数据分析方法及理论详解
fMRI数据分析处理原理及方法
fMRI数据分析处理原理及方法一、功能图像数据的性质功能磁共振数据包括解剖（结构）像和功能像两类。
解剖像采用高分辨的T1、T2及FSPGR三维成像方式。
功能像的处理是fMRI数据处理的关键。
因为脑皮层活动瞬息变化，相应要求足够快的成像序列对某一个刺激任务造成的皮层活动进行记录，并且要有对脑血氧代谢的产物——脱氧血红蛋白产生的T2*缩短效应敏感，EPI(Echo planar Imaging)、FLASH(Fast Low Angle Shot)等序列可以满足这两个条件，现在大都采用EPI序列采集fMRI功能像。
EPI于频率编码上采用一系列反向梯度，通过一次激发产生建成一幅MR图像的所有信号，基于小角度激发的GRE-EPI(Gradient echo- Echo planar Imaging)技术，在很短的TR时间内得到一系列（数幅至数十幅）图像。
每次采集得到的图像组成一个脑体积(V olume)，相应要求在fMRI实验组块(Epoch/block Paradigm)设计时，每个组块的时间必须为TR时间的整数倍。
实际的血流动力相应是一个缓慢的过程，任务激发后信号经过一个小的下降期开始上升，4-8秒达到高峰然后缓慢下降，11-14秒恢复。
在事件相关设计(Event-related Paradigm)时，如果不考虑两（次）任务间的相互作用，需要保证间隔时间大于一次响应时间。
但也有研究显示短的刺激间隔时间对统计结果并无多大影响。
（见图1）。
EPI序列以极快的采集速度，在一个数分钟的实验(Session)中，产生数百至数千幅图像，几十个不同时间的脑体积成为EPI图像的时间序列(Time-series Image)。
快速以牺牲图像的分辨率为代价，典型的EPI图像采集矩阵为64×64，提高采集矩阵会延长采样时间并且导致更严重的图像几何变形。
除此之外，EPI 序列图像对外在磁场环境的影响十分敏感，微弱的BOLD信号会伴有大量的干扰成分。
论环境监测数据的分析方法
论环境监测数据的分析方法摘要：本文主要叙述了几种常用的环境监测数据的分析方法，说明了对监测数据进行综合分析是非常重要的。
Abstract: This paper describes several commonly used in environmental monitoring data analysis method of monitoring data, the comprehensive analysis is very important.关键词：环境监测；质量浓度；数据；分析；方法Key words: environmental monitoring; mass concentration; data analysis; method;一、监测数据综合分析的目的和作用环境监测是科学性很强的工作，它的直接产品就是监测数据。
监测质量好坏集中反映在数据上，准确、可靠、可比的环境监测数据是环境科学研究工作的基础，是环境管理的依据。
一个环境监测站每年可提供成千上万的监测数据，但这些数据本身是孤立的、离散的，必须从不同的目的和作用出发，把环境监测所获得的资料、数据，通过不同的途径和方法分类、统计、转化、汇总，找出其本质的东西，获取环境管理所要求的各种综合数据。
环境监测数据综合分析的目的是完成监测数据、信息资料向环境质量定性和定量结论的转变，通过监测数据、信息资料的深加工与自然环境、社会经济发展等诸因素的综合分析，实现为污染防治决策和环境建设决策的转变。
环境监测数据综合分析是环境监测过程中环节的重要环节，也是最终环节。
一般来说，环境监测综合分析技术的水平高低，代表着监测站技术水平的高低，也决定着监测站在环境管理中的地位和作用。
二、监测数据综合分析的方法在对环境质量进行综合评价或对区域环境污染状况进行评价时，都是以一定数量的监测数据和资料为依据的。
这些数据和资料包括环境要素的监测数据、环境条件数据、污染源调查监测数据、现场调查数据和实测数据等等。
大数据处理及分析理论方法技术
大数据处理及分析理论方法技术（一）大数据处理及分析建设的过程随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？一是建立一套运行机制。
大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。
没有标准就没有系统。
应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。
应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
（二）大数据处理分析的基本理论对于大数据的概念有许多不同的理解。
中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。
而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。
对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
金融数据分析的方法和技巧
金融数据分析的方法和技巧金融数据分析是金融领域重要的应用之一，也是数据分析领域的热门话题，如果你想学习金融数据分析，那么你需要了解金融数据分析的方法和技巧。
在这篇文章中，我们将会讨论金融数据分析的方法和技巧，以帮助你更好的进行金融数据分析。
一、了解基本数据分析方法首先，了解基本数据分析方法是关键，比如数据清洗，数据展示和数据建模。
在数据清洗阶段，你需要清洗和处理数据中出现的缺失值、异常值等。
在数据展示阶段，你需要使用可视化的方式诠释数据，并从展示结果中发现数据中的规律和趋势。
在数据建模阶段，你需要通过建立模型对数据进行预测和分析。
二、建立合适的数据处理方式建立合适的数据处理方式可以帮助你轻松应对不同的数据处理问题。
在实际应用中，你需要根据数据的类型和数据的分布情况来选择适合的数据处理方式。
比如：在金融领域中应用广泛的模型包括如现代投资组合理论和风险管理等。
数据统计方法有回归分析和时间序列分析等。
三、培养数据思维在进行金融数据分析时，有一个重要的概念是数据思维。
数据思维是指以数据为中心的思考和分析方式，数据思维能够帮助你更好的理解数据。
要培养数据思维，我们可以通过多接触数据，实际操作数据，了解数据背后的故事等方式来提高自己的数据思维能力。
四、提高数据科学技能数据科学技能是进行金融数据分析的基础，它包括统计学、计算机编程能力、数据可视化技能等。
如果你想成为一个专业的金融数据分析师，你需要学习和掌握这些基本技能。
五、掌握金融领域专业知识金融领域是数据分析应用的重要应用领域。
因此，为了进行金融数据分析，需要了解金融领域的专业知识，如金融市场、金融产品、金融规则等，提高自己对金融领域的理解。
六、进行数据分析实践在进行金融数据分析之前，一定要多实践。
通过实践，你可以更好的了解数据和数据背后的故事，同时也可以更快速、准确地熟练掌握数据处理的方法和技巧。
在实践过程中，也可以结合社区的数据分析分享交流，以探讨数据分析方法的实际应用和经验分享，帮助自己成为专业的金融数据分析师。
带负荷测试的理论方法及数据分析
带负荷测试的理论方法及数据分析摘要：对于新建、扩建和改造完毕并需要投产运行的设备，需要通过带负荷测试来确保电压互感器、电流互感器的变比和极性正确，通过分析有功功率、无功功率的正负与电压、电流的大小、方向之间的关系，计算电流互感器的实际变比来判断其接线是否正确。
关键词：带负荷测试；六角图；功率方向分析带负荷测试是在新建或改造线路送电过程，线路（或主变）有负荷电流后所进行的各CT 绕组相位、大小进行的测试；是检验CT极性、变比正确性、保证设备投运后安全可靠运行的最后一次测试，因此带负荷测试工作极为重要。
所有110kV及以上线路、所有主变新建投产、技改、修理工作CT回路有变动的设备送电，均须进行带负荷测试工作，测量所有新增或改动的CT回路的相位及大小。
一、带负荷测试的理论基础1.1 相位在电力系统中的常用功能通过测量量之间的相位可以判别电路是感性还是容性，根据有功功率计算公式±P=UICOS(ψ)无功功率计算公式：±Q=UISIN(ψ)可作出以下侧向量图：用相位表测量出同相电压与电流之间的相位ψ，在下图中以电压作基准画在+P轴上，根据测出的相位可画出电流的位置，再根据电流所处的位置便可判定电路是感性还是容性。
分析步骤如下：1.初步判断电流大小：1）看零序电流：零序电流一般都比较小，接近零，远远小于各相电流，如果In过大，就要考虑CT回路是否有接错的可能。
2）看各相电流大小：各相电流的大小一般差别不大，若差别过大，就要考虑CT回路是否接错。
2.计算变比，判断变比是否正确：根据已知变比的绕组计算出一次电流，再计算二次回路改动的绕组的变比，是否与要求的一致。
如表1为测量组变比更改后的测量结果，保护变比为1200/1,计算出测量组变比为：0.527*1200/0.396=1597，即可判断测量组变比是否正确。
若所有绕组都是第一次测试，可根据对侧电流或线路功率计算出一次电流，再计算变比。
3.绘制六角图，步骤如下：1）画出坐标轴2）先画出Ua作为基准；3）根据各相电流的相位画出相位图。
动态面板数据分析步骤详解..
动态⾯板数据分析步骤详解..动态⾯板数据分析算法1. ⾯板数据简介⾯板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截⾯数据、混合数据，是指同⼀截⾯单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截⾯空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截⾯数据按时间维度堆积⽽成。
⾃20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注⾯板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计⽅法及计量分析软件的发展，⾯板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分⽀之⼀。
⾯板数据越来越多地被应⽤到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有⼀个时点的横截⾯数据模型，⾯板数据包含了更多时间维度的数据，从⽽可以利⽤更多的信息来分析所研究问题的动态关系;⽽时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产⽣的，在实际计量分析中，在研究其动态调整⾏为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，⽽⾯板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产⽣的偏误;同时，⾯板数据同时具有时间和截⾯空间的两个维度，从⽽分享了横截⾯数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。
2. ⾯板数据的建模与检验设3. 动态⾯板数据的建模与检验所谓动态⾯板数据模型，是指通过在静态⾯板数据模型中引⼊滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。
这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从⽽造成估计的内⽣性。
4、步骤详解步骤⼀：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，⾯板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
李⼦奈曾指出，⼀些⾮平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，⽽这些序列间本⾝不⼀定有直接的关联，此时，对这些数据进⾏回归，尽管有较⾼的R平⽅，但其结果是没有任何实际意义的。
这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。
使用AI技术进行数据分析的方法及步骤详解
使用AI技术进行数据分析的方法及步骤详解数据分析是现代企业成功的重要组成部分。
随着人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 技术的不断发展，它正在改变传统数据分析方式。
AI技术可以处理大量复杂的数据，提供准确、快速和智能化的解决方案。
本文将详细介绍使用AI技术进行数据分析的方法及步骤。
一、了解AI技术在数据分析中的应用AI技术在数据分析中扮演着至关重要的角色。
它能够帮助企业提取和理解大规模和多维度的数据，揭示出隐藏在其中的关联性和趋势。
以下是一些常见的AI技术在数据分析中的应用：1. 机器学习 (Machine Learning, ML)：机器学习是人工智能领域最重要和最常用的技术之一。
它利用算法和模型来自动地从历史数据中学习，并根据新输入做出预测或决策。
通过机器学习算法，我们可以发现隐藏的模式、构建预测模型以及进行异常检测等。
2. 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)：自然语言处理使得计算机能够理解和处理人类语言。
在数据分析中，NLP可以帮助我们提取和解释大量的文本数据，为决策提供有价值的信息。
3. 图像识别(Image Recognition)：通过图像识别技术，计算机可以自动地分析、识别和分类图像。
这种技术在图像数据分析中非常有用，例如监控摄像头的视频分析、医学影像的诊断等。
二、使用AI技术进行数据分析的步骤下面将介绍使用AI技术进行数据分析的一般步骤：1. 确定目标和问题：在开始之前，需要明确定义数据分析的目标以及要解决的问题。
这有助于确定所需的AI技术和工具，并为后续步骤提供指导。
2. 数据收集与清洗：在进行数据分析之前，必须收集所需的数据，并确保其质量。
这包括删除重复值、填补缺失值、处理异常值等一系列操作。
此外，在清洗过程中还需要对数据进行规范化和转换，以便于后续处理。
3. 特征选择和提取：特征是用来描述样本对象（如事物或事件）的某些方面或属性。
数据分析的理论基础
数据科学的定义 数据科学的研究对象 数据科学的体系结构概述 数据科学的体系结构测 医疗：病患诊断、药物研发和流行病预测 商业智能：市场分析、销售预测和客户细分 人工智能：机器学习、自然语言处理和计算机视觉
统计学在数据分 析中的作用
统计学是一门科学， 旨在研究数据的收 集、整理、分析和 解释
数据处理：分布式计算，提 高数据处理速度和效率
数据存储：分布式存储，提 高存储容量和效率
数据挖掘：数据挖掘算法， 发现数据中的规律和价值
数据安全：数据加密，保障 数据安全和隐私
应用场景：金融、医疗、教育、零售等领域
案例分析：某银行利用大数据分析客户消费行为，提高客户满意度；某医院利用大数据分析疾 病诊断，提高医疗质量和效率
将数据或信息转化为视觉形式 的过程
增强人类对数据的感知和理解 能力
类型包括图表、图形、地图等
在数据分析中用于解释、表达 和探索数据
图表类型：柱状图、折线图、饼图等 数据可视化软件：Tableau、Power BI、Excel等 可视化图表优化：颜色搭配、布局优化等 可视化图表选择：根据数据类型和分析目的选择合适的图表
应用场景：智能推荐、智能交通、智能制造等领域
案例分析：某电商利用大数据分析用户行为，实现精准推荐；某城市利用大数据分析交通流量， 优化交通布局
数据伦理和数据 安全问题
数据隐私和安全问题
数据歧视和不公平现象
数据泄露和合规风险 解决方案：制定数据伦理准则和规范，加强数据安全技术保障，建立数据 伦理监管机制，提高公众数据素养和意识。
数据分析的理论基础
汇报人：
目录
数据科学的基本概 念
统计学在数据分析 中的作用
机器学习在数据分 析中的应用
16种常用数据分析方法
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。
行业数据分析方法详解
行业数据分析方法详解第1章数据分析基础概念 (5)1.1 数据分析的定义与价值 (5)1.1.1 定义 (5)1.1.2 价值 (5)1.2 数据分析的基本流程 (6)1.2.1 数据收集 (6)1.2.2 数据清洗 (6)1.2.3 数据整理 (6)1.2.4 数据分析 (6)1.2.5 结果呈现 (6)1.2.6 决策支持 (6)1.3 数据分析的方法分类 (6)1.3.1 描述性分析 (6)1.3.2 摸索性分析 (7)1.3.3 因果分析 (7)1.3.4 预测分析 (7)1.3.5 优化分析 (7)1.3.6 数据挖掘 (7)1.3.7 文本分析 (7)1.3.8 多变量分析 (7)第2章数据收集与清洗 (7)2.1 数据来源与采集 (7)2.1.1 数据源分类 (7)2.1.2 数据采集方法 (7)2.1.3 数据采集注意事项 (8)2.2 数据质量评估 (8)2.2.1 数据质量标准 (8)2.2.2 数据质量评估方法 (8)2.2.3 数据质量改进策略 (8)2.3 数据预处理与清洗 (8)2.3.1 数据预处理 (8)2.3.2 数据清洗 (8)2.3.3 数据清洗流程 (8)第3章描述性统计分析 (8)3.1 频率分析 (8)3.1.1 数据清洗与预处理 (9)3.1.2 计算频数与占比 (9)3.1.3 频率分布表 (9)3.2 分布分析 (9)3.2.1 绘制直方图 (9)3.2.2 计算描述性统计量 (9)3.3 交叉分析 (9)3.3.1 构建交叉表格 (9)3.3.2 计算相关系数 (10)3.3.3 绘制散点图 (10)3.3.4 应用卡方检验 (10)第4章数据可视化 (10)4.1 常见数据可视化图表 (10)4.1.1 条形图与柱状图 (10)4.1.2 饼图 (10)4.1.3 折线图 (10)4.1.4 散点图 (10)4.1.5 气泡图 (10)4.1.6 热力图 (10)4.2 数据可视化工具 (11)4.2.1 Excel (11)4.2.2 Tableau (11)4.2.3 Power BI (11)4.2.4 Python数据可视化库（Matplotlib、Seaborn等） (11)4.3 可视化设计原则 (11)4.3.1 清晰性 (11)4.3.2 简洁性 (11)3.3.3 一致性 (11)4.3.4 可比性 (11)4.3.5 适应性 (11)第5章摸索性数据分析 (11)5.1 数据特征分析 (11)5.1.1 描述性统计分析 (12)5.1.2 数据分布分析 (12)5.1.3 数据可视化分析 (12)5.2 异常值检测 (12)5.2.1 箱线图法 (12)5.2.2 Zscore法 (12)5.2.3 IQR法 (12)5.3 关联性分析 (12)5.3.1 相关性分析 (12)5.3.2 交叉分析 (12)5.3.3 多变量分析 (12)第6章假设检验与推断统计 (13)6.1 假设检验的基本概念 (13)6.1.1 假设设定 (13)6.1.2 检验统计量 (13)6.1.3 显著性水平 (13)6.1.4 拒绝域 (13)6.2.1 单样本t检验 (13)6.2.2 双样本t检验 (13)6.2.3 方差分析（ANOVA） (14)6.2.4 卡方检验 (14)6.3 检验结果的应用 (14)6.3.1 拒绝零假设的意义 (14)6.3.2 接受零假设的注意事项 (14)6.3.3 检验结果在实际行业分析中的应用 (14)第7章回归分析 (14)7.1 线性回归 (14)7.1.1 一元线性回归 (14)7.1.1.1 模型建立 (14)7.1.1.2 参数估计 (14)7.1.1.3 假设检验 (15)7.1.1.4 模型诊断 (15)7.1.2 多元线性回归 (15)7.1.2.1 模型建立 (15)7.1.2.2 参数估计 (15)7.1.2.3 假设检验 (15)7.1.2.4 模型诊断 (15)7.2 多元回归 (15)7.2.1 多元回归模型 (15)7.2.1.1 模型构建 (15)7.2.1.2 参数估计 (15)7.2.1.3 假设检验 (15)7.2.2 变量选择方法 (15)7.2.2.1 全子集法 (15)7.2.2.2 逐步回归法 (15)7.2.2.3 主成分回归法 (15)7.2.3 模型优化 (15)7.2.3.1 残差分析 (15)7.2.3.2 异方差性处理 (15)7.2.3.3 自相关处理 (15)7.3 非线性回归 (15)7.3.1 非线性回归模型 (15)7.3.1.1 模型构建 (15)7.3.1.2 参数估计 (15)7.3.1.3 假设检验 (15)7.3.2 非线性回归分析方法 (15)7.3.2.1 多项式回归 (15)7.3.2.2 幂函数回归 (15)7.3.2.3 指数回归 (15)7.3.3 模型选择与优化 (16)7.3.3.2 交叉验证 (16)7.3.3.3 参数优化方法 (16)第8章时间序列分析 (16)8.1 时间序列的基本概念 (16)8.1.1 时间序列的定义与特点 (16)8.1.2 时间序列数据的类型与来源 (16)8.1.3 时间序列分析的意义与应用 (16)8.2 平稳性检验与预处理 (16)8.2.1 平稳性概念及其重要性 (16)8.2.2 平稳性检验方法 (16)8.2.2.1 图形检验法 (16)8.2.2.2 统计量检验法 (16)8.2.2.3 单位根检验法 (16)8.2.3 非平稳时间序列的预处理方法 (16)8.2.3.1 差分法 (16)8.2.3.2 平滑法 (16)8.2.3.3 转换法 (16)8.3 时间序列预测方法 (16)8.3.1 自回归模型（AR） (16)8.3.1.1 自回归模型的定义与性质 (16)8.3.1.2 自回归模型的定阶方法 (16)8.3.1.3 自回归模型的参数估计 (16)8.3.2 移动平均模型（MA） (16)8.3.2.1 移动平均模型的定义与性质 (16)8.3.2.2 移动平均模型的定阶方法 (16)8.3.2.3 移动平均模型的参数估计 (16)8.3.3 自回归移动平均模型（ARMA） (16)8.3.3.1 自回归移动平均模型的定义与性质 (17)8.3.3.2 自回归移动平均模型的识别与定阶 (17)8.3.3.3 自回归移动平均模型的参数估计 (17)8.3.4 自回归积分移动平均模型（ARIMA） (17)8.3.4.1 自回归积分移动平均模型的定义与性质 (17)8.3.4.2 自回归积分移动平均模型的构建与识别 (17)8.3.4.3 自回归积分移动平均模型的参数估计 (17)8.3.5 季节性时间序列模型 (17)8.3.5.1 季节性时间序列的特点与处理方法 (17)8.3.5.2 季节性分解自回归移动平均模型（SARIMA） (17)8.3.5.3 季节性时间序列模型的参数估计 (17)8.3.6 状态空间模型与卡尔曼滤波 (17)8.3.6.1 状态空间模型的定义与性质 (17)8.3.6.2 卡尔曼滤波算法 (17)8.3.6.3 状态空间模型的参数估计与应用 (17)第9章聚类分析 (17)9.1.1 聚类分析的分类 (17)9.1.2 聚类分析的步骤 (17)9.2 常见聚类算法 (18)9.2.1 Kmeans算法 (18)9.2.2 层次聚类 (18)9.2.3 DBSCAN算法 (18)9.3 聚类结果评估与应用 (18)9.3.1 聚类结果评估 (18)9.3.2 聚类分析在行业数据中的应用 (18)第10章行业案例分析 (19)10.1 零售行业数据分析 (19)10.1.1 案例背景 (19)10.1.2 数据采集与处理 (19)10.1.3 分析方法 (19)10.1.4 案例分析 (19)10.2 金融行业数据分析 (19)10.2.1 案例背景 (19)10.2.2 数据采集与处理 (19)10.2.3 分析方法 (19)10.2.4 案例分析 (19)10.3 互联网行业数据分析 (19)10.3.1 案例背景 (20)10.3.2 数据采集与处理 (20)10.3.3 分析方法 (20)10.3.4 案例分析 (20)10.4 医疗行业数据分析 (20)10.4.1 案例背景 (20)10.4.2 数据采集与处理 (20)10.4.3 分析方法 (20)10.4.4 案例分析 (20)第1章数据分析基础概念1.1 数据分析的定义与价值1.1.1 定义数据分析是指运用统计学、计算机科学、信息科学等领域的理论与方法，对收集到的数据进行整理、处理、分析和解释，以揭示数据背后的规律、趋势和关联性，为决策提供支持的一系列活动。
数据分析方法
数据分析方法数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中提取出有价值的信息，以支持决策和解决问题。
在如今的信息爆炸时代，数据分析成为各个领域中必不可少的工具。
本文将介绍几种常用的数据分析方法。
一、描述统计分析描述统计分析主要用于对数据进行总结和描述，包括以下几个方面：1. 中心趋势测量：包括均值、中位数和众数。
均值是一组数据的平均值，中位数是数据中间的数值，众数是出现次数最多的数值。
2. 变异程度测量：包括标准差、方差和范围。
标准差是数据偏离平均值的度量，方差是标准差的平方，范围是数据中最大值和最小值的差。
3. 分布形状测量：包括偏度和峰度。
偏度反映数据分布的对称性，偏度为正表示右偏，为负表示左偏；峰度反映数据分布的尖峰或平坦程度，峰度大于3表示尖峰分布。
二、推论统计分析推论统计分析通过对样本数据的推论，对总体数据进行估计和推断。
常见的推论统计方法包括：1. 参数推断：通过样本数据估计总体参数。
常用的参数估计方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计给出了参数的估计范围，假设检验则用于判断参数的真假。
2. 非参数推断：针对样本数据的分布情况进行推断。
常用的非参数方法包括秩和检验、Kolmogorov-Smirnov检验等。
三、回归分析回归分析用于研究变量之间的关系，并进行预测和解释。
常见的回归分析方法包括：1. 线性回归：建立线性模型，分析自变量和因变量之间的线性关系。
通过回归方程可以预测因变量的取值。
2. 逻辑回归：用于处理二分类问题，建立逻辑模型，通过估计概率来预测因变量的结果。
3. 多元回归：用于分析多个自变量对因变量的影响，建立多元模型来进行预测和解释。
四、聚类分析聚类分析用于将数据集中的对象划分为若干个组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
常用的聚类方法包括：1. 划分聚类：将数据集划分为互不重叠的子集，每个子集代表一个聚类。
2. 层次聚类：通过层次的方式逐步合并或分割聚类，得到一个层次结构。
质性数据分析方法与分析工具简介
质性数据分析方法与分析工具简介目录质性数据分析方法与分析工具简介 (1)引言 (1)研究背景 (1)研究目的 (2)文章结构 (3)质性数据分析方法概述 (4)质性数据的定义 (4)质性数据分析的重要性 (5)质性数据分析方法的分类 (5)质性数据分析方法详解 (6)文本分析方法 (6)访谈分析方法 (7)观察分析方法 (8)质性数据分析工具介绍 (9)NVivo (9)MAXQDA (10)Atlas.ti (11)Dedoose (11)QDA Miner (12)质性数据分析方法与工具的应用案例 (13)社会科学研究中的质性数据分析方法与工具应用 (13)教育领域中的质性数据分析方法与工具应用 (14)商业研究中的质性数据分析方法与工具应用 (15)总结与展望 (16)对质性数据分析方法与工具的总结 (16)对未来研究的展望 (17)引言研究背景随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
在这个大数据时代，人们对数据的分析和挖掘需求日益增加。
然而，传统的定量数据分析方法在处理质性数据方面存在一定的局限性。
因此，质性数据分析方法和分析工具的研究和应用变得尤为重要。
质性数据是指那些无法用数值来表示的数据，它们通常是以文字、图像、声音等形式存在的。
与定量数据相比，质性数据更加主观和复杂，往往包含更多的细节和背景信息。
因此，对质性数据的分析需要运用不同的方法和工具。
质性数据分析方法是指通过对质性数据进行整理、分类、归纳和解释，从中提取出有意义的信息和结论的一种研究方法。
它主要包括内容分析、主题分析、文本挖掘、语义网络分析等。
这些方法可以帮助研究者深入了解质性数据背后的含义和关系，揭示出隐藏在数据中的规律和趋势。
质性数据分析工具是指用于辅助质性数据分析的软件和技术。
随着计算机技术的发展，越来越多的质性数据分析工具被开发出来，如Nvivo、Atlas.ti、MAXQDA等。
这些工具可以帮助研究者对质性数据进行有效的整理、编码、分析和可视化，提高研究效率和准确性。
主成分分析（PCA）原理详解
主成分分析（PCA）原理详解⼀、PCA简介1. 相关背景在许多领域的研究与应⽤中，往往需要对反映事物的多个变量进⾏⼤量的观测，收集⼤量数据以便进⾏分析寻找规律。
多变量⼤样本⽆疑会为研究和应⽤提供了丰富的信息，但也在⼀定程度上增加了数据采集的⼯作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性，从⽽增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。
如果分别对每个指标进⾏分析，分析往往是孤⽴的，⽽不是综合的。
盲⽬减少指标会损失很多信息，容易产⽣错误的结论。
因此需要找到⼀个合理的⽅法，在减少需要分析的指标同时，尽量减少原指标包含信息的损失，以达到对所收集数据进⾏全⾯分析的⽬的。
由于各变量间存在⼀定的相关关系，因此有可能⽤较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。
主成分分析与因⼦分析就属于这类降维的⽅法。
2. 问题描述下表1是某些学⽣的语⽂、数学、物理、化学成绩统计：⾸先，假设这些科⽬成绩不相关，也就是说某⼀科⽬考多少分与其他科⽬没有关系。
那么⼀眼就能看出来，数学、物理、化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分（很显然，数学作为第⼀主成分，因为数学成绩拉的最开）。
为什么⼀眼能看出来？因为坐标轴选对了！下⾯再看⼀组学⽣的数学、物理、化学、语⽂、历史、英语成绩统计，见表2，还能不能⼀眼看出来：数据太多了，以⾄于看起来有些凌乱！也就是说，⽆法直接看出这组数据的主成分，因为在坐标系下这组数据分布的很散乱。
究其原因，是因为⽆法拨开遮住⾁眼的迷雾~如果把这些数据在相应的空间中表⽰出来，也许你就能换⼀个观察⾓度找出主成分。
如下图1所⽰：但是，对于更⾼维的数据，能想象其分布吗？就算能描述分布，如何精确地找到这些主成分的轴？如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息？所以，我们就要⽤到主成分分析的处理⽅法。
3. 数据降维为了说明什么是数据的主成分，先从数据降维说起。
数据降维是怎么回事⼉？假设三维空间中有⼀系列点，这些点分布在⼀个过原点的斜⾯上，如果你⽤⾃然坐标系x,y,z这三个轴来表⽰这组数据的话，需要使⽤三个维度，⽽事实上，这些点的分布仅仅是在⼀个⼆维的平⾯上，那么，问题出在哪⾥？如果你再仔细想想，能不能把x,y,z坐标系旋转⼀下，使数据所在平⾯与x,y平⾯重合？这就对了！如果把旋转后的坐标系记为x',y',z'，那么这组数据的表⽰只⽤x'和y'两个维度表⽰即可！当然了，如果想恢复原来的表⽰⽅式，那就得把这两个坐标之间的变换矩阵存下来。
马克思主义统计学的统计思想与数据分析方法
马克思主义统计学的统计思想与数据分析方法马克思主义统计学作为一门重要的社会科学研究方法，对于统计思想与数据分析方法的发展和应用具有深远的影响。
马克思主义统计学强调从阶级斗争的角度来分析社会经济现象，以及通过数据分析方法揭示社会经济规律。
本文将从统计思想和数据分析方法两个方面，探讨马克思主义统计学在统计学领域的重要性和应用。
一、统计思想在马克思主义统计学中的作用在马克思主义统计学中，统计思想扮演着重要的角色。
首先，统计思想帮助我们认识经济社会现象的本质和规律。
马克思主义统计学强调通过搜集和分析大量的统计数据，来揭示经济社会现象背后的本质和内在规律。
统计思想教导我们要注重观察和总结实际数据，遵循客观事实和科学规律的原则，而不是凭空臆想和主观臆断。
其次，统计思想有助于识别社会经济中的矛盾和问题。
马克思主义统计学认为社会现象是有规律的发展过程，包含着内在的矛盾和问题。
通过运用统计思想，我们可以通过分析历史数据和趋势，发现经济社会现象中的问题和矛盾，为解决这些问题提供科学依据。
最后，统计思想对于指导和评估政策的制定和实施具有重要作用。
在社会主义国家中，统计数据是制定和评估政策的重要依据。
马克思主义统计学通过统计思想，能够为政策制定者提供准确、可靠的数据支持，使政策更加科学、合理，并能够及时评估政策效果，为政府决策提供科学的指导。
二、马克思主义统计学的数据分析方法马克思主义统计学倡导使用科学的数据分析方法，从数据中揭示经济社会的规律和矛盾。
以下是常用的马克思主义统计学数据分析方法：1. 统计描述分析法：通过对时间序列数据的趋势和波动性进行描述，揭示数据变化的规律。
这种方法可以帮助我们了解经济社会现象的整体特征和基本趋势。
2. 对比分析法：通过对不同地区、不同行业、不同群体的数据进行对比，找出差异和不平衡现象。
这种方法可以帮助我们分析经济发展的不均衡性和不协调性，为政策制定提供依据。
3. 关联分析法：通过分析各种经济指标之间的关联关系，揭示经济社会现象的内在联系。
数据分析方法论和数据分析法的区别
一、概念解析：首先来谈一下数据分析方法论概念，数据分析方法论是指导数据分析师进行一个完整的数据分析，它更多的是指数据分析的思路，它也是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展，而数据分析法则是指具体的数据分析方法，比如我们常见的对比分析，交叉分析，相关分析回归分析等。
当你给领导提交一个数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么？这一点很重要，如果你的方法论都不正确或者不合理，那么你的数据分析报告将没有价值可言。
数据分析方法论就像指南针，南辕北辙很难达到目的的，正所谓方向不对，努力白费。
数据分析方法论好比服装设计图，他为我们的数据分析工作指引方向，而具体的数据分析方法好比制作服装的工具和技术，它为数据分析提供技术保障和支持。
二、内容解析：数据分析方法论中常见的有PEST方法论，5W2H、逻辑树、4P理论、用户使用行为分析5换个比较经典实用的理论。
PEST理论是指zheng.治，经济，社会文化，技术环境，它一般是用于对宏观环境的分析，主要适用于行业分析；5W2H是指以5个W开头的字母和2个以H开头英语单词进行提问，在提问中解决问题。
5W代表why，when，where, what，who,2H代表how，how much，它的使用范围比较广泛，可用于用户行为分析，也可用于业务问题的专业分析等等。
逻辑树又称问题树、演绎树或者分解树，它是通过把一个已知的问题当成树干，然后考虑这个问题和哪些问题有关，找出问题所有的关联项目然后以解决，它主要适用于对业务问题的分析。
4P理论有产品，价格，渠道，促销4个因素组成，它主要适用于对公司运营状况的分析。
用户行为理论是指用户为获取、使用物品或服务后所采取的各种行动，一般包括认知，熟悉，试用，使用，忠诚五个环节，主要适用于对用户行为的分析。
数据分析方法主要包括对比分析法，分组分析，交叉分析，平均分析法等，每种方法都有各自的特点和适用范围，在实际操作的过程中大家可以根据自己的需要来选择合适的方法。
数据科学的理论和方法
数据科学的理论和方法在当今数字时代，数据量正在呈指数级增长，许多企业和组织都需要处理和分析大量的数据以获得商业价值。
这就需要数据科学家。
数据科学旨在提取和处理现实世界中的数据，并从中得出结论或提供有意义的见解。
本文将介绍数据科学的理论和方法。
1. 数据科学的理论基础数据科学基于许多领域的学科，包括数学、计算机科学和统计学。
其中数学提供了线性代数、概率和微积分等基础理论，计算机科学提供了程序设计和开发的知识，而统计学则提供了表示数据和得出结论的技术。
数据科学的理论基础包括数值计算、优化和机器学习。
数值计算是数据科学的重要组成部分，它涉及对数学模型进行计算以解决问题。
例如，数据科学家可以使用数值计算方法来处理大型数据集，以提取有用的信息。
在数值计算中，常用的算法包括插值、微分方程求解和矩阵分解等。
优化是一种数学方法，它涉及如何对模型进行最优化设计。
在数据科学中，优化旨在找到能最大化或最小化模型结果的参数。
一些优化算法包括梯度下降、牛顿法和求解线性规划问题等。
机器学习是数据科学最引人注目的领域之一，它可以让计算机系统自动学习如何从数据中提取模式。
机器学习算法可以分为监督和无监督两种类型。
监督学习需要训练数据和预测变量之间的关系，而无监督学习则不需要先知的响应变量。
例如，监督机器学习可以通过已知数据来训练预测模型，如图像分类、语音识别和自然语言处理等；而无监督学习可以使用聚类和降维方法来识别数据中的结构和模式。
2. 数据预处理数据预处理是在对数据进行分析之前，对原始数据进行清理和转换的过程。
这通常涉及到数据清洗、数据集成和数据转换等阶段。
在数据清理过程中，数据科学家需要检测和解决数据质量问题，例如缺失值、异常值和离群值。
数据集成是指将多个数据源合并成一个数据集，而数据转换则涉及将原始数据转换为可供分析使用的形式，例如对数字数据进行离散化或连续化。
3. 数据分析方法数据分析包括描述性分析和推断性统计分析两个方面。
数据分析理论与方法
数据分析理论与方法1、明确分析的目的，提出问题。
只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。
2、数据采集。
收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。
具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。
3、数据清洗。
对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。
4、数据转换。
通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。
5、数据分析。
数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。
Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有FineBI、Python等。
6、数据可视化。
借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。
7、撰写分析报告。
通过分析得出结论，并给出明确意见。
宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
政治环境：政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。
社会环境：人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。
技术环境：折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。
经济环境：GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。
数据分析常用理论与分析方法介绍-方法篇
1.3 预测性分析案例
案例：电商企业会做很多营销活动，以此来刺激用户在平台内消费。最近我们企业正好在筹划“双十一”的活动，现在产 品部门、运营部门想让我们预估一下今年“双十一”当天的GMV能达到多少。 分析思路： 1、搭建预估的分析框架，对GMV进行拆解 GMV=付费用户量 × 平均付费金额
2、将往年“双十一”的付费用户量，乘以预估系数（比较今年和往年的资源投入比），得出今年的付费用户量。平均 付费金额可以参考往年的数据。 GMV预估值 =付费用户量 × 平均付费金额 =（往年付费用户量×预估系数）× 往年平均付费金额
数据分析的流程
提到预测，大家可能首先想到的是与数据挖掘、机器学习相关，与业务相关的目标测算一般 不会从机器学习开始，即使需要用到相关的数据，我们也会与算法团队合作去完成
明确分析思路
搭建分析框架，根据分析方法，结合实 际资源投入情况来进行预测，最终实现 对整体业务发展的预估。
撰写报告
通常以Excel表格的形式呈现最 终的结果。
假设每个渠道的转化率今年保持稳定（结合资源投入、产品改进等实际情况预估一个范围），那么今年每个渠道的实际值是 可以算出来的，针对今年付费用户量的预估就会相对精确一些。
描述性分析
数据分析师经常需要做日报、周报、月报，评估业务的状态和进展， 这些都是描述性分析范畴内的工作内容
2.1 描述性分析的目的
2.3 描述性分析案例
4、获取、处理与分析数据：按上述分析思路来处 理数据。 5、撰写报告：最终在数据产品上呈现分析结果。
涉及需求的细节，如漏斗转化数据的统计周期等，在实际 工作中根据具体情况具体对待即可。
诊断性分析
2.2 分析思路与方法
描述性分析需要更宏观、深刻地理解整个业务.
数据分析的方法
数据分析的方法
1. 描述性统计分析：对数据进行基本的统计描述，包括计数、总和、平均值、中位数、方差、标准差等。
2. 相关性分析：通过计算两个或多个变量之间的相关系数，来确定它们之间的关联程度。
3. 回归分析：建立一个数学模型来解释一个或多个自变量对一个因变量的影响程度，以及它们之间的关系。
4. 整体统计分析：通过对样本数据进行抽样，利用统计推断方法来推断总体的一些特征或参数。
5. 聚类分析：将数据集划分成不同的群组，使得同一群组内的数据相似度较高，而不同群组间的相似度较低。
6. 因子分析：通过统计方法将大量的变量降维，提取出相互关联较强的主成分。
7. 时间序列分析：分析数据随时间变化的趋势、周期性和季节性，以及预测未来的值。
8. 假设检验：基于样本数据对总体参数的假设进行推断，判断样本数据与假设之间的差异是否显著。
9. 数据可视化：通过图表、图形等形式将数据转化为可视化的形式，更直观地展示数据的特征和变化趋势。
10. 文本分析：对文本数据进行挖掘和分析，包括情感分析、主题提取、关键词提取等。
数据分析的理论基础
应用场景：无监督学习广泛应用于图像分类、语音识别、自然语言处理等领域。
常用算法：常见的无监督学习算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类、自编码 器等。
定义：强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习最优行为的机器学习方法 特点：智能体无需预先给出标签，而是通过试错来学习 应用场景：机器人控制、游戏策略等 常用算法：Q-learning、SARSA、Deep Q-network等
汇报人：
应用：图像识别、自然语言处理、语音识别等领域
优缺点：具有较好的特征提取能力，但计算复杂度高，需要大量的数据支持
定义：一种用于处理序列数据的神 经网络
应用场景：自然语言处理、语音识 别、图像生成等领域
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
特点：可以记忆先前时间步的信息
与其他神经网络的比较：能够更好 地处理序列数据，但训练难度较大
Te n s o r F l o w ： G o o g l e 开 发 的 深 度 学 习 框 架 ， 支 持 图 形 计 算 ， 可 扩 展 性 强 。
P y To r c h ： Fa c e b o o k 开 发 的 深 度 学 习 框 架 ， 以 动 态 图 为 核 心 ， 易 于 使 用 和调试。
汇报人：
01
02
03
04
05
06
01
数据科学是一 门跨学科的综 合性强的学科
数据科学的研 究对象是数据
数据科学的方 法和工具包括 统计学、计算 机科学、领域
专业知识等
数据科学的目 的是从数据中 提取有价值的 信息和洞见， 帮助人们做出 决策和解决问
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持续改善 、追求卓越
案例分享
米饭改善
目录
数据分析的重要性及提升经验-Gary 0.5小时 思路和方法-May 1小时
撰写分析报告的思路：Why/What/How 事件分析改进的思路：DMAIC 案例分享
统计基础-May 2小时
概率论 描述性统计 假设检验 方差分析 回归分析（一元） 抽样方法
• 项目管理
Six Sigma 五步法
DMAIC
1.0（D） 定义范围 了解过程 2.0（M） 测量评估 确定目标 3.0（A） 分析过程 确定重点 4.0（I） 制定措施 实施改进 5.0（C） 效果控制 持续改善
每一步工作
细化流程 分析影响因素
每一步工作输出
• 流程分析报告 选
可使用的工具
• 头脑风暴、因果图、原因筛
绿带
绿带是黑带项目团队的成员 或较小项目的全队负责人。
三、六西格玛管理的组织和推进
2、六西格玛管理的推进步骤
收益（元） 六西格玛 带来的纯 收益 Ⅰ 导入期 Ⅱ 加速期 Ⅲ 成长期 Ⅳ 成熟期
关键转折点
A
0
领导承诺推 进六西格玛 1 开始投入 2
D
C
B
3
4
时间（年）
图4 六西格玛管理的推进轨迹
6SIGMA核心理念：
环节不能缺失 次序不能颠倒 内容本身比版面设计更重要
Why
What
How
常见的不够好的分析报告
• 只有What
只有What--How
What What How
• 你见过的好分析报告具备什么特征？
事件分析改进的思路：DMAIC
DMAIC来源于6sigma
6sigma基本知识
6水平 = 百万次机会3.4次缺陷
什么是Sigma?
C 槍手 B 槍手
A 槍手
LCL
u x
UCL
LCL
u
x
UCL
LCL x
u
UCL
什么是6-Sigma ?
左偏移 右偏移
3.4 DPMO Defects per Million Opportunity
3.4 n Opportunity
明确客户需求
确认业务流程
2.0（M） 测量评估 确定目标
3.0（A） 分析过程 确定重点
每一步工作输出
4.0（I） 制定措施 实施改进
5.0（C） 效果控制 持续改善
可使用的工具
• 头脑风暴、因果图
• 项目范围确定：解决什么问题 • 客户关心的关键质量CTQ
• 柏拉图等 • 客户调查、抽样统计 • QFD、矩阵表、雷达图 等 • KPI • 流程图 • 项目管理
„„
绿带
图3 六西格玛管理组织结构示意图
三、六西格玛管理的组织和推进
1、六西格玛管理的组织结构
公司高层领导 倡导者 业务负责人 六西格玛推进小组 黑带
黑带是完成六西格玛 项目的骨干，是核心 力量。
资深黑带/培训、咨询师 黑带 绿带 黑带
六西格玛管理的高参及 专家，是运用六西格玛管理 工具的高手。
„„
每一步工作
控制跟踪
每一步工作输出
• 改善效果监控报告 • 关键因素监控报告
• 抽样统计
• SPC
固化改进
• 文件、制度、体系的形成
• 控制图 • 客户满意度调查
确定新的改善思路
• JMP统计软件
•再次寻找改善 机会，持续改善
二、什么是 6-Sigma
理念 测量标准 方法论 战略 企业文化
在GE 6 Sigma 作为企业的一 种战略被实施。
基本知识
随机性现象
在一定的条件下，可能结果不止一个而事先无法确 定的现象， 例如,抛一枚硬币， 其结果可能是正面向上， 也有可能反面向上，每次抛掷之前无法确定其结果是什 么；一袋中装有红﹑白两种颜色的球，从袋中任取一球， 其颜色有可能是红色的，也有可能是白色的，在每次取 球之前无法确定其颜色；这些都是随机性现象． 概率统计就是研究随机现象数学规律的一个数学分 支． 一次试验结果的不确定性，表现了随机现象的偶然 性的一面，而大量重复的试验，显现出随机现象的统计 规律性，表现了它的必然性的一面，这就是随机现象的 二重性—偶然性和统计必然性之间的辩证关系．
追求卓越（6水平---几乎完美的结果）
持续改善（不断改进与创新）
不同 水平的比较
水平 2 3 4 5 6
• DPPM
• 308,700 • 66,810 • 6,210 • 233 • 3.4
• 劣质产品的成本（占销售 额）
• • • • • 30-40% 20-30% 15-20% 10-15% <10%
• 相关性分析 • 影响项目 Y值的输入因素X •关键因素X确定并排序 • 对比实验 • 多变异分析--ANOVA
找关键因子
• 失效模式和后果分析--FMEA
• 柏拉图 、JMP统计软件
Six Sigma 五步法
DMAIC
1.0（D） 定义范围 了解过程 2.0（M） 测量评估 确定目标 3.0（A） 分析过程 确定重点
每一步工作输出
4.0（I） 制定措施 实施改进
5.0（C） 效果控制 持续改善
可使用的工具
• 检查表
• 确定衡量项目指标、参数 • 测量系统、 Defect的定义 • 测量系统分析/ 改进报告 • 目前的绩效水平 • 项目计划书(目标、收益预算)
• 抽样统计
• JMP统计软件
• 测量基础 • 测量系统分析--MAS
DMAIC介绍
一、六西格玛管理的起源 和推广
1、起源
来自日本的竞争压力
从开始实施的1987-1997年的10年间， 1980年鲍文·高尔文工作组和萨恩德赖的研究 销售额增长了 5倍，利润每年增长20%， 通过实施六西格玛管理所带来的收益累 1987年全面推行6δ 计达140亿美元，股票价格平均每年上涨 21.3%，效果十分显著。 1988年获美国波多礼奇国家质量奖
六西格玛方法演变为一个管理系统。
3）其它
福特、杜邦、ABB、3M、东芝、三星、LG、西门子、爱立信、花旗银行、美国运 通、英特尔、微软等跨国公司。
二、什么是 6-Sigma
理念 测量标准 方法论 战略 企业文化
6 Sigma的管理方法重点是将所 有的工作作为一种流程，采用量化的 方法分析流程中影响质量的因素，找 出最关键的因素加以改进从而达到更 高的客户满意度。---杰克韦尔奇
• 业务主流程图SIPOC • 细化的关键业务流程图
• 团队建设（成员、章程） • 项目推进计划
成立高效团队
Six Sigma 五步法
DMAIC
1.0（D） 定义范围 了解过程
每一步工作
明确测量对象 明确测量标准 现状水平分析 确定项目目标
2.0（M） 测量性能 测量评估 评估现状 确定目标
3.0（A） 分析过程 确定重点
基本知识
2 ．事件的关系及运算
⑴ 包含与相等
事件之间的关系及运算与集合之间的关系与运算是完全类似的
„„
绿带
图3 六西格玛管理组织结构示意图
三、六西格玛管理的组织和推进
1、六西格玛管理的组织结构
公司高层领导 倡导者 业务负责人 六西格玛推进小组 黑带 黑带 绿带 倡导者发起和支持黑带项目，是 六西格玛管理的关键因素。 资深黑带/培训、咨询师 黑带
„„
绿带
图3 六西格玛管理组织结构示意图
三、六西格玛管理的组织和推进
DMAIC
控制
Control
定义
Define
测量
Measure
改善
Improve
分析
Analysis
二、什么是 6-Sigma
DMADV
审核
Verify
定义
Define
测量
Measure
设计
Design
分析
Analysis
Six Sigma 五步法
DMAIC
1.0（D） 定义范围 了解过程
每一步工作 定义问题范围
----全面关注、了解客户需求！
----量化管理！ ---流程优化/改进，减少缺陷！
---持续改善，追求卓越的质量！
二、什么是 6-Sigma
理念 测量标准 方法论 战略 企业文化
- Sigma 是一个统计学测量单位，它
反映了一个流程的表现水平。 Sigma水平表达的是每个环节满足客户
要求的程度。
每一步工作输出
• 针对每一个关键因素 X 找出尽可能多的 改进方案 • 选择的方案 • 行动计划表并实施 • 改善效果分析报告
4.0（I） 制定措施 实施改进
5.0（C） 效果控制 持续改善
可使用的工具
• 头脑风暴、 方案评估
每一步工作 找出改进方案
• 实验设计--DOE • 回归分析、 对比分析 • 责任矩阵、甘特图
正确恰当地描述企业数据和信息
数据收集 运用表格和图表表示数据 数值描述的度量
数据分析的三个层次
运用样本信息得出总体结论
概率论基础 离散分布、正态分布 臵信区间、假设检验
进行可靠的预测
简单线性回归 多元回归 时间序列预测
入门容易， 精深难！
撰写分析报告的思路
评估 方案 方案实施
效果验证
• 项目管理
• 客户满意度调查 • 统计基础、JMP软件
Six Sigma 五步法
DMAIC
1.0（D） 定义范围 了解过程 2.0（M） 测量评估 确定目标 3.0（A） 分析过程 确定重点 4.0（I） 制定措施 实施改进 5.0（C） 效果控制 持续改善