অন্তর্দৃষ্টি আপনাকে ব্যবসার দীর্ঘ পথ নিতে পারে, তবে এমন সময় আছে যখন আপনি বিশ্লেষণ এবং সংকোচন সংখ্যার জন্য হার্ড ডেটা প্রয়োজন। শীর্ষ মানের ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি অর্জনের জন্য ছয়টি সিগমা প্রক্রিয়া বিভিন্ন ধরণের তথ্য সংজ্ঞায়িত করে। বৈশিষ্ট্যটি হল হ্যাঁ-বা-কোন কোন ধরণের, যেমন একটি আলোর স্যুইচ চালু বা বন্ধ আছে কিনা। পরিবর্তনশীল তথ্য পরিমাপ সম্পর্কে, যেমন পরিবর্তনশীল আলোর মাত্রা হিসাবে আপনি একটি dimmer সামঞ্জস্য। তারা উভয় গুরুত্বপূর্ণ তথ্য, কিন্তু পরিবর্তনশীল তথ্য সাধারণত আরো দরকারী।
পরিবর্তনশীল বি। গুণ
বৈশিষ্ট্য তথ্য সংখ্যা উপর ফোকাস, পরিবর্তনশীল তথ্য পরিমাপ উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনি আপনার সমাবেশ লাইন সক্রিয় আউট ত্রুটিপূর্ণ পণ্যগুলির ডেটা সংগ্রহ করছেন। বৈশিষ্ট্য তথ্য সহজভাবে ত্রুটিপূর্ণ বা ত্রুটিপূর্ণ হিসাবে আউটপুট শ্রেণীবদ্ধ। যদি আপনি পরিবর্তনশীল তথ্য সংগ্রহ করেন, আপনি প্রতিটি ত্রুটিযুক্ত পণ্য কতটা খারাপ দেখেন: 10 শতাংশ ত্রুটিপূর্ণ, 20 শতাংশ ত্রুটিযুক্ত, এবং আরও অনেক কিছু।
এই উভয় অন্তর্নিহিত ভুল। এটা আপনি ডেটা ব্যবহার করতে চান তার উপর নির্ভর করে। আপনি যদি সিক্স সিগমা পদ্ধতির অনুশীলন করছেন এবং আপনি আপনার উচ্চ মান পূরণ করতে কত পণ্য দেখতে চান তবে বৈশিষ্ট্যটি কৌশলটি কার্যকর হতে পারে। আপনি প্রতিটি পণ্যের মান পরিমাপ করতে চান, পরিবর্তনশীল তথ্য সম্ভবত আরও দরকারী।
বৈশিষ্ট্য তথ্য উপকারিতা
তথ্য শ্রেণীবদ্ধ করার অন্যান্য উপায় আছে। উদাহরণস্বরূপ, রঙ বা স্বাদ হিসাবে সংখ্যাগুলিতে ভালভাবে মানানসই না হওয়া তথ্যটি উদাহরণস্বরূপ গুণগত তথ্য বলা হয়। গুণগত তথ্য তুলনায় উপাদানের ডেটা সহজতর, তাই আপনি যদি বাইনারি শর্তটি দেখেন তবে এটি একটি ভাল পছন্দ, যেখানে মাত্র দুটি বিকল্প রয়েছে:
- পণ্য কাজ করে বা এটি কাজ করে না।
- বিক্রয়কারী চুক্তি বন্ধ বা তিনি না।
- অংশ তারা অন্তর্গত অনুমিত স্লট মাপসই বা তারা না।
- ছাত্র পরীক্ষা পাস বা তারা ব্যর্থ।
আপনি আপনার প্রক্রিয়া, সরঞ্জাম বা কর্মীরা কতটা ভালভাবে কাজ করছেন তা দেখতে বৈশিষ্ট্যর ডেটা সংকলন করতে পারেন। যদি আপনি চান আপনার 80 শতাংশ শিক্ষার্থী তাদের চূড়ান্ত পরীক্ষায় পাস করে, এবং শুধুমাত্র 20 শতাংশ করে তবে এটি একটি সমস্যা দেখায়। ছাত্র সংগঠন, শিক্ষক বা অন্য কোন সমস্যা নির্ধারণ করা হবে কিনা তা নির্ধারণ করা হবে।
পরিবর্তনশীল তথ্য উপকারিতা
পরিবর্তনশীল তথ্য আপনাকে অনেক কিছু বলতে পারে যা ডেটা অ্যাট্রিবিউট করতে পারে না। ধরুন আপনি একটি নির্মাণ প্রকল্পে ব্যবহারের জন্য নতুন girders পরীক্ষা করছেন। বৈশিষ্ট্য তথ্য আপনি তাদের উপর রাখা লোড অধীনে সহ্য করা girders শতাংশ আপনি বলে। যাচাইযোগ্য তথ্যটি আপনাকে বলতে পারে যে কোনও নির্দিষ্ট গীদার পরীক্ষাটি পাস করলেও বিপজ্জনকভাবে উপায় প্রদানের কাছাকাছি হতে পারে। যদি আপনি জানতে চান যে শিক্ষার্থীরা কীভাবে তাদের পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে ব্যর্থ হয়, পরিবর্তনশীল তথ্য আপনাকে উত্তর দিতে পারে।
