Statistica per non Statistici
Riuscire a realizzare in autonomia le analisi statistiche più utili alla redditività aziendale
 | Codice: QS.002 |
 | Durata: 2gg (16 ore) |
 | Erogabile in Azienda:  |
 | Disponibile in modalità e-learning: |
 | Quota di iscrizione: € 799 +IVA |
Obiettivi Statistica per non Statistici
Rendere semplici e di immediata applicazione in azienda concetti tradizionalmente “ostici” come le analisi statistiche descrittive, di correlazione e monitoraggio su base temporale. Sapere comunicare attraverso il dato.
Impostare una corretta data collection, in funzione dei possibili report da utilizzare e diffondere in azienda. Rendere capaci di saper dialogare con Clienti e fornitori “evoluti”, come anche in contesti competitivi “six sigma based”.
I Plus del Corso:
Essere autonomi di realizzare analisi statistiche “basic” su file dati e database aziendali. Alternativamente, senza dati, sapere progettare una raccolta dati bene organizzata. Uso intensivo di “casi” da risolvere con software Microsoft Excel, Minitab o equivalenti per svolgere le migliori analisi dei dati e i report grafici e tabellari più efficaci.
NON SONO RICHIESTE CONOSCENZE STATISTICHE PREGRESSE
Destinatari
Responsabili di Funzioni “data oriented”
Addetti al trattamento dati
In generale, chiunque abbia necessità di realizzare analisi dati e non ne sia capace, oppure abbia dubbi, oppure desideri maggiori chiarimenti.
Programma Statistica per non Statistici
Pensare in modo statistico in Azienda
Saper definire il problema da caratterizzare statisticamente
Come scegliere i dati, le fonti, come rilevarli (su problemi “nuovi”, mai mappati)
Definire il problema e l’area di indagine
Modello “black-box”: risposta, fattori di input e disturbo (Causa-Effetto)
Esempi didattici e confronto con pratiche aziendali italiane
Dati. Ma per farne cosa ?
Tipi di dati / tipi di raccolte dati (dati discreti vs. dati misurabili)
Tecniche e procedura di raccolta dati
Utili rappresentazioni grafiche e tabellari
Utilizzo di fogli elettronici / software professionali a supporto della Statistica
“Cubi” di dati: tabelle pivot e loro utilizzo
Tabelle utili alla raccolta dati
Condivisione di alcune tabelle proposte
Confronto critico con quanto utilizzato dai partecipanti in azienda
Conoscere / riconoscere la distribuzione statistica dei dati
Le distribuzioni di frequenza (dati discreti vs. dati misurabili)
Indicatori della “centralità” di un processo: media, mediana e moda
Indicatori di “dispersione” di un processo: range, sigma e coeff. di variazione
La “fotografia” di un fenomeno “discreto”: diagrammi di frequenza (Pareto)
Esempi didattici e lavoro in gruppi su alcune analisi salienti da “casi” forniti
Organizzare il confronto tabellare
Visualizzare le relazioni fra insiemi di dati complessi
Matrici di dati “L”-“T”-“Y”-“C”-“X”
Comprendere e stimare la probabilità (rischio) di un dato evento
Concetto di variabile casuale
Distribuzioni “notevoli”, utili alla stima e loro riconoscimento in una data realtà operativa: Normal Probability Plot
La “fotografia” di un fenomeno “misurabile”: Istogramma / Box-Whiskers Plot
Prestazione attese da un processo (standards) vs. prestazioni fornite: la capability di un processo (Cp,Cpk,…)
Concetto di stabilità di un processo “a target” (Carte di andamento,Ö)
Esempio di stime con fogli elettronici / altri software col lavoro in gruppo
Caratterizzare le “condizioni” di lavoro e suggerire cambiamenti
Concetto di ‘”ipotesi statistica” – ciclo PDCA & DMAIC per risolvere un problema
Errori statistici di I∞ e II∞ tipo
Comparazione fra più modi di operare
Uno schema di sintesi delle possibili situazioni in cui ci si può trovare
Comparazione “non parametrica”: Chi Quadro
Comparazione “parametrica”: ANOVA
Il “modello” della media per un processo
Esempi didattici di stima con software e col lavoro in gruppo
Correlazione e regressione di variabili in un fenomeno
Concetto di correlazione / coefficiente di correlazione (Scatterplot)
Correlazione semplice e multipla
Concetto di regressione e differenza con la correlazione
Modelli di analisi di regressione (lineare, polinomiale,,..)
Prossime Edizioni Corso Pubblico
Milano 20-21 Giugno 2022
Milano 12-13 Settembre 2022
Milano 24-25 Novembre 2022
Milano 14-15 Luglio 2022
Milano 24-25 Ottobre 2022
Statistica per non Statistici
I nostri consulenti hanno realizzato questo percorso per:
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Informazioni sui corsi:
I corsi saranno erogati in Milano centro. La conferma di apertura dell’aula sarà data una settimana prima dell’inizio del corso a raggiungimento del numero minimo di partecipanti. I corsi pubblicati possono essere erogati in modalità in presenza o in modalità digital learning all’interno dell’azienda cliente previa personalizzazione dell’intervento formativo.
Il percorso erogato in modalità e-learning, sarà strutturato attraverso 4 moduli da 4 ore. Il docente e i partecipanti interagiranno in un ambiente “on line” in tempo reale, in modo da seguire in modo sincrono le lezioni nelle quali per il docente è possibile condividere file o proiettare materiale. Grazie alla tecnologia è possibile comunicare in maniera bidirezionale e interattiva , l’aula virtuale coniuga l’esigenza di maggiore flessibilità e confronto diretto, non rinunciando all’interattività della lezione in aula.