause를 해결할 방안이 최종적인 방안이 되는 것이죠.
그러면 그 Root Cause를 어떻게 찾아나가느냐, 대체로 데이터가 정상 범주를 벗어나서 튀는 경우에서 의심을 하곤 합니다. 본인의 감으로 정상 범주를 설정하기도 하고, 통계학적으로 식스시그마를 활용해서 표준편차의 3배 범위를 넘어가는 경우를 비정상 상황이라 보기도 합니다.

안녕하세요 멘티님

데이터의 트렌드 수준 정도를 파악하고 해당 데이터에 이상이 없는지를 파악합니다. 이상이 있다면 그 데이터와 관련된 다른 요소들을 추적해보는 과정도 거치게 됩니다.

멘티님의 취업에 좋은 결과 있길 바랄게요~

데이터 분석 과정이라는게 흔히 알려진 빅데이터 분석 같은게 아닙니다. 그리고 간혹 미니탭 등 통계프로그램을 사용하는 경우도 있지만, 급한 상황에서 그런 툴을 운용하고 있을 수는 없지요.
기본적인 반응 메카니즘에 대한 이해와 더불어 공정변수를 조정할 때 공정이나 설비에 어떤 영향이 있을지를 기반으로 트러블슈팅을 진행합니다. 물론 발생한 트러블이 어떤 원인에 의해서 발생한 것인지 공정/품질 데이터를 기반으로 상관관계를 추론해보아야 하고, 그 원인들별로 우선순위를 정하여 해결방안을 실행해보는 과정입니다.

data 보고 무엇이 문제인지 어느곳이 defect인지 그것을 해결하기 위해 뭐를 첨가해야하는지
등등을 다조사하고 얼마만ㄴ큼 넣어야 하는지도 판단해야합니다.