六西格玛管理提升移动通信行业数据业务水平方法研究

论文摘要

随着社会结构及企业信息化技术的不断发展,六西格玛管理方法在实际运用中也存在亟待解决的问题。一方面,金融、电信、电子商务等服务业的蓬勃发展,使得质量管理的思想不能只停留在传统的制造业。服务业以客户为中心,提升服务质量成为企业间竞争的有力手段。六西格玛管理面临着如何更好的应用于服务业的问题;另一方面,面对企业积累的大量数据,六西格玛管理面临着如何有效处理大量复杂数据的问题,而数据挖掘是从大量的、模糊的数据中,提取隐含其中的有用的信息和知识的过程。本文正是在这种背景下,研究了如何利用六西格玛管理帮助电信行业提升业务水平的问题。首先,研究了六西格玛运用于服务业的可行性、必要性及可能存在的挑战。其次,系统的研究了数据挖掘技术与六西格玛管理方法的共同特征,阐述了六西格玛管理中使用数据挖掘技术的可行性。再次,研究了六西格玛管理与数据挖掘技术的过程整合。主要侧重于在六西格玛管理DMAIC模型的测量及分析阶段使用数据挖掘技术。最后,通过对一个实例的研究,将数据挖掘中的多元回归分析及关联规则挖掘两种方法运用到六西格玛管理中,对整合的理论及方法进行了论证。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 引言
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文研究的内容与组织
• 2 六西格玛管理概论
• 2.1 六西格玛管理
• 2.1.1 六西格玛管理的内涵
• 2.1.2 六西格玛管理的特征
• 2.1.3 六西格玛管理的发展现状
• 2.1.4 DMAIC模型
• 2.2 服务业六西格玛
• 2.2.1 六西格玛运用于服务业的可行性分析
• 2.2.2 服务业的特点
• 2.2.3 六西格玛管理应用于服务业的技术挑战
• 3 数据挖掘技术在六西格玛管理中的应用研究
• 3.1 数据挖掘方法
• 3.1.1 回归分析
• 3.1.2 关联规则
• 3.2 数据挖掘技术在六西格玛管理中应用的必要性
• 3.3 数据挖掘技术在六西格玛管理中应用的可行性
• 3.4 数据挖掘技术运用于六西格玛管理的过程整合
• 4 通过DMAIC模型进行质量改进应用实例
• 4.1 项目背景
• 4.2 定义阶段
• 4.2.1 问题陈述
• 4.2.2 项目的目标
• 4.2.3 项目组成员
• 4.3 测量阶段
• 4.3.1 确定过程的输入输出
• 4.3.2 查找关键因素
• 4.3.3 数据收集
• 4.4 分析阶段
• 4.4.1 选择模型
• 4.4.2 建立多元线性回归模型
• 4.4.3 建立关联规则模型
• 4.5 改进阶段
• 4.6 控制阶段
• 5 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 在学期间发表的学术论文和研究成果
• 详细摘要