矩阵数据分析法

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QC七大手法-矩阵及矩阵数据分析法

03 关联图法
定义与特点
定义：关联图法是一种将相互关联、相互作用的因素关系用箭头连接起来，用以表示事物之间的因果关系和从属关系的图示技术。
特点
结构简单、直观明了，易于理解。
能够清晰地表示各因素之间的因果关系和从属关系。
可以方便地添加、删除、修改和整理，易于更新。
关联图法的应用范围
关还是负相关。
发现异常点
02
散布图中异常点可以提示我们数据中可能存在的异常值或错误。
预测和决策
03
根据散布图中的趋势和规律，可以对未来的趋势进行预测和决
策。
散布图法的实施步骤
01
收集数据
收集需要分析的两个变量的数据。
03
分析散布图
观察散布图中点的分布情况，判断两个变量之间的关系，并确定
是否需要进一步分析。
系统图法的应用范围
确定解决问题的策略
通过系统图法，可以明确问题的核心要素和它们之间的关系，从而制定有效的解决策略。
制定计划和目标
系统图法可以帮助制定详细的计划和目标，明确各个要素之间的关系和优先级。
流程优化
通过系统图法，可以发现流程中的瓶颈和问题，从而优化流程，提高工作效率。
系统图法的实施步骤
特点
流程图法具有直观、形象、易于理解的特点，能够清晰地展示出流程中的各个环节和它们之间的关系，帮助发现流程中的瓶颈和改进点。
流程图法的应用范围
01
生产流程
用于分析和改进生产过程中的各个环节，提高生产效率和产品质量。
服务流程
02
03
管理流程
用于分析和改进服务提供过程中的各个环节，提高服务质量和客户满意度。

矩阵数据解析法

矩阵数据解析法矩阵数据解析法是一种常用的数据处理方法，可以用来解析和处理矩阵数据。

矩阵数据是由多个数据元素组成的二维数据结构，可以表示各种类型的数据，如数值、文本、日期等。

矩阵数据解析法通过对矩阵数据进行分析和处理，提取出其中的有用信息，为后续的数据分析和决策提供支持。

在矩阵数据解析法中，首先需要了解矩阵数据的基本结构和特点。

矩阵数据由行和列组成，每个数据元素都有一个唯一的行索引和列索引。

可以将矩阵数据看作是一个由行和列组成的网格，每个网格内都包含一个数据元素。

根据行索引和列索引，可以准确定位和访问矩阵数据中的任意一个数据元素。

矩阵数据解析法可以应用于各种领域和行业的数据处理任务。

例如，在金融领域，可以使用矩阵数据解析法对股票市场的行情数据进行分析，找出其中的规律和趋势，为投资决策提供参考。

在销售领域，可以使用矩阵数据解析法对销售数据进行分析，找出销售额最高的产品和最佳销售时机，为销售策略的制定提供支持。

在生物医学领域，可以使用矩阵数据解析法对基因组数据进行分析，找出与特定疾病相关的基因，为疾病诊断和治疗提供指导。

矩阵数据解析法有多种常用的操作和技巧。

其中一种常见的操作是求矩阵的和、差、积等。

矩阵的和是将两个矩阵对应位置的元素相加得到的新矩阵，矩阵的差是将两个矩阵对应位置的元素相减得到的新矩阵，矩阵的积是将两个矩阵相乘得到的新矩阵。

另一种常见的操作是对矩阵进行转置和逆运算。

矩阵的转置是将矩阵的行和列互换得到的新矩阵，矩阵的逆是将矩阵乘以它的逆矩阵得到单位矩阵。

除了基本的操作，矩阵数据解析法还可以应用于更复杂的数据处理任务。

例如，可以使用矩阵数据解析法对矩阵数据进行聚类分析。

聚类分析是将具有相似特征的数据元素归为一类的方法，可以帮助我们发现数据中的潜在规律和模式。

通过对矩阵数据进行聚类分析，我们可以将数据元素划分为不同的群组，从而更好地理解和解释数据。

在进行矩阵数据解析时，需要注意一些常见的问题和技巧。

矩阵数据分析法

矩阵数据分析法(MaｔrixＤata AnalysiｓChａrｔ）,它就是新得质量管理七种工具之一。

矩阵图上各元素间得关系如果能用数据定量化表示,就能更准确地整理与分析结果。

这种可以用数据表示得矩阵图法,叫做矩阵数据分析法。

在QＣ新七种工具中，数据矩阵分析法就是唯一种利用数据分析问题得方法,但其结果仍要以图形表示。

数据矩阵分析法得主要方法为主成分分析法(Ｐrｉncipａl poｎent ａnalｙsis),利用此法可从原始数据获得许多有益得情报.主成分分析法就是一种将多个变量化为少数综合变量得一种多元统计方法．矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。

它区别于矩阵图法得就是：不就是在矩阵图上填符号，而就是填数据,形成一个分析数据得矩阵。

它就是一种定量分析问题得方法。

目前,在日本尚广泛应用,只就是作为一种“储备工具"提出来得。

应用这种方法,往往需求借助电子计算机来求解。

[编辑]矩阵数据分析法得原理在矩阵图得基础上,把各个因素分别放在行与列,然后在行与列得交叉点中用数量来描述这些因素之间得对比，再进行数量计算，定量分析,确定哪些因素相对比较重要得。

[编辑］矩阵数据分析法得应用时机当我们进行顾客调查、产品设计或者其她各种方案选择,做决策得时候,往往需要确定对几种因素加以考虑,然后，针对这些因素要权衡其重要性,加以排队,得出加权系数。

譬如,我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品得要求。

利用这个方法就能确定哪些因素就是临界质量特性。

[编辑]与其她工具结合使用1、可以利用亲与图（affｉnｉty diａｇram)把这些要求归纳成几个主要得方面。

然后,利用这里介绍进行成对对比,再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。

2、过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用。

3、质量功能展开。

两者有差别得.本办法就是各个因素之间得相互对比,确定重要程度;而质量功能展开可以利用这个方法得结果。

用来确定具体产品或者某个特性得重要程度．当然,还有其她各种方法可以采用，但就是,这种方法得好处之一就是可以利用电子表格软件来进行。

人力资源数据分析法之矩阵分析法(二)

引言概述：人力资源数据分析在现代企业管理中扮演着至关重要的角色。

矩阵分析法是其中一种常用的分析方法。

本文将继续探讨人力资源数据分析法之矩阵分析法，主要集中于其应用领域和方法。

通过深入理解矩阵分析法的原理和实施步骤，企业可以更有效地利用人力资源数据，做出更准确的决策。

正文内容：1.矩阵分析法的应用领域：1.1人才招聘：矩阵分析法可以帮助企业评估候选人的技能和资质，匹配最佳人选。

可以利用矩阵分析法对候选人的教育背景、工作经验、技能水平等进行评分，从而快速筛选合适的候选人。

1.2绩效评估：矩阵分析法可以帮助企业评估员工的绩效，确定奖励和晋升的依据。

通过对绩效指标的具体化和加权，可以更客观地评估员工的表现，并为员工提供发展方向和培训机会。

1.3岗位分析：矩阵分析法可以帮助企业分析各个岗位的工作内容和要求，制定相关培训计划和人才发展策略。

通过对各个维度的权重分配，可以更全面地了解每个岗位的特点和需求。

1.4组织结构设计：矩阵分析法可以帮助企业设计合理的组织结构，确定岗位的划分和层级关系。

通过分析各个岗位之间的关系和依赖，可以优化组织的协调效率，并为员工提供更明确的晋升路径。

1.5培训需求分析：矩阵分析法可以帮助企业分析员工的培训需求，确定培训内容和目标。

通过对各个维度的评估和权重分配，可以快速定位员工的培训重点，并为员工提供个性化的培训计划。

2.矩阵分析法的实施步骤：2.1确定分析目标：在使用矩阵分析法之前，企业需要明确分析的目标和问题。

只有明确了目标，才能选择适合的指标和权重。

2.2收集数据：收集与分析目标相关的数据。

这些数据可以通过员工调查、绩效评估和人才库等途径获得。

2.3定义指标和权重：根据分析目标，确定需要分析的维度和指标，并为每个指标分配相应的权重。

权重的分配要考虑到各个维度的重要性。

2.4数据分析：使用矩阵分析法对数据进行处理和分析。

可以使用软件工具如Excel等进行计算和可视化展示。

2.5结果解释：根据分析结果，给出相应的解释和建议。

QC新七大工具介绍之六：矩阵数据分析法

‘中国卫生质量管理“第26卷第1期(总第146期)2019年01月D O I :10.13912/j .c n k i .c h qm.2019.26.1.40王为人北京科技大学北京 100083Q C 新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法Ң王为人矩阵数据分析法(M a t r i x D a t aA n a l y s i sC h a r t )是一种定量及半定量的分析问题的方法㊂其基本思想来自于矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示,就能更准确地整理和分析结果㊂它与矩阵图法有类似之处㊂二者的区别在于:矩阵图法是在矩阵图上填符号,矩阵数据分析法是在矩阵单元内填数据从而形成一个数据分析矩阵㊂在Q C 新七种工具中,矩阵数据分析法是唯一一种利用数据分析问题,但结果仍以图形表示的方法㊂利用矩阵数据分析法可从原始数据中获得更多有益的信息,是一种多元统计方法㊂它可以分为权重法㊁分布矩阵图和四象限矩阵图㊂这3种方法运用于不同的场景中㊂权重法当我们做决策时,往往需要确定对哪几种因素加以考虑,然后针对这些因素权衡其重要性,加以排队,得出加权系数㊂譬如,制定方案前,向使用者㊁设计者或顾客调查对方案的要求,利用权重法确定各因素所占比重,再对不同方案或提供者在每一个因素的得分乘以权重,再求和,得到综合评分,依据综合评分排序,可以帮助管理者选择决策㊂矩阵数据分析法往往可以和其他工具结合使用㊂例如:利用亲和图把客户要求归纳成几个主要方面,形成不同层级;再将各个层级因素进行成对对比,汇总统计,对每个因素进行重要性的定量排队;过程决策图执行时确定哪个决策的综合得分高,有助于采用更合适的方案;与质量功能展开同时使用㊂还有其他方法可以采用,例如客户满意度调查等㊂有多款统计软件(S P S S ㊁S A S ㊁S -P L U S 等)及办公电子表格软件都可以支持矩阵数据分析法的数据分析计算㊂在矩阵图的基础上,把各个因素分别放在行和列,然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比,按下列步骤计算,确定哪些因素相对比较重要㊂下面通过案例来介绍如何采用矩阵数据分析法获得权重㊂(1)确定需要分析的各个方面㊂例如采用医院员工满意度,调查员工关注的诸多因素,通过亲和图得到以下几个方面:薪水高㊁福利好㊁压力小㊁机会多㊁工作环境㊁成就感㊁个人兴趣㊁晋升㊁发展前景等,进一步确定各个因素的相对重要程度㊂(2)组建数据矩阵㊂把这些因素分别输入矩阵表格的行和列,如表1所示㊂(3)确定对比分数㊂以行为基础,逐个与列对比,确定分数ai j ㊂行比列重要,给大于1的分数㊂打分范围从9分到1分,1分表示两个因素重要性相当㊂如果行没有列重要,给反过来重要分数的倒数㊂表2给出了对比分数a i j 的含义㊂Q C 新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法王为人‘中国卫生质量管理“第26卷第1期(总第146期)2019年01月4和,得到ωi ㊂ωi =ðnj =1a ij 所有的行求和之结果相加,得到W ㊂W =ðni =1ωi每一个因素的权重w i 为每一行结果与总数之比㊂w i =ωiW表1中的最后一列即为所要求的重要性参数各个因素的权重㊂这个参数可以为下一步决策提供依据㊂图2 G E 矩阵例如,采购医疗器械的决策,质量特性重要度的分析,客户满意度的评价等㊂这是一个简化的权重计算方法,较精确的方法是求出矩阵A 的最大特征值λ,其最大特征值所对应的特征向量就是权重值W :A W =λw ㊂权重法是一种定性和定量相结合的㊁层次化的㊁系统化的分析方法,也称层次分析法㊂它有很多优点,最重要的一点是简单明了,不仅适用于主观性的信息和存在不确定性的情况,还允许以合乎逻辑的方式运用直觉㊁经验和洞察力;它的另一个优点是提出了层次本身,使得决策者能够认真地考虑和衡量各项指标的相对重要性㊂分布矩阵图二维矩阵只能表现所分析事物的两个方面,如果在这两个维度中还要分析显示其他维度的数据,就显得力不从心㊂分布矩阵试图用二维矩阵表现出更多的数据量,以便理解和分析,常用于计划和执行阶段中有大量数据需要解析时㊂在质量管理活动中,分布矩阵图主要用途有:(1)分析含有多种复杂因素的流程或工序;(2)功能检查时的系统分类化;(3)从市场调查数据中把握客户对质量的要求,进行市场定位分析;(4)复杂的质量评价;(5)感官体验类型特性的分类和系统化;(6)对复杂曲线的数据分析;(7)从大量现象或数据中分析产生不符合及客户不满意的原因;(8)新产品/服务及项目开发中的先期规划等㊂图1是一个在健康饮食产品图1 健康饮食产品视觉图中应用矩阵数据分析法做视觉分布矩阵图的例子㊂在图中分析出各主成分的比重,以向量值表示,然后将各个要素的得分在矩阵上根据得分表示出来,使数目众多的数据经由一目了然的图解方法显示,从而获得可供参考的信息㊂还有一种矩阵图,称为G E 矩阵(最早由G E 公司采用):坐标横轴为业务实力,纵轴为产业吸引力,每条轴上用两条线将数轴划分为3部分,两坐标轴刻度可以分为高中低㊂矩阵还可以分得更细一些,例如1~5个级别,成为网格图㊂在图上标出所关注的各个产品㊁服务或业务,例如,可以用圆来表示各企业单位,图中圆面积大小与其相应产品的销售规模成正比,浅色扇形面积代表其市场份额㊂这样在G E 矩阵上就可以提供更多的信息㊂见图2㊂例如,可以用G E 矩阵分析医院各不同科室及提供服务的优先地位,还可与竞争对手做比较分析㊂四象限矩阵图在矩阵图的应用中,最常用的为四象限分析,它是一种对事物属性进行组合细分的分析方法㊂找出分析对象的两种相互独立的属性,将两种属性按照正反㊁强弱㊁高低等类别进行两两组合,得到4个象限,然后针对不同Q C 新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法王为人‘中国卫生质量管理“第26卷第1期(总第146期)2019年01月的象限,采取不同的对策㊂这是一种半定量㊁半定性的分析方法,可以使思维更加深入,对策更加准确㊂围绕四象限矩阵图形成了许多著名的模型㊂下面是我们常用到的实例:(1)时间管理㊂我们手头的工作都有紧急和重要两种属性,进行组合基本可以分为4个象限(图3)㊂许多人将时间花费在既不紧急又不重要的事情上,称为浪费时间㊂图3 时间管理法则(2)D I S C 性格测评㊂D I S C 是诸多性格测评方法中的一种㊂按照内/外向和以人/事为主两个维度分成4类性格,如图4所示㊂它是在组织招聘㊁岗位测评中常用的工具㊂图4 D I S C 性格测评与D I S C 类似而被更广泛应用的是性格四象限模型(图5),力量型更倾向于做决策,活泼型喜爱过程,和平型希望别人做决策,完美型则关注细节㊂图5 性格四象限(3)成人依恋模型㊂这是一个心理学模型,它将一个人对自己及对他人的看法按照积极和消极进行组合,得到了4种不同的依恋模式㊂根据测试结果可以调整㊁改善自己与他人的交往方式㊂见图6㊂图6 成人依恋模型(4)T k i 冲突解决模型㊂冲突可能产生于不同的目标与需求,继而演变为互相的敌意㊂但这并不意味着冲突就一定是一件坏事㊂如果能够合理㊁高效地处理冲突,则可能带来积极的意义㊂K e n n e t hT h o m a s 与R a l p hK i l m a n n 共同开发了基于合作性和强硬性两个维度的冲突处理的5种不同模式(图7)㊂图7 T K i 冲突解决模型(5)情景领导理论㊂这是现代管理学中的著名理论㊂随着员工从刚接手工作到非常熟练,管理者按照对工作和关系的关注程度,针对不同阶段的员工,按照支持和指导两种属性可以从S 1到S 4分成4个阶段,分别采取4种领导策略,见图8㊂ (6)管理方格理论㊂它是由德克萨斯大学的R o b e r tR.B l a k e 和J a n e S .M o u t o n 教授在1964年提出的,扩展为纵轴和横轴各9等分的矩阵图,纵轴表示管理者对人的关心(包含了保持良好的人际关系,员工对自尊的图8 情景领导理论维护,基于信任而非基于服从来授予职责和提供良好的工作条件等),横轴表示对业绩的关心程度(包括人员的服务质量,工作效率和产量,程序与过程,研究工作的创造性,政策决议的质量等),关心程度从1到9从低到高㊂见图9㊂图9 管理方格理论(7)司马光的才德理念㊂北宋的司马光提出以德㊁才两个维度来考察一个人㊂才德全尽谓之圣人,才德兼亡谓之愚人,德胜才谓之君子,才胜德谓之小人㊂对四类人相应的就有4种对策,见图10㊂图10 才德理念在现代人事管理中,也有能力意愿四象限模型(图11),用于组织对员工的使用㊁培养㊁考察和提拔㊂(8)真伪㊁正负判断㊂在医学㊁测试㊁计算机领域经常会用到这个组合㊂例如,在检测中第一㊁四象限Q C新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法王为人‘中国卫生质量管理“第26卷第1期(总第146期)2019年01月图11 能力-意愿模型为判断正确;将正样例分类成负样例,通常叫漏报;将负样例分类成正样例,则称为误报㊂见图12㊂图12 真伪㊁正负判断(9)已知/未知㊂如果将对客观的已知未知及主观的已知未知进行组合,就形成认知的4种状态:知道自己知道,知道自己不知道,不知道自己知道,不知道自己不知道(可能是一种危险的状态)㊂见图13㊂图13 认知状态(10)K a n o模型㊂1984年,日本狩野纪昭教授提出了K a n o模型,横坐标表示产品质量要素的具备程度,纵坐标为客户满意程度(图14)㊂由此可以分为:①期望属性:提供此要素客户满意度提升,不提供则下降;②魅力属性:不提供此要素满意度不会降低,但提供则大幅度提升;③必备属性:不提供此要素满意度大幅度降低,但优化并不会提升满意度;④无差异因素:客户不在意,无论是否提供,满意度都不变化;⑤反向属性:客户无此需求,提供后满意度反而降低㊂K a n o模型常用于顾客满意度调查中㊂图14 K a n o客户满意度模型(11)客户满意度的重要性㊂市场竞争日趋激烈,客户对产品的各项指标不仅要测量满意度,还要衡量指标的重要性,改进重要性高的项目对提升整体满意度更有效㊂最常用也最简单的方法是四象限法,处于重要不满意象限指标的优先级最高,相反, 不重要也不满意的象限可定为最后考虑指标㊂进一步根据获得的数据,可以将不同的产品(特别是竞争对手的产品)的各个指标表示在矩阵上,从而得到直观㊁可视化的图形(图15)㊂图15 产品满意度及重要性分析(12)满意度忠诚度矩阵㊂满意的顾客不一定能带来预期的效果,还必须把满意度上升为忠诚度㊂顾客满意度-忠诚度矩阵将满意度和忠诚度按高低分为4个象限(图16):高满意度产生高忠诚度,这是最好的结果;低满意度可能导致低忠诚度;高满意度的客户不忠诚,是值得关注的领域,如果是客户的原因则应该放弃;而低满意度客户产生的忠诚度可能是稀缺产品,是无奈的被忠诚 ,这种忠诚可能非常脆弱㊂许多医院都开展了患者满意度调查和分析,并作为评比的重要依据[1]㊂图16客户满意度-忠诚度矩阵(13)S WO T分析㊂它是组织在市场竞争分析中经常用的分析工具(图17):S代表优势,W代表劣势,O代表机会,T代表威胁㊂它可以用于分析整个行业,获取相关的市场资讯,为管理者提供决策依据㊂图17 S WO T分析(14)利益相关方矩阵㊂在组织的决策或活动中有重要利益的个人或团体,例如政府部门㊁消费者㊁顾客㊁所有者㊁股东㊁媒体㊁员工㊁供方㊁银行㊁工会㊁合作伙伴或社会㊁社团组织㊁协会㊁学会㊁社区等,应对各个相关方的决策权(重要性)及其利益所受到的影响进行评估,确保所设计的行动方案顺利㊁成功实施(图18)㊂(15)供应定位模型㊂在采购管理中,根据所采购产品的价值及风险,将所采购物品定义为战略㊁瓶颈㊁杠杆和非关键产品,只有杠杆型产品才适合于招标,价值高但风险亦高的Q C新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法王为人‘中国卫生质量管理“第26卷第1期(总第146期)2019年01月图18利益相关方模型产品需要战略化考量,风险高而采购额少的产品应关注断货风险,风险和采购额都低的产品则需要考虑简化手续等(图19)㊂医院的采购活动同样适合这4种采购方式㊂图19供应定位模型(16)波士顿矩阵㊂它在1970年由波士顿咨询公司创始人布鲁斯㊃亨德森提出㊂其将市场增长率相对市场份额组成4个象限:①处于高增长率㊁高市场占有率的明星产品,可加大投资,支持迅速发展;②处于低增长率㊁高市场占有率的金牛产品,利润高㊁销售量大,可为企业提供资金,已进入成熟期,增长率低,无需增加投资;③处于高增长率㊁低市场占有率的问题产品,虽市场机会大,但营销存在问题;④处于低增长率㊁低市场占有率的瘦狗产品,衰退产品无法为企业带来收益,宜采用撤退战略(图20)㊂在医院中能找到波士顿矩阵的应用场合[2]㊂前面提到的半量化的G E矩阵就是波士顿的数据化㊂图20 波士顿矩阵(17)囚徒困境博弈㊂假设有两个小偷A和B联合犯事被抓,两人被置于不同房间内审讯,警方的政策是:两人都坦白,各被判刑8年;如果只有1人坦白,立即释放,另一人则再加刑两年;如果两人都抵赖,根据现有证据各判1年㊂无论对方选择什么,自己选择坦白总是最优的㊂这就是著名的纳什囚徒困境博弈模型,见表3㊂在博弈论中还有许多这样的组合,如我国古代的田忌赛马等㊂在工作㊁生活及决策活动中还会遇到两维度或多维度的高低强弱好坏判断,矩阵模型都是一种可行的分析手段㊂参考文献[1]张洁,陈彤斌,倪平.住院服务质量对患者满意度㊁忠诚度的影响研究[J].中国卫生统计,2016,33(4):684-686.[2]吕凯声.波士顿矩阵在医院科室管理与建设中的应用[E B/O L].(2014-07-23).h t t p://w w w.c n-h e a l t h c a r e.c o m/a r t i-c l e/20140723/c o n t e n t-458868-a l l.h t m l.通信作者:王为人:北京科技大学教授E-m a i l:w e o r e n@163.c o m收稿日期:2018-01-10责任编辑:吴小红(上接第131页)止在认识上出现简单倾向[5]㊂在总体战略的指导下,统一开展多院区制度文化改革,加强对职工的培训教育,帮助其树立积极正确的职业发展理念,激励各院区的医务人员关注医院文化制度,充分调动职工的积极性㊂当前,针对不同院区之间㊁医务人员之间的沟通机会较少的问题,通过搭建多院区医院信息集成平台,可增强医院信息沟通的便捷性和主动性㊂该平台可应用系统的协同性和互操作性,有利于形成一个互联互通的业务协作台[6],为不同院区的文化建设提供信息技术支持㊂在此基础上,不同院区之间可以开启合作模式,在医院精神文化的引领下,通过共同举办文体活动的形式,促进院区之间人员之间的紧密联系㊂参考文献[1]贾同英,袁蕙芸.多院区医院文化建设策略[J].解放军医院管理杂志,2014,21(11):1090-1092.[2]邵明伟,林桦,李萍.医院文化:提升医疗安全与医疗质量的利器[J].中华现代医院管理杂志,2006,3(4):89-91.[3]李勉.借鉴国外先进经验加强城市社区文化建设[J].重庆理工大学学报:社会科学版,2009,23(4):63-65.[4]汪源,周国屏,尚泽辉.军队医院文化建设应重视的问题[J].解放军医院管理杂志,2013,20(10):941-942.[5]董秀晴.当前医院制度文化建设主要问题与对策[J].中华现代医院管理杂志,2004,2(12):43-45.[6]刘强. 互联网+医疗中外患者服务模式探析[J].中国卫生信息管理杂志,2015,12(4):335-337.通信作者:袁蕙芸:上海交通大学医学院附属仁济医院研究员E-m a i l:d e m o r n a y y@163.c o m收稿日期:2018-03-07修回日期:2018-03-20责任编辑:刘兰辉。

矩阵数据解析法

矩陣數據解析法定義
在矩陣圖上，要素間的關連能夠以定量化來表示；亦即將排列在矩陣圖的眾多數據，經過計算分析，得到簡化整理的方法，稱為「矩陣數據解析法」。
-1-
財團法人中衛發展中心
矩陣數據解析法定義
v資料矩陣分析法的主要方法爲主成分分析法，利用此法可從原始資料獲得許多有益的情報。
v主成分分析法是一種將多個變數化爲少數綜合變數的一種多元統計方法。
<統計學之多變量解析法理論>
-2-
財團法人中衛發展中心
矩陣數據解析法適用範圍
•新産品開發的企劃; •自市場調查的資料中，要把握顧客
所要求的品質，品質機能展開; •從多量的資料中解析不良要因; •牽涉到複雜性要因的工程解析;
-3-

2007年企业管理师咨询实务复习：质量分析技术Ⅱ——新七种工具

第⼆节质量管理咨询的常⽤统计技术⼆、质量分析技术Ⅱ——新七种⼯具质量管理分析的新七种⼯具包括：关联(系)图、KJ法(亲和图)、系统图、矩阵图、矩阵数据分析法、过程决策程序图法(PDPC 法)、⽮线图(络图)。

(⼀)关联(系)图1.关联(系)图的含义所谓关联(系)图，是把⼀个或若⼲个存在的问题及其因素间的因果关系⽤箭头连接起来的⼀种图，便于直观地找出各因素之间的因果关系。

2.关联(系)图的作⽤关联(系)图适合于整理因素间有交叉关系的较复杂的问题，同时应⽤关联(系)图从计划阶段开始就能够以⼴阔的视野把握问题，同时准确地抓住重点并协调⼤家的意见，让每个⼈都可不拘形式⾃由发表意见，有利于探索问题的因果关系，能打破成见和解决问题。

其具体应⽤于以下环节：(1)制订、展开质量保证和质量管理⽅针；(2)制订质量管理的推进计划；(3)分析制造过程中不良品的原因，尤其是潜在原因的分析；(4)提出解决市场投诉的措施；(5)有效地推进QC⼩组活动；(6)促进采购原辅材料、外购件的质量管理；(7)改进各职能管理⼯作的质量。

3.关联(系)图的绘制步骤(1)提出认为与问题有关的⼀切相关原因(因素)；(2)⽤简明通俗的语⾔表⽰原因；(3)⽤箭头表⽰原因之间、原因与问题之间的逻辑关系；(4)了解问题因果关系的全貌；原因应深⼊分析直⾄找出末端原因。

(5)进⼀步归纳出重点项⽬，⽤双圈标出。

4.关联(系)图应⽤注意事项(1)关联(系)图中的因素间必须是有交叉关系的。

(2)⽤因果分析关联图时，“要因”必出⾃末端因素并做出“标识”；(3)分析关系图时，其要因必须是对所有末端原因逐⼀现场验证后得到的。

例题：与关联(系)图拥有相同效⽤的还有().A. 控制图B. 散布图C. 系统图D. 排列图E. 因果分析法答案：CE(⼆)KJ法(亲和图法)1.KJ法(亲和图)的含义。

所谓KJ法，就是针对某⼀问题，充分收集各种经验、知识、想法和意见等语⾔、⽂字资料，通过A型图解进⾏汇总，并按其相互亲和性归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统⼀认识，以利于问题解决的⼀种⽅法。

品质统计管理(质量统计管理)矩阵数据分析法解析

品质统计管理（质量统计管理）矩阵数据分析法解析目录01 .矩阵数据分析法 (3)1 .定义： (3)2 .主要方法： (3)3 .应用时机： (3)4 .适用范围： (3)5 .矩阵数据解析法的做法： (4)6 .注意事项： (4)7 .案例： (4)02 .总则： (5)03 .新七大工具包括： (5)01 .矩阵数据分析法1 .定义：矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。

这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。

2 .主要方法：数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法，利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。

主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

3 .应用时机：a .大量的数据进行要因解析。

b .复杂因子变量分析。

c .品质对复杂的要因交络重叠的工程解析。

d .品质工程评价。

4 .适用范围：a .新产品开发的企划；b .复杂的品质评价；c .自市场调查的资料中，要把握顾客所要求的品质,质量功能的展开；d .从多量的资料中解析不良要因；e .牵涉到复杂性要因的工程解析；5 .矩阵数据解析法的做法：a .收集资料。

b .确定因素对事件影响程度。

c .求相关系数 r。

d .以计算机辅助计算，由相关行列求出固有值及固有向量值。

e . 作出矩阵图。

f . 下判断。

6 .注意事项：新QC七大手法中唯一采用数据解析的方法就是“矩阵数据分析法”，这个方法是将已知的资料，经过整理、计算、判断与解析后，利用计算机进行多变量分析，适用于复杂多变且需要解析的案例，是一种在品质管理专业领域中较复杂的方法，使用的机率并不高，只要概略熟悉即可。

在使用“矩阵数据分析法”时应注意：a .正确判断所取得的资料是有效的；b .如何确保有效处理收集的资料。

7 .案例：下图是X-Y矩阵图，其中abcde为输入因素，ABCDE为输出因素，A因素影响重要度为5，B为6，C为4，D为7，E为2；请确定a、b、c、d、e输入因素的影响顺序。

矩阵数据分析法案例

矩阵数据分析法案例矩阵数据分析法是一种常用的数据分析方法，它通过矩阵运算和统计分析，帮助人们更好地理解和利用数据。

在实际应用中，矩阵数据分析法可以用于多个领域，比如金融、市场营销、生物医学等。

本文将通过一个实际案例，介绍矩阵数据分析法的应用，并分析其效果。

案例背景。

某公司在市场营销方面遇到了一些问题，他们希望通过数据分析找到问题的根源，并提出有效的解决方案。

该公司收集了大量的市场数据，包括销售额、广告投入、顾客满意度等指标，希望通过这些数据找到影响销售额的关键因素。

数据处理。

首先，我们将收集到的数据整理成矩阵的形式，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

然后，我们可以利用矩阵运算和统计分析方法，对这些数据进行处理和分析。

数据分析。

在数据分析阶段，我们可以利用矩阵数据分析法进行主成分分析（PCA）、因子分析、相关性分析等。

通过这些分析，我们可以找到影响销售额的关键因素，比如广告投入、顾客满意度等。

同时，我们还可以利用矩阵数据分析法进行聚类分析，将顾客分成不同的群体，以便更好地进行市场定位和营销策略制定。

解决方案。

通过矩阵数据分析法的应用，我们找到了影响销售额的关键因素，并提出了相应的解决方案。

比如，针对不同的顾客群体，我们可以制定不同的营销策略，以提高销售额；同时，我们还可以优化广告投入的策略，提高投入效益。

通过这些解决方案的实施，公司的销售额得到了显著提升。

总结。

通过上述案例，我们可以看到矩阵数据分析法在市场营销领域的应用效果。

通过对大量的市场数据进行矩阵分析，我们可以找到隐藏在数据中的规律和关联，帮助企业更好地理解市场和顾客，提出有效的营销策略。

因此，矩阵数据分析法在实际应用中具有重要的意义，可以为企业提供有力的决策支持。

结语。

矩阵数据分析法作为一种常用的数据分析方法，在实际应用中发挥着重要的作用。

通过矩阵数据分析法，我们可以更好地理解和利用数据，为企业的发展提供有力的支持。

希望通过本文的案例介绍，读者能对矩阵数据分析法有更深入的了解，并在实际工作中加以应用。

矩阵数据分析法

5-4-矩阵数据分析析法
剂量之配合的变动
5-4-5
矩阵数据分析法在3824是应用
矩阵数分析法的绘制(略)
5-4-矩阵数据分析法
5-4-6
凉爽
醒目、花哨
5-4-4
矩阵数据解析法的应用范围
常于计划和执行阶段中有大量数据需要解析时： 1、牵涉到复杂性要因的工程解析时。 2、从大量资料中解析不良要因 3、自市场调查的资料中，要把握顾客所要求的品质
4、功能检查时的系统分类化 5、复杂的品质评价
6、曲线对应数据之解析
7、新产品开发企划
矩阵数据解析法在TQM中应用事例
阶段
应用
内容
各种食品喜好的分类
将喜好分类成一般性喜好、年龄别、性别、并将各种食品分类
新产品A布的用途探索企划、开发荧光灯分光分布色泽的推定
对照开发新产品的种特性和各种用途的要求特性群，以找出新开发产品的最适当用途。从各种荧光灯的分布找出较佳色泽的光谱
时髦循环和预测
不年轻
有速效性
速效的运动饮料
恢复疲劳饮品
0.5
中药
-0.5
0
高效苦的
清爽的明快的
高级的印象深的
大都市的
面向年轻人的
年轻
0.5
新潮的
杜仲茶 -0.5
蔬菜汁
减肥茶
健康饮食品视觉图Βιβλιοθήκη 5-4-矩阵数据分析法没有速效性
5-4-3
事例：包装样品在主成分轴上的分布
温暖
不醒目、朴素
5-4-矩阵数据分析法
从各年度别时髦设计的形象调查预测次年度的时髦动态
被期望的汽车式样
分析各种汽车各个部分的尺寸，分析消费者所喜欢的因素

矩阵数据分析法

矩阵数据分析法矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart )，它是新的质量管理七种工具之一矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。

这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。

在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法 (Principal component analysis )，利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。

主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。

它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。

它是一种定量分析问题的方法。

目前，在日本尚广泛应用，只是作为一种储备工具”提岀来的。

应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。

［编辑］矩阵数据分析法的原理在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。

［编辑］矩阵数据分析法的应用时机当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性加以排队，得岀加权系数。

譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。

利用这个方法就能确定哪些因素是临界质量特性。

［编辑］和其他工具结合使用1.可以利用亲和图(affinity diagram )把这些要求归纳成几个主要的方面。

然后，利用这里介绍进行成对对比，再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。

2.过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用3.质量功能展开。

两者有差别的。

本办法是各个因素之间的相互对比，确定重要程度；而质量功能展开可以利用这个方法的结果。

用来确定具体产品或者某个特性的重要程度。

七大手法与九大步骤

“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。

“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、P DPC法以及矩阵数据分析法等。

“老七种”：1、分层法（分类法、分组法）质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。

为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。

2、调查表用于收集和记录数据的一种表格形式,便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析3、排列图对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。

4、直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。

它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。

直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。

5、因果图（Causeand effectdiagram)——石川图、特性要因图、树枝图、鱼刺图以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。

6、控制图也叫质量管理图或监控图。

它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。

这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。

控制图的一般格式如图8-7所示。

7、相关图法相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。

它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。

相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。

“新七种”：1、系统图表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形(倒立逻辑关系因果图）2、关联图把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。

质量工具之矩阵解析法

质量⼯具之矩阵解析法1. 什么是矩阵解析法前⾯我们有⼀篇⽂章专门写矩阵图的⽂章，对矩阵解析法（Matrix Data Analysis Chart）也进⾏了简单介绍。

矩阵图上各元素间的关系，如果能⽤数据定量化表⽰，就能更准确地整理和分析结果。

这种可以⽤数据表⽰的矩阵图法，叫做矩阵数据解析法或矩阵数据分析法，简称矩阵解析法。

矩阵解析法⽤于确定各对策措施的优先顺序时，也叫优先顺序矩阵法（Prioritization Matrices）。

矩阵解析法是从矩阵图法演化⽽来，它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，⽽是填数据，形成⼀个分析数据的矩阵，从⽽量化各要素间的相关性，进⼀步了解问题与⼿段或⽅法与对策间的相互关系。

矩阵解析法是⼀种定量及半定量的分析问题的⽅法，是⼀种多变量的统计⽅法，计算较复杂，⼀般⽤计算机进⾏计算。

常见的统计分析软件及电⼦办公软件中的表格软件都可以⽀持矩阵数据分析法的数据分析计算。

在QC新七种⼯具中，矩阵解析法是唯⼀⼀种利⽤数据分析问题的⽅法，其结果仍要以图形表⽰，适⽤于复杂多变且需要解析的案例，是⼀种在质量管理专业领域中较复杂的⽅法。

可以预见，随着计算机技术的进步，在质量管理软件中将会获得越来越⼴泛的应⽤。

2. 矩阵解析法的原理要想阐述清楚矩阵解析法的原理，⾸先要详细说⼀下”主成分分析法“。

矩阵解析法的主要⽅法为主成分分析法（Principal component analysis，PCA），⼜称主分量分析法或主成分回归分析法，是⼀种统计⽅法，其通过正交变换将⼀组可能存在相关性的变量转换为⼀组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

2.1什么是主成分分析法主成分分析⾸先是由K.⽪尔森（Karl Pearson）对⾮随机变量引⼊的，后来H.霍特林将此⽅法推⼴到随机向量的情形，信息的⼤⼩通常⽤离差平⽅和或⽅差来衡量。

在实证问题研究过程中，为了全⾯、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。

《矩阵数据解析法》课件

数据收集阶段，需要收集大量的数据，包括文本、图片、音频、视频等。
数据处理阶段，需要对收集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，以便于后续的分析。
结果分析阶段，需要对处理后的数据进行深入的分析，包括统计分析、机器学习、深度学习等方法。
结果呈现阶段，需要将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，以便于用户理解和使用。
应用广泛：矩阵数据解析法在许多领域都有广泛的应用，如金融、市场分析、科学研究等
矩阵的定义：由m行n列元素排列成的矩形阵列矩阵的元素：可以是数字、符号、向量等矩阵的维数：行数和列数矩阵的运算：加法、减法、乘法、除法等
矩阵数据解析法的基本概念矩阵数据的表示方法矩阵数据的解析方法矩阵数据的应用领域
确定矩阵的维度和元素类型
初始化矩阵，为每个元素分
配内存空间
填充矩阵，将数据放入相应
的元素位置
检查矩阵的完整性和正确性，确保没有遗漏
或错误
添加标题
确定矩阵数据：收集并整理数据，形成矩阵形式
添加标题
数据预处理：清洗、转换、标准化等操作，提高数据质量
添加标题
特征提取：选择合适的特征，进行特征工程
矩阵形式：将数据以矩阵形式展示，便于理解和分析
统计分析：对数据进行统计分析，如平均值、中位数、众数等，便于量化理解
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
图形化：将数据以图形化方式展示，如柱状图、饼图等，便于直观理解
模型构建：根据数据构建模型，如回归模型、分类模型等，便于预测和决策
确定数据来源：收集相关数据，如市场数据、用户数据等数据清洗：去除重复、缺失、错误等数据数据分类：将数据按照类别、属性等进行分类数据整理：将数据整理成便于分析的格式，如表格、图表等

QC七手法：矩阵数据解析法

Ai (Ai -A ) (Ai -A ) 2 Bi (Bi- B) (Bi- B) 2 (Ai -A ) 2 (Bi-B)
3112000
1 -1 1 3 1 1 -1
2 0 1 1 -1 1 0
3102000
1 -1 1 2 0 0 0
10 0 4 10 0 2 -1
2．求相关系数 r =
车类 A C D
A 1 -0.35 0.90 -0.60
B -0.35 1 0.00 0.85
C 0.90 0.00 1 -0.43
D -0.60 0.85 -0.43 1 3．作成矩阵 4．判断（2个向量相叠）完全正相关有些正相关 30° 车子 A.C B.D A.D 全长全宽动力方向盘 ◎ × 座椅价格流线型 ◎ △ × 备件 TURBD ◎ △ × 没有相关 90°r =0 有此负相关 120° 完全负相关 r =-1 5．结果就AC、BD中，由于为正相关，所以取相同的项目。可知道“流线型”及“TURBO”为消费者所想要的。而AD为负相关，所以取不同的项目，其资料如AC、BD般，此项调查显示了“流线型”及“TURBO”主导了汽车的销售。
矩阵数据解析法
一．矩阵数据解析法简要说明
矩阵数据解析法是将已知的宠大资料，经过整理、计算、判断、解析得出结果，以决定新产品开发或体质改善重点的一种方法。如果能从现有的数千、数万、及至数十万的资料中寻求方法，并非简单的作业。然而，若这些资料经过计算并整理后，可以得到所需要的有用的信息，，迅速找到解决问题的方向。
四．矩阵解析步骤
为了方便说明，以下提供例子，解说了5个人针对4种汽车之性能及外观作评价，想找出顾客对汽车的哪些重点特别注意，以便研究新一代车重点。步骤解析 1．收集资料车A B C D 特性全长长短短长全宽宽窄窄宽动力方向盘有有有无座椅跑平车座平车座跑车座价格高低低高右图为5人对4部汽车的评价。其评价3分为佳；2分为中；1分为劣车A B C D 姓名王敏 3 1 2 3 赵正 1 1 2 1 罗娜 2 2 1 2 聂创 1 1 1 3 彭艳 2 3 3 1 (二)先取A车及B车作相关系数之解析，计算如下：（Ai –A ）2

矩阵数据分析法

矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的质量管理七种工具之一。

矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。

这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。

在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。

主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。

它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。

它是一种定量分析问题的方法。

目前，在日本尚广泛应用，只是作为一种“储备工具”提出来的。

应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。

矩阵数据分析法的原理在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。

矩阵数据分析法的应用时机当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。

譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。

利用这个方法就能确定哪些因素是临界质量特性。

和其他工具结合使用1.可以利用亲和图（affinity diagram）把这些要求归纳成几个主要的方面。

然后，利用这里介绍进行成对对比，再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。

2.过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用。

3.质量功能展开。

两者有差别的。

本办法是各个因素之间的相互对比，确定重要程度；而质量功能展开可以利用这个方法的结果。

用来确定具体产品或者某个特性的重要程度。

当然，还有其他各种方法可以采用，但是，这种方法的好处之一是可以利用电子表格软件来进行。

服装QC七大手法

服装QC七大手法在20世纪80年代初，日本品质界又有流行QC新七大手法，它们分别是：关联图法、KJ（亲和图）法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC（过程、决策、程序、图）法、矢线图法。

QC新七大手法主要是用于为生产的计划阶段提供有效和科学的方法与途径。

它是与语言资料为基础，通过定性分析来自企业内外部的信息，实施决策的合理化，从而，确保了品质。

QC新七大手法包含了运筹学、系统工程、价值工程等管理科学的思想，是新时期管理人员制定计划、搞好协调和控制的锐利武器。

在企业的实际运用中，笔者发现很多人被QC新七大手法的理论套牢，单在理论理解方面，因关联的学科较多，理解起来繁杂，转化为实用性不高。

本人认为，任何一种先进的理念和工具，首先我们必须进行深入的学习和揣摩，掌握它的精髓；其次根据实际情况，也可进行一些适当的变化。

下面就浅谈QC新七大手法在工作中的运用。

一、关联图法在对合格率低下的原因进行分析时，我们试用了关联图法。

因为我们管理不到位，造成工人对机器保养不好，又因为工人对机器保养不好，设备生产的不合格品较多，因为生产的不合格品多是熟练工人少，生手又缺少培训，品质巡查也不到位造成，后来我们加大了对员工的培训力度，产品合格率也有了回升。

关联图法是对原因——结果、目的——手段等关系复杂和相互纠缠的问题，在逻辑上用箭头表示其相互关系，从而确定其主要影响因素的方法，又称关系图法。

二、KJ（亲和图）法 KJ （亲和图）法的核心是头脑风暴法，是根据结果去找原因。

我们在一次品质分析会上，关于近段时间品质合格率下降原因的检讨。

要求大家具体分析品质下降的原因，再提出相应改进措施，因为品质下降的原因较复杂，大家都保持沉默，一度使会议限入僵局。

后来主持人引导大家，大家可以提出自己的每一个想法，现不要求具体分析，只是把想法记录在案，这样会议的讨论才得以热烈的进行。

会后，再组织人对这些问题进行分析排查。

这样不仅会议得到正常进行，而且也找出了品质下降的原因和改进措施。

矩阵数据分析法

矩阵数据分析法
矩阵数据分析法是一种有效的数据分析技术，它通过收集、处理和分析矩阵数据来抽象出结构，用以获取更加清晰的信息。

它的基本思路是使用抽象的命题来映射矩阵中的元素，然后根据映射关系构建出矩阵，从而提取出结构信息。

矩阵数据分析法可以应用于多个领域，如图像处理、信号处理、网络分析、机器学习、卫星遥感、多种实验数据分析等。

它分析数据时，可以把数据集中概括成多维的矩形，每一维代表一个变量，其中的每一个元素代表实验观测值。

矩阵数据分析得出的有关变量之间的结构关系对于下一步的模型分析和实验设计都是十分有帮助的。

此外，矩阵数据分析法还可以用于识别数据中的异常或失衡情况，这是有助于提高实验精度和整体质量的方面。

例如，在金融行业，矩阵数据分析法可用于发现指数/股票之间的关系，以及金融交易中可能存在的不对称情况。

最后，矩阵数据分析法的优点之一是它可以在比较短的时间内完成大量的数据分析，并得出比较准确的结果。

因此，它不仅能够有效提高实验效率，而且还能提升信息处理效率。

总之，矩阵数据分析法是一种高效的数据分析技术，通过收集、处理和分析矩阵数据，可以提高实验效率和信息处理效率，且能发现异常情况或失衡现象，为下一步的模型分析和实验设计提供有力的支持。

人力资源数据分析法之矩阵分析法(二)

人力资源数据分析法之矩阵分析法（二）引言概述：人力资源数据分析是指利用统计学和数据分析方法来解释、理解和预测与员工相关的数据。

矩阵分析法是一种常用的数据分析工具之一，它可以帮助人力资源专业人员更好地理解和管理员工数据。

本文将深入探讨人力资源数据分析法之矩阵分析法的相关内容。

正文：1. 目标设定的矩阵分析法1.1 确定人力资源数据分析的目标1.2 建立矩阵模型，包括因素与目标的关联关系1.3 收集和整理相关数据1.4 进行数据分析，确定目标的关键因素1.5 根据分析结果制定改进方案2. 绩效评估的矩阵分析法2.1 确定绩效评估的目标和指标体系2.2 建立矩阵模型，将员工的绩效与指标进行关联2.3 收集和整理员工绩效相关数据2.4 进行数据分析，评估员工的绩效水平2.5 根据评估结果提供有针对性的发展和激励方案3. 培训需求分析的矩阵分析法3.1 确定培训需求分析的目标和内容3.2 建立矩阵模型，将员工的技能和岗位要求进行关联3.3 收集和整理员工技能和岗位要求相关数据3.4 进行数据分析，确定培训的重点和方向3.5 根据分析结果制定培训计划和方案4. 人才管理的矩阵分析法4.1 建立人才管理矩阵模型，将员工的能力和潜力进行关联4.2 收集和整理员工能力和潜力相关数据4.3 进行数据分析，评估员工的能力和潜力水平4.4 根据评估结果制定员工发展和培养计划4.5 实施人才管理方案，提高组织的人力资源效能5. 风险评估的矩阵分析法5.1 确定风险评估的目标和指标体系5.2 建立矩阵模型，将员工的风险和指标进行关联5.3 收集和整理员工风险相关数据5.4 进行数据分析，评估员工的风险程度5.5 根据评估结果制定风险应对措施，降低组织的人力资源风险总结：通过矩阵分析法，人力资源专业人员可以更好地理解和管理员工数据，实现目标设定、绩效评估、培训需求分析、人才管理和风险评估等方面的优化和改进。

这种数据分析方法使得人力资源决策更加科学、准确，并为组织提供了实现战略目标的有效手段。

质量管理“新七种工具”——矩阵图与矩阵数据分析法

矩阵数据分析法可以应用于市场调查、预测新产品开发、规划、研究，以及工序分析等方面。只要存在一定的数据，就可以使用这种方法，它的主要用途有以下几个方面：
①用于预测。如用于服装流行周期的预测。若选定53种代表各年度的服装设计款式，由45位专家使用20种评价尺度，经过主成分分析，发现时代因素为第一主成分，女性因素为第二主成分，独特因素为第三主成分。
把这5种矩阵图组合起来，就可以进一步组合成各种矩阵图，也可以把系统图与矩阵组合起来使用等等?
3．矩阵图的用途-矩阵图在质量管理中应用，主要有以下几个方面：
①给定开发改进系列产品的着眼点。
①以产：品的质量保证和管理机构的联系，确定加强质量保证体系，、
③加强质量评价机构，提高其效率。
④探求生产工序产生不良品的范围，分析不合格现象——原因分析——32序(发生源)之间关系-
③用于工序质量分析：如某汽车厂，加工汽车左右前挡泥板时，右挡泥板易出现折皱。后来在钢板上任选39处画上阴0的圆，测定冲压后的圆的变形度，取左挡板Ⅱ8个，右挡泥板27个，一共45个样品，得到45X39的计量值数据。经过主成分分析，发现影响折皱发生秆不是折皱处本身的圆变形，而是偏离折皱处的某特定位代的变形度，找到其机械、材料方面的影响因素，予以消除，建立厂工序质量管理标准。这是专业技术与管理技术相结合的范例。
③Y型矩阵图；Y型矩阵图是由A和B因素、B和C 因素、C-FUA因素3个L矩阵组成的图，见图12—Ⅱ2 所示。图12—12Y型矩阵
④K型矩阵图÷是由A和B、B和C、C和D、D相 A因素四个L矩阵组合而成，见图12—Ⅱ3所示。
⑤C型矩阵图+这是分别用A、B、C因素作边的立方型矩阵图，它的特征是以A、B、C各因素规定的三元空间上的点作为着眼点。见图12—14所示，