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Explicar Estatisticamente Dados & Resultados

Como dar transparência aos negócios explicando estatisticamente dados e resultados?

Uma das maiores dificuldades que as empresas enfrentam é legitimar seus resultados para os clientes. Enquanto explicar estatisticamente dados e resultados pode ser um desafio. É muito comum ao final de um processo os clientes dizerem que a empresa produziu menos que o contratado, que o serviço não atendeu as expectativas, etc..

Mas, para essas situações a melhor opção é utilizar ferramentas estatísticas para controle de processos. Essas ferramentas permitem que tanto a empresa como os clientes consigam acompanhar as entregas e identificar possíveis falhas.

Como explicar estatisticamente os dados?

A explicação estatística dos dados não é tão simples quanto parece. Mas, não é necessário recorrer a modelos complexos. Basicamente o que precisamos é criar indicadores de desempenho com base em medidas de posição e dispersão.

Enquanto as medidas de posição ajudam a determinar as metas, as medidas de dispersão permitem identificar defeitos, tendências e criar alertas caso algo comece a sair do controle. Essas ferramentas são muito usadas em processos de fabricação e no controle de qualidade de serviços.

Estatística para Processos Produtivos e Serviços

No curso Estatística para Processos Produtivos abordamos de forma concisa , mas simples, rápida e direta como dominar as principais técnicas estatísticas para explicar estatisticamente os diversos tipos de dados e resultados para diversos tipos de negócios.

Sobre o curso

São tratadas técnicas de amostragem e são apresentadas medidas de tendência e dispersão, as quais serão utilizadas na descrição de conjunto de dados. Enquanto na parte final do curso são apresentados tipos de folhas de verificação, que são formulários que tornam as pesquisas em linha de produção rápidas e organizadas. Nas seções seis, sete e oito são estudadas ferramentas gráficas para controle de qualidade. Na última seção é estudado as ferramentas que permitem identificar relações entre variáveis, tema fundamental para analisar a influência de variáveis sobre outras.

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1 de outubro de 2019

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