통계가 제조 기업에서 중요한 이유 : 지금은 빅 데이터를 이전보다 손쉽게 관리하고 분석할 수 있는 시대이며 이를 통한 새로운 가치의 발견으로 경영의 중요한 핵심요소로 활용하거나 경쟁력을 차별화 할 수있다.
프로세스별 기업 차원에서 사용 가능한 부분 : 거의 모든 분야에서 활용할 수 있으나 현재는 간과되고 있으며 손쉬운 방법을 모르고 있다.
그런데 왜 잘 사용되지 않는가 ? : 대부분의 기업은 통계는 통계 자체로 떼어놓거나 일하는 과정에서 하나의 작은 기능으로 생각하거나, 빅 데이터를 보는 시각에서도 특정 외부 솔루션 도입과 같이 하나의 시스템 개발로 간주하는 경우가 많다.
이제 통계는 일하는 전반에 적극적으로 활용하여야 하는 시대이며, 데이터를 통한 현실에 대한 정확한 인식과 예측 및 새로운 가치를 창출할 수 있는 손쉬운 기법들이 너무나도 많이 Open source로 공개되고 있으나 활용하지 못하고 있을 뿐이다.
업무 프로세스별 각 상황에 따른 적용 업무와 방법에 대하여 활용 방법에 대한 것들을 제시하고자 한다.
분류함수 : 집단의 수만큼 도출되며, 새로운 관측값을 대입하여 어느 집단에 분류될 것인지를 예측하는데 사용한다, 정준판별함수 : (집단의 수 – 1)과 (독립변수의 수) 중에서 작은 수만큼 도출되며, 기존 분석의 대상이 된 관측값들이 소속된 각 집단의 중심값(cetroid)을 계산하는데 사용.
판별 분석은 그룹소속에 대한 예측 모형을 작성합니다. 모형은 프로시저로 그룹 간에 가장 큰 차별을 나타내는 예측변수의 선형 조합을 기본으로 하는 판별 함수(그룹이 셋 이상인 경우 판별 함수 세트)로 구성되어 있습니다. 이러한 함수는 해당 소속그룹이 알려진 케이스 표본으로부터 작성되며 해당 소속그룹은 알 수 없으나 예측변수 측정을 통해 새로운 케이스에 적용될 수는 있다.