Некоторые методы анализа данных, которые используются для оценки производительности:

• Анализ ключевых показателей эффективности (KPI). 1 Это метрики, которые помогают оценить успех компании в достижении своих целей. 1 Примеры KPI: выручка, чистая прибыль, уровень удовлетворённости клиентов, производительность сотрудников. 1
• SWOT-анализ. 1 Помогает выявить сильные и слабые стороны компании, а также возможности и угрозы. 1
• Дескриптивная статистика. 1 Включает методы описания и суммирования данных. 1 Основные показатели: среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение. 1 Эти показатели помогают получить общее представление о данных и выявить основные тенденции. 1
• Корреляционный анализ. 1 Помогает выявить взаимосвязи между различными переменными. 1
• Регрессионный анализ. 1 Используется для прогнозирования значений одной переменной на основе значений другой. 1 Это полезно для определения факторов, влияющих на производительность. 1
• Временной анализ. 3 Используется для оценки времени, необходимого для выполнения различных этапов процесса, и выявления неэффективных участков. 3
• Диаграмма Исикавы. 3 Инструмент, также известный как «рыбья кость». 3 Используется для анализа причин и следствий, помогает выявить причины проблем в бизнес-процессах и определить, какие из них являются основными. 3
• Метод ABC (анализ по критерию ценности). 3 Используется для оценки важности различных бизнес-процессов или продуктов. 3 Основывается на принципе Парето, который гласит, что 80% результатов достигается за счёт 20% усилий. 3