Different types of data.The WV Mode

Different types of data.
The WV Model of Figure 4 also illustrates that the three different types of problems
typically have different types of data. Process control typically involves numeric or
quantitative data (data 3 in Figure 4) for objective measurement of deviation; thus, the relevant tools are for analyzing numeric data. Proactive improvement typically involves qualitative or language data (data 1 in Figure 4) because definition of the problem is a bigger part of the task and the available data is typically words from external or internal customers; thus, the relevant techniques are for analyzing qualitative or language data. Reactive improvement typically involves a mixture of quantitative and qualitative data (data 2 in Figure 4), thus, tools and techniques for analyzing both numeric and language data must be used.

Kết quả (Việt) 1:

Các loại khác nhau của dữ liệu.Mô hình WV hình 4 cũng minh hoạ rằng ba loại khác nhau của vấn đềthông thường có các loại khác nhau của dữ liệu. Điều khiển quá trình thường liên quan đến số hoặcđịnh lượng dữ liệu (dữ liệu 3 trong hình 4) cho mục tiêu đo lường của các độ lệch; Vì vậy, các công cụ có liên quan là để phân tích dữ liệu số. Cải thiện chủ động thường liên quan đến chất lượng hoặc dữ liệu ngôn ngữ (dữ liệu 1 trong hình 4) vì định nghĩa của vấn đề là một phần lớn của nhiệm vụ và các dữ liệu có sẵn thường là từ từ khách hàng bên ngoài hoặc nội bộ; Vì vậy, các kỹ thuật có liên quan là dành cho phân tích chất lượng hoặc dữ liệu ngôn ngữ. Cải thiện phản ứng thường bao gồm một hỗn hợp của dữ liệu định lượng và chất lượng (dữ liệu 2 trong hình 4), do đó, công cụ và kỹ thuật cho việc phân tích dữ liệu số và ngôn ngữ phải được sử dụng.

Kết quả (Việt) 2:

Loại dữ liệu khác nhau.
Mô hình WV của Hình 4 cũng cho thấy ba loại khác nhau của các vấn đề
thường có các loại khác nhau của dữ liệu. Điều khiển quá trình thường bao gồm số hoặc
dữ liệu định lượng (số liệu 3 trong Hình 4) để đo độ lệch mục tiêu; do đó, các công cụ có liên quan để phân tích dữ liệu số. Cải tiến chủ động thường bao gồm dữ liệu định tính hoặc ngôn ngữ (dữ liệu 1 trong hình 4) vì định nghĩa của vấn đề là một phần lớn của nhiệm vụ và các dữ liệu có sẵn thường là những lời từ khách hàng bên ngoài hoặc nội bộ; do đó, các kỹ thuật có liên quan để phân tích dữ liệu định tính hoặc ngôn ngữ. Cải thiện phản ứng thường bao gồm một hỗn hợp của các dữ liệu định lượng và định tính (dữ liệu 2 trong hình 4), do đó, các công cụ và kỹ thuật để phân tích dữ liệu cả số và ngôn ngữ phải được sử dụng.