上面的等高線圖顯示了受轉移率和承包商與服務影響的總營業額或收入(用陰影區域表示)(分別以X和Y比例繪制)。深綠色區域表示高收入，并建立最佳輸入值。
初步分析后發現，將較高的轉移率與較低的承包商和服務周轉率相結合，可以獲得最佳收益。團隊開始深入挖掘其銷售數據，以確定流程可以改進的地方。
最后，他們對銷售團隊的每個成員(值班、經常出差、經理和工程師)進行分類，衡量每個方面對收入的影響，并評估它們的相對重要性。項目采用Minitab助手菜單下的ANOVA工具，研究不同銷售團隊成員的收入與角色之間的關系。
該團隊使用Minitab“助手”菜單中的單向方差分析工具來調查收入和銷售團隊之間的關系:正式員工、經常出差的人、經理和工程師。助手的輸出非常直接易懂。這清楚地表明，工程師的平均收入不同于那些經常工作和經常旅行的人。
一項關于每個個人類別對收入影響的調查顯示，與工程師相關的平均收入在統計上不同于那些經常工作和經常旅行的人產生的收入。
因為不同的人更容易理解不同類型的可視化，Minitab強大的圖形功能可以以各種方式快速顯示數據。例如，下面顯示的單一價值圖為銷售團隊的相同數據提供了另一個視角。了解銷售業務中對收入影響最積極的各個方面，幫助項目團隊專注于實現公司最大潛力的過程。
單值圖表檢查每個樣本中的單個值，以評估樣本分布。通過分別繪制每個值，它顯示了分布的擴展，并有助于識別潛在的異常值。上圖證實，與工程師相關的平均收入高于銷售團隊成員、經常出差的員工、經理和值班員工。
結果:
數據分析使精益六西格瑪團隊能夠確定哪些銷售活動對收入影響最大，甚至提出可能的改進方案。
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