数据分析教程1
数据分析教案1
数据分析教案1标题：数据分析教案1引言概述：数据分析在当今社会已经成为一项重要的技能，无论是在商业领域还是学术领域，数据分析都扮演着至关重要的角色。
因此，学习数据分析成为许多人的必备技能之一。
本文将介绍一份数据分析教案，帮助读者系统学习数据分析的基础知识和技能。
一、数据分析概述1.1 数据分析的定义：数据分析是指通过收集、处理、分析和解释数据，以揭示其中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持的过程。
1.2 数据分析的重要性：数据分析可以帮助人们更好地理解现象背后的规律，指导决策和行动，提高工作效率和决策的准确性。
1.3 数据分析的应用领域：数据分析广泛应用于市场营销、金融、医疗、教育等领域，帮助企业和组织更好地了解市场需求、优化运营和提升服务质量。
二、数据分析的基础知识2.1 数据类型：数据分析中常见的数据类型包括数值型数据、分类数据和顺序数据，不同类型的数据需要采用不同的分析方法。
2.2 数据采集：数据采集是数据分析的第一步，可以通过问卷调查、实验观察、网络爬虫等方式获取数据。
2.3 数据清洗：数据清洗是数据分析的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析的工具和技能3.1 数据可视化工具：数据可视化是数据分析中常用的方法，可以通过图表、图形等形式将数据呈现出来，帮助人们更直观地理解数据。
3.2 统计分析技能：统计分析是数据分析的基础，包括描述统计、推断统计等方法，可以帮助人们从数据中提取有用信息。
3.3 编程技能：数据分析中常用的编程语言包括Python、R等，具备一定的编程技能可以帮助人们更高效地处理和分析数据。
四、数据分析的方法和模型4.1 描述性统计分析：描述性统计是对数据进行整体性描述和总结的方法，包括均值、中位数、标准差等指标。
4.2 预测性分析：预测性分析是通过历史数据和模型预测未来趋势和结果的方法，包括回归分析、时间序列分析等。
4.3 关联性分析：关联性分析是研究不同变量之间的关联性和影响程度的方法，包括相关系数、卡方检验等。
Excel 2016数据处理与分析应用教程 (1)
1.3.3移动或复制工作表
① 选择需要移动或复制的工作表。单击可以选择一张工作表；【Shift】键配合鼠标 单击可以选择多个连续工作表；【Ctrl】键配合鼠标单击可以选择多个不连续的工 作表。 ② 在“开始”选项卡的“单元格”选项组中，单击“格式”按钮，然后在“组织工 作表”下选择“移动或复制工作表”；或者右键单击选定的工作表标签，然后单击 快捷菜单上的“移动或复制”，打开“移动或复制工作表”对话框。 ③ 在的“移动或复制工作表”对话框中，选择目标工作簿及插入位置。目标工作簿 可以是工作簿本身、其他已经打开的工作簿或者是一个新工作簿。插入位置可以是 某张工作表之前或移至最后。 ④ 要复制工作表而不移动它们，必须选中“建立副本”复选框。 ⑤ 单击“确定”按钮，完成工作表的移动或复制。
④ 设置工作表标签颜色：右键单击 “平时成绩”的工作表标签， 在快捷菜单中选择“工作表标签颜色”选项，在“主题颜色”的调 色板中选择绿色。采用相同操作设置“期中考试成绩”标签颜色为 黄色；设置“期末考试成绩”标签颜色为红色。
1.3.4删除工作表
如果工作簿中只有一个工作表，则不能将其删除，因为工作簿中至少 包含一张工作表。 ① 选择要删除的一张或多张工作表。 ② 在“开始”选项卡的“单元格”选项组中，单击“删除”下方的箭 头，然后单击“删除工作表” 。 ③ 如果要删除的工作表包含数据，则会弹出提示信息，单击“删除” 按钮将删除选定的工作表。
分页符
默认状态下，系统会根据纸张的大小、页边距等在工作表中 自动插入分页符。用户也可以手动添加、删除或移动分页符。 ① 在“视图”选项卡的“工作簿视图”选项组中，单击“分 页预览”按钮，切换到“分页预览”视图。在此视图中，虚 线指示Excel自动分页符的位置；实线表示手动分页符的位 置。
excel数据分析教程 (1)
excel数据分析教程2006-10-28作者：大鸟原创出处：天极软件责任编辑：still一、用Excel做数据分析——直方图使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，这其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。
下面将对以上功能逐一作使用介绍，方便各位普通读者和相关专业人员参考使用。
注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。
加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
实例1某班级期中考试进行后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。
以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。
使用Excel中的“数据分析”功能可以直接完成此任务。
操作步骤1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，确认数据的范围。
本实例为化学成绩，故数据范围确定为0-100。
2.在右侧输入数据接受序列。
所谓“数据接受序列”，就是分段统计的数据间隔，该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值。
这些值应当按升序排列。
在本实例中，就是以多少分数段作为统计的单元。
可采用拖动的方法生成，也可以按照需要自行设置。
本实例采用10分一个分数统计单元。
3.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择：输入区域：原始数据区域;接受区域：数据接受序列;如果选择“输出区域”，则新对象直接插入当前表格中;选中“柏拉图”，此复选框可在输出表中按降序来显示数据;若选择“累计百分率”，则会在直方图上叠加累计频率曲线;4.输入完毕后，则可立即生成相应的直方图，这张图还需要比较大的调整。
主要是：横纵坐标的标题、柱型图的间隔以及各种数据的字体、字号等等。
电子商务平台数据分析工具的使用教程
电子商务平台数据分析工具的使用教程随着电子商务的快速发展，数据分析已成为电商平台运营必不可少的一部分。
通过数据分析，可以帮助平台了解用户需求、优化运营策略，提升用户体验，实现更好的营销效果。
本文将介绍电子商务平台数据分析工具的使用方法，帮助您更好地运营和管理您的电商平台。
一、数据分析工具的基本概念在开始介绍具体的数据分析工具之前，我们先来了解一些基本的概念。
1. 数据分析工具是什么？数据分析工具是用来收集、处理和分析数据的软件或在线平台。
它可以帮助平台从大量的数据中提取有价值的信息，并通过可视化图表或报告的形式展示出来，帮助运营者更好地理解和利用数据。
2. 数据分析的价值和作用是什么？数据分析可以帮助运营者了解用户行为、发现用户喜好和需求，根据数据结果制定更有效的营销策略和促销活动。
同时，数据分析还可以帮助运营者了解平台的运营状况、产品销售情况，及时发现问题和优化运营。
二、电子商务平台数据分析工具的使用指南在电子商务平台中，常用的数据分析工具有Google Analytics、百度统计、友盟、Crazy Egg等。
下面将以Google Analytics为例，介绍数据分析工具的使用方法。
1. 注册和安装首先，您需要注册一个Google Analytics账户，并创建一个新的跟踪ID。
在您的电商网站中，将Google Analytics提供的跟踪代码添加到每个页面的<head>标签之间，以便收集访问者数据。
2. 设置目标与事件跟踪在Google Analytics中，您可以设置不同的目标和事件，以便分析网站的转化率和用户行为。
比如，您可以设置一个购买商品的目标，以便了解用户的购买转化率；您还可以设置一个下载文件的事件，以便了解用户对某个产品的兴趣程度。
3. 创建仪表盘和报告在Google Analytics中，您可以创建自定义的仪表盘和报告，以便更方便地查看和分析数据。
可以根据自己的需求选择不同的指标和维度，生成不同的图表和报告。
数据分析处理 (1)
R (rij ) p p
rij
sij sii s jj
1 n sij ( xai xi )( xaj x j ) n a1
Fi ai1 X 1 ai 2 X 2 aip X p i 1 p
3、求R的特征根及相应的单位特征向量a1,a2,.....ap 4、写出主成分
d 2 ij ( M ) ( X i X j ) 1 ( X i X j )
其中，Xi 为样品的p 个指标组成的向量。
协方差 阵的逆 矩阵
协方差阵定义如下：
(
ij
) p q
1 n 1 n xi xai , x j xaj n a 1 n a 1
1 n ij ( xai xi )( xaj x j )，i, j 1 p, q n 1 a1
例 中国大陆35个大城市某年的10项社会经济统计 指标指标做主成分分析数据见下表。
相关系数矩阵: std = 1.0000 -0.3444 -0.3444 1.0000 0.8425 -0.4750 0.3603 0.3096 0.7390 -0.3539 0.6215 0.1971 0.4039 0.3571 0.4967 0.2600 0.6761 0.1570 0.4689 0.3090 0.8425 0.3603 0.7390 0.6215 0.4039 0.4967 0.6761 0.4689 -0.4750 0.3096 -0.3539 0.1971 0.3571 0.2600 0.1570 0.3090 1.0000 0.3358 0.5891 0.5056 0.3236 0.4456 0.5575 0.3742 0.3358 1.0000 0.1507 0.7664 0.9412 0.8480 0.7320 0.8614 0.5891 0.1507 1.0000 0.4294 0.1971 0.3182 0.3893 0.2595 0.5056 0.7664 0.4294 1.0000 0.8316 0.8966 0.9302 0.9027 0.3236 0.9412 0.1971 0.8316 1.0000 0.9233 0.8376 0.9527 0.4456 0.8480 0.3182 0.8966 0.9233 1.0000 0.9201 0.9731 0.5575 0.7320 0.3893 0.9302 0.8376 0.9201 1.0000 0.9396 0.3742 0.8614 0.2595 0.9027 0.9527 0.9731 0.9396 1.0000
如何使用MicrosoftExcel进行高级数据分析的教程
如何使用MicrosoftExcel进行高级数据分析的教程如何使用Microsoft Excel进行高级数据分析的教程在今天的数据驱动决策的时代，对于企业和个人而言，数据分析已经成为一项重要的技能。
而Microsoft Excel，作为最常见，易于使用的数据分析工具之一，为我们提供了丰富的功能和灵活性。
本篇文章将为您提供一份详细的教程，介绍如何使用Microsoft Excel进行高级数据分析。
一、数据导入与处理1. 打开Microsoft Excel，并创建一个新的工作簿。
点击“文件”→“新建”。
2. 在新建的工作簿中，点击“数据”选项卡，选择“数据获取”→“从文件”→“从文本”。
3. 在弹出的对话框中，找到您要导入的数据文件，并选择正确的分隔符，例如逗号或制表符。
4. 在数据导入向导中，根据需要选择数据的处理选项，例如文本格式、列宽等。
5. 完成数据导入后，您可以将数据进行进一步的处理，例如删除无关列、填充空白单元格或删除重复数据。
二、数据清洗与筛选1. 对于数据中可能存在的错误或缺失值，可以使用Excel的函数和筛选功能来进行清洗。
2. 使用“条件格式”功能，为数据设置规则，并高亮显示满足条件的单元格。
例如，设置规则来标记比平均值高出一定百分比的数据。
3. 使用“筛选”功能，根据特定条件来筛选并显示满足条件的数据。
例如，筛选出销售额大于1000的产品。
三、数据可视化1. 使用Excel提供的图表功能，可以将数据可视化，以便更好地理解和分析。
2. 选择要表示的数据范围，然后点击“插入”选项卡上的“图表”按钮。
3. 在弹出的对话框中，选择适合您数据类型的图表类型，例如柱状图、折线图或饼图。
4. 自定义图表的外观和布局，例如添加图例、调整轴的刻度或更改颜色。
5. 根据需要添加其他图表元素，例如数据标签、趋势线或数据表。
四、数据分析与建模1. 使用Excel提供的数据分析工具，可以进行更复杂的数据分析和建模。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，它不仅可以帮助人们更好地理解数据，还可以为决策提供重要的支持。
为了更好地教授数据分析知识，制定一份完善的教案是非常必要的。
本文将从教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面进行详细介绍。
一、教案的制定1.1 确定教学目标：明确教学目标，包括学生应该掌握的知识、技能和能力。
1.2 设计教学内容：根据教学目标设计教学内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 制定教学计划：根据教学内容制定教学计划，包括每节课的内容安排、教学方法和评价方式等。
二、内容安排2.1 数据分析基础知识：介绍数据分析的基本概念、数据类型、数据清洗和数据可视化等。
2.2 数据分析工具和技术：介绍常用的数据分析工具，如Python、R等，以及数据分析常用技术，如统计分析、机器学习等。
2.3 数据分析实践案例：通过实际案例演练，让学生了解数据分析在实际问题中的应用。
三、教学方法3.1 理论教学结合实践：结合理论知识和实际案例，让学生更好地理解数据分析的原理和方法。
3.2 互动教学：采用互动式教学方法，如讨论、小组合作等，激发学生的学习兴趣。
3.3 多媒体辅助教学：利用多媒体技术辅助教学，如PPT、视频等，提高教学效果。
四、评价方式4.1 考试评价：定期进行考试，测试学生对数据分析知识的掌握程度。
4.2 作业评价：布置数据分析作业，评价学生对数据分析工具和技术的掌握情况。
4.3 项目评价：组织数据分析项目，评价学生在实际问题中运用数据分析的能力。
五、课程实践5.1 实践课程设计：设计数据分析实践课程，让学生在实际问题中应用数据分析技术。
5.2 实践案例分析：分析实际数据案例，让学生掌握数据分析方法和技术。
5.3 实践成果展示：组织学生展示实践成果，让学生展示他们在数据分析领域的成就。
综上所述，一份完善的数据分析教案应该包括教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面。
Analytics数据分析操作教程
Analytics数据分析操作教程关键信息项1、数据分析的目标和用途2、数据来源和类型3、数据分析的工具和技术4、数据处理和清洗的步骤5、数据分析的方法和模型6、结果解读和报告生成7、数据安全和隐私保护11 数据分析的目标和用途明确进行 Analytics 数据分析的具体目标，例如了解市场趋势、评估业务绩效、优化产品设计等。
阐述不同目标下数据分析所发挥的作用，以及如何根据目标确定分析的重点和方向。
111 市场趋势分析解释如何通过数据分析识别市场的增长趋势、消费者行为变化以及竞争态势，以帮助企业制定市场策略。
112 业务绩效评估描述如何利用数据分析衡量业务部门的工作成果，包括销售额、利润率、客户满意度等关键指标的分析方法和意义。
113 产品设计优化说明如何从数据分析中获取关于产品功能、用户体验等方面的反馈，进而指导产品的改进和创新。
12 数据来源和类型详细介绍可能用到的数据来源，如内部数据库、第三方数据提供商、社交媒体平台等。
列举常见的数据类型，如结构化数据（如表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、音频）。
121 内部数据库讲解企业内部数据库中可能包含的信息，如销售记录、客户信息、库存数据等，以及如何有效地提取和利用这些数据。
122 第三方数据提供商探讨与第三方数据提供商合作的注意事项，包括数据质量评估、合法性验证以及数据整合的方法。
123 社交媒体平台介绍如何从社交媒体平台获取有价值的数据，如用户评论、话题热度等，并分析其对业务决策的影响。
13 数据分析的工具和技术概述常用的数据分析工具和技术，如 Excel、SQL、Python、R 等。
对每种工具和技术的适用场景、优势和局限性进行说明。
131 Excel讲解 Excel 在数据处理、图表制作和简单统计分析方面的应用，包括常用函数和数据透视表的使用方法。
132 SQL阐述 SQL 语言在数据库查询和管理中的重要性，以及如何使用SQL 进行数据提取、转换和加载（ETL）操作。
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16 4
16 4
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1 7 3
2 1
2 2
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37
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体 重 （ X）
5 8
6 3
65
55
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70
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52
58
6 8 身 高 （ Y）
1 6 5
1 6 8
17 5
16 8
17 0
17 4
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数据分析课程
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5.散布图
5.1案例 据以下数据绘制一散布图,并确认其是否相关 X=强度 Y=膜厚 NO X Y NO X Y 1 2 3 4 5
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50 70 100 80 60
3.2 4.7 5.4 4.9 3.8
6 7 8 9 10
数据分析课程
50 90 90 70 70
检查表（Check List） 散布图（Scatter Diagram） 特性要因图
Characteristic Diagram)
直方图（Histogram） 管制图（Control Chart） 层别法（Strtification） 柏拉图（Pareto diagram）
四 五
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数据分析课程
18 2
18 1
17 7
17 4
15 2
16 3
16 6
15 6
15 8
15 3
15 8
17 0
15 8
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6.直 方 图
定义： 直方图是将所收集的测定值、
特 性值或结果值，分为几个相等的 区间作为横轴，并将各区间内所测 定值依所出现的次数累积而成的面 积，用柱子排起来的图形。
2013-6-10
其它相关条款：5.4.1质量目标
8.2.2内部审核等
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数据分析课程
3
数据的分类
数字数据
– 计量值数据：可连续取值的数据（如长度、 电流等描述质量特性的数据） – 计数值数据：只能间断取值的数据（如件数、 缺陷数等数据），由此计算所得的如合格率 也属于计数值数据，所以计数值数据又可分 为：
8/2
8/3
8/4
8/5
9/6
合 计 14
45
尺寸不良
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数据分析课程
14
3 柏拉图
3.2制作步骤及方法
决定数据的分类项目，如不良项目别、材料别、方式
别、人、设备别，项目以不超过4-6项为原则 决定数据搜集的期间（一天、一月等）并按分类的项 目，在期间内收集数据 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表（数据按 大小顺序排列，并求出不良率及累计影响度，其它项 不可大于前三项，不然应再细分）。 记入图表中并依数据大小排列画出柱状图（纵轴左侧 表示不良率，右侧表示累计影响度，横轴不宜长于纵 轴，纵横轴之间距均应一致）。 柏拉图应用指引.doc
在上述第六阶段的进化过程中,就产生了大量的(非全部)统计手法及
品质管制手法,QC七工具也就相继产生(1897年产生柏拉图)
2013-6-10 数据分析课程 6
七工具的概述
序号
七工具
检查表 直方图 层别法 柏拉图
七 工 具
一 二 三 四
五
六 七
散布图
特性要因图 管制图
数据分析课程 7
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数据分析课程
31
能达成的目标
了解过程输出的变异情况，显示数据波
动的形态（分布状况）； 了解过程能力； 决定在何处集中力量进行改进。
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数据分析课程
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案例：
以下是A公司一个月以来开足工每天生产
的产品数量（单位：K）： 20、22、24、26、28、30、28、24、30、 34、36、21、25、27、24、26、31、28、 26、27、 24、26、28、30 、21、25、27 、 26、28、30。 业务员拿一张订单找到您，客户订货60K， 2天要求交货，如不交则每天扣款5%， 请问接还是不接。
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数据分析课程
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相关术语
记录：阐明所取得的结果或提供所完成
活动的证据的文件。 客观证据：支持事物存在或其真实性的 数据。 信息：有意义的数据。
数据—信息 相当 材料—成品 只有数据经过加工处理成可利用的有效信息， 数据才体现价值。
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数据分析课程
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七工具的概述
数据分析课程 15
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3 柏拉图
3.3示例
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数据分析课程
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3 柏拉图
3.3柏拉图的用途
不要企图“一口吃成大胖子” 把握重要要因或问题重点的有效工具以收事半功倍效
果。 了解各项目对问题的影响度占百分比。 可明确重点改善项目是什么，大小顺序的内容是什么， 占大多数的项目又是什么。 订定改善目标的参考。 可发掘现场之重要问题点。
数据之收集应注意样本取得之随机性与代表性 事实现物的观察要细心、客观，数据要准确 尽，可利用柏拉图加以整理，以便掌握问题
重点
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数据分析课程
13
3 柏拉图
3.1定义
根据所搜集的数据,按不良原因,不良状况,
不良项目等不同区分标准加以整理、分 类、藉以寻求占最大比率之原因、状况 或位置。按其大小顺序排列，再加以累 积值的图形，又叫ABC图，亦称重点图 或排列图有人又叫“8020”图
自左划上粗横线，在现场划时可用色笔划在一 大张白纸上。 列出大要因（可依4M1E来分类）并用□圈起 来，加箭头，以60°的倾斜度插到粗横线上。 各要因分别再记入中小要因（细分至能采取措 施之小要因，没有小骨的鱼骨图是不行的） 根据过去之数据资料或投票方式圈4-6项重要要 因。
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16
26
撞伤
15
其他
合计
11
127
20
19
15
26
21
26
2 检查表
a) b)
2.3 分类
点检用检查表(5S活动检查表、内审检查表） 记录用检查表（不良项目检查表）
2. 4 制作及记载时注意事项
5W1H原则（目的、对象、何人、何时、何处、方法） 格式（图形或表格）及记录方法（正、○） 结果之整理：合计、平均、统计分析 传递途径：谁需要了解？要报告给谁）
3.4 5.1 5.0 4.5 4.3
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案例：
调查30名员工，食堂伙食对生产量之间
的关系。 调查10000名深圳特区打工者，分析年龄 与收入的关系。
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数据分析课程
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请划出体重与身高之间的散布图
N O . 体 重 （ X） 6 8 身 高 （ Y）
N O.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1 0
1 1
12
13
14
15
16
17
18
19
2 0
4 0
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5 0
4 5
4 5
5 0
5 7
4 8
4 3
7 0
5 7
60
63
48
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58
54
54
54
5 5
1 5 2
1 6 0
1 6 0
1 5 5
1 6 0
1 6 5
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1 5 7
1 5 6
1 7 7
1 7 2
16 9
16 9
16 6
15 5
2013-6-10
数据分析课程
11
2 检查表
2.5制作方法
列出需点检之项目或需要收集的数据 决定检查表的格式(注意项目顺序及层别) 决定记录的方式 决定检查的方法(谁检查、多久检查、检查方法） 按上述各项绘制检查表
2013-6-10
数据分析课程
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2 检查表
2· 应用时注意事项 6
上. 在横轴及纵轴标上尺度(横轴愈向右其什 愈大,纵轴愈向上其值愈大) 肥数据点到期坐标上(二点重复时,画上二 重圆号◎,三点重复时,画上三重圆号.
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5.散布图
5.3散布图类型 具强烈的正相关关系 具微弱的正相关关系 具无相关 具强烈负相关关系 具微弱负相关关系 具曲线相关关系
8
2 检查表
2.1 定义 使用简单明了的表格或图形,相关人员填 入规定之检查记录,再加以统计,提供量化 分析或对比检查用途的表格或图形
2.2示例：某五金零件不良检查表（见下页）
内部质量审核检查表
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数据分析课程
9
某五金零件不良检查表
日期 项目 外径不良