数据统计分析技术控制程序
质量管理：数据分析控制程序
质量管理：数据分析控制程序引言概述：在现代企业管理中，质量管理是至关重要的一环。
数据分析控制程序是质量管理中的关键步骤，通过对数据进行分析和控制，企业可以及时发现问题并采取相应的措施，从而提高产品和服务的质量，满足客户的需求。
本文将从数据分析控制程序的定义、重要性、实施步骤、常用工具和案例分析等方面进行详细介绍。
一、数据分析控制程序的定义：1.1 数据分析控制程序是指企业通过收集、整理、分析和解释数据，以监控和改进产品或服务的过程。
1.2 数据分析控制程序是质量管理体系中的一个重要环节，通过对数据进行持续的监控和分析，帮助企业及时识别问题并采取纠正措施。
1.3 数据分析控制程序通常包括数据采集、数据处理、数据分析、数据解释和数据应用等环节。
二、数据分析控制程序的重要性：2.1 通过数据分析控制程序，企业可以及时了解产品或服务的质量状况，发现问题并及时解决，提高客户满意度。
2.2 数据分析控制程序可以帮助企业降低生产成本，提高生产效率，提升竞争力。
2.3 数据分析控制程序有助于企业建立持续改进的文化，不断提升产品或服务的质量水平，保持市场竞争力。
三、数据分析控制程序的实施步骤：3.1 确定数据分析控制的目标和范围，明确需要收集和分析的数据类型和指标。
3.2 设计数据采集和处理的流程，确保数据的准确性和完整性。
3.3 进行数据分析和解释，通过统计方法、图表分析等手段对数据进行深入研究，找出潜在问题和改进机会。
四、数据分析控制程序常用工具：4.1 控制图：通过绘制控制图，可以直观地显示数据的变化趋势和异常情况，帮助企业进行质量控制。
4.2 散点图：散点图可以帮助企业发现数据之间的相关性和规律性，为决策提供依据。
4.3 直方图：直方图可以用来显示数据的分布情况，帮助企业了解数据的特点和规律。
五、数据分析控制程序的案例分析：5.1 某汽车制造企业通过数据分析控制程序，发现某一批次零部件的质量存在问题，及时召回并更换，避免了安全事故的发生。
数据分析和评价控制程序
数据分析和评价控制程序数据分析和评价控制程序是用于对数据进行分析和评价的一种程序。
它可以帮助用户对数据进行统计、可视化、模型建立和预测等操作，从而得出有关数据的结论和决策。
下面是一个详细的数据分析和评价控制程序的流程：1. 数据收集：首先，需要收集相关的数据。
数据可以来自不同的来源，如数据库、文件、传感器等。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
3. 数据预处理：对清洗后的数据进行预处理，包括数据转换、标准化、特征选择等。
这样可以使数据更适合进行后续的分析和评价。
4. 数据分析：根据具体的需求和问题，选择合适的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过这些方法，可以对数据进行探索性分析、关联性分析、分类和聚类等操作。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示。
这样可以更直观地理解数据的含义和趋势，帮助用户更好地理解和解释数据。
6. 模型建立和预测：根据数据的特点和需求，建立合适的模型。
通过模型，可以对未来的数据进行预测和预测。
例如，可以建立回归模型来预测销售额，建立分类模型来预测用户行为等。
7. 数据评价：对分析和预测结果进行评价。
评价可以基于不同的指标和标准，如准确率、召回率、F1值等。
通过评价，可以判断模型的好坏和分析的可靠性。
8. 结果解释和决策：根据分析和评价的结果，对数据进行解释和决策。
例如，可以根据销售预测结果来制定营销策略，根据用户行为预测结果来优化产品设计等。
总之，数据分析和评价控制程序是一个复杂的过程，需要进行数据收集、清洗、预处理、分析、可视化、模型建立、预测、评价、结果解释和决策等多个步骤。
这个过程需要根据具体的需求和问题来选择合适的方法和工具，并且需要不断地优化和改进，以提高数据分析和评价的效果和准确性。
Z03程序文件(统计技术与数据分析控制程序)
统计项目
使用方法
实施改进条件
客户满意度调查
调查表
客户满意度低于质量目标时采取纠正措施。
检验结果
推移图
低于质量目标时采取纠正措施。连续3次下降时采取预防措施
客户投诉记录
推移图
对客户投诉次数超过质量目标时，除对投诉采取纠正措施外，还应制定预防措施。连续3次下降时采取预防措施
质量失败成本
6.表单
6.1《客户满意度调查表》RF-BD-08
6.2《纠正及预防措施报告》RF-ISO-05
来料检验报告
不合格批次/来料批次
品质部
过程异常记录
每月
品质异常单
发出异常报告总和及部门分类
品质部
成品检验合格率
每月
成品检验报告
合格次数/成品检验次数
品质部
补制损失金额
每月
补制工程单
纸张费用+材料费+工费
品质部
补纸损失金额
每月
补纸单
补纸数量*每吨单价
品质部
返工损失金额
每月
返工单
返工工时*单位人工成本
生产部
a)确定统计项目，将统计的数值结果列表，绘制二维平面坐标轴。
b)将数值列表中的数值按项目在二维坐标中描点，将各点用线段连接。
从推移图中可清楚看出走势，必要时，制定并采取相应的措施。
2）调查表
调查表也称统计表，把预先想收集的数据或语言资料的内容和范围以及方法编制成规范表格，指导数据的收集、使用、调整，便于记录和初步统计分析。其应用方法为：
推移图
低于质量目标时采取纠正措施。
内审、外审记录
层别法
针对内外审不合格项最多的要素采取预防措施。
统计技术应用和数据分析控制程序
1.目的确保利用正确、可靠的数据信息，选用适用的统计技术，识别改进的机会，增强顾客满意。
2.适用范围适用于公司从监控和测量以及其它相关的渠道所得到数据的统计、分析。
包括：顾客满意度调查、与产品要求有关的符合性、过程和产品的特性及趋势，以及对供应商的评价。
3.职责3.1人力资源部负责组织对相关人员进行统计技术方法培训。
3.2质量部负责统计技术应用情况的监督。
3.3各部门选择本部门应用的统计技术，并按规定收集数据、统计分析。
4. 图示流程（无）5. 工作程序5.1统计技术选用及培训5.1.1各部门根据本部门数据分析的需要选用本部门适用的统计技术，选用时可参考5.1.2。
5.1.2统计技术选用说明（不限于以下内容）：1)抽样技术：对于批量产品，包括采购品、过程产品和最终产品的检验。
根据产品的重要程度和以往的控制经验，制订产品、过程的抽样方案，对产品、过程进行控制。
2)因果图：也称为鱼刺图，当问题的原因不易分析确定时，可采用因果图全面地分析其影响因素，以确定根本原因。
适用于各部门解决日常工作中存在的问题。
3)调查表：根据产品、过程、质量体系涉及的方方面面的控制需要，用表格形式来进行数据记录、整理和粗略原因分析。
如质量缺陷位置调查等。
4)排列图：当优先顺序或缺陷程度不能一目了然时，采用柱形图形式，按高低次序排列而成的图，以便于观察或决策。
适用于寻找主要问题，适用于各部门。
5)直方图：用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据分布的图。
其作用是显示质量波动的状态，判断和预测产品质量及不合格率，确定质量改进的方向。
适用于生产过程质量监控。
6)控制图：用于监测生产过程是否处于受控状态，用来区分是由系统原因引起的异常波动，还是由随机原因引起的偶然波动，确定什么时候需对过程加以调整。
适用于生产过程。
7)CPK（过程能力分析）：过程处于稳定状态下的实际加工能力。
通过过程能力的评定来确定提高过程能力指数的途径。
适用于制造部、工程技术部。
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序标题：(完整版)数据分析控制程序引言概述：数据分析控制程序是一种用于处理和分析数据的软件程序，它能够帮助用户快速准确地分析数据，找出其中的规律和趋势，从而为决策提供有力支持。
本文将详细介绍数据分析控制程序的功能和优势。
一、数据采集功能1.1 支持多种数据源：数据分析控制程序可以从不同的数据源中采集数据，包括数据库、文件、API等。
1.2 自动化采集：程序可以设置定时任务，自动从数据源中采集数据，保证数据的及时更新。
1.3 数据清洗：程序可以对采集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据和异常值，确保数据的准确性和完整性。
二、数据分析功能2.1 统计分析：程序提供各种统计分析方法，包括均值、中位数、标准差等，帮助用户对数据进行整体分析。
2.2 数据可视化：程序支持多种数据可视化方式，如折线图、柱状图、饼图等，直观展示数据的分布和趋势。
2.3 高级分析：程序还提供高级分析功能，如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等，帮助用户深入挖掘数据背后的规律和关联。
三、数据控制功能3.1 数据权限控制：程序可以设置不同用户的数据访问权限，保护数据的安全性。
3.2 数据质量控制：程序可以监控数据的质量，及时发现数据异常和错误，确保数据的准确性和可靠性。
3.3 数据备份与恢复：程序支持数据备份和恢复功能，保证数据的安全性和可靠性。
四、报告生成功能4.1 自动报告生成：程序可以根据用户设置的参数自动生成报告，减少人工操作，提高工作效率。
4.2 报告定制化：用户可以根据需要定制报告的格式和内容，满足不同的需求。
4.3 报告分享：程序支持将报告导出为不同格式的文件，方便用户分享和传播分析结果。
五、系统集成功能5.1 与其他系统集成：数据分析控制程序可以与其他系统进行集成，如CRM系统、ERP系统等，实现数据的共享和交互。
5.2 API接口：程序提供API接口，方便用户自定义开发和集成。
5.3 扩展功能：程序支持插件扩展，用户可以根据需要添加新的功能和模块。
数据分析与控制程序
数据分析与控制程序数据分析与控制程序是指通过对大量数据的收集、整理、分析和控制，来实现对现实问题的解决和决策支持的一种方法和工具。
数据分析与控制程序在科学研究、商业决策、金融交易、工程控制、运营管理等领域都有广泛应用。
下面将介绍数据分析与控制程序的基本流程和常用方法。
数据分析是数据分析与控制程序的核心步骤，主要用于发现数据中隐藏的模式、规律和关联。
数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
统计分析是应用统计学原理进行数据分析的方法，包括描述统计、推断统计等。
机器学习是通过让计算机从数据中学习模式和规律，来实现智能化的数据分析方法。
数据挖掘是从大规模数据中自动发现有意义的模式和知识的方法。
模型建立和程序设计是数据分析与控制程序的关键步骤，通过建立合适的数学模型来描述和解释数据中的规律和关联。
模型建立方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
程序设计是将建立的模型转化为可执行的计算机程序，以实现对数据的分析和控制。
模型评估与控制是数据分析与控制程序的最终目标和实践结果。
模型评估是对模型的结果进行验证和评价，包括预测准确度、模型稳定性、模型解释力等。
模型控制是将建立的模型应用于实际问题的决策和控制中，实现对问题的解决和优化。
数据分析与控制程序的应用非常广泛。
在科学研究中，数据分析与控制程序可以帮助研究人员对实验数据进行统计分析和模型建立，从而揭示自然规律和进行科学解释。
在商业决策中，数据分析与控制程序可以帮助企业对市场和客户行为进行预测和分析，从而优化产品和服务策略。
在金融交易中，数据分析与控制程序可以帮助投资者对市场行情进行分析和预测，从而制定投资策略和风险控制措施。
在工程控制和运营管理中，数据分析与控制程序可以帮助工程师和经理对工程和运营数据进行实时监控和分析，从而改进工程设计和管理效率。
综上所述，数据分析与控制程序是一种基于大数据的管理和决策支持方法，它通过对数据的收集、整理、分析和控制，来实现对实际问题的解决和优化。
质量管理：数据分析控制程序
质量管理：数据分析控制程序引言概述：质量管理是企业成功的关键之一，而数据分析控制程序是质量管理的重要组成部份。
通过对数据进行分析和控制，企业可以及时发现问题，改进流程，并确保产品或者服务的质量达到标准。
本文将从五个方面详细阐述质量管理中的数据分析控制程序。
正文内容：1. 数据采集和整理1.1 确定数据采集的目的和范围：在质量管理中，数据采集的目的是为了了解产品或者服务的性能、客户满意度、流程效率等方面的情况。
确定目的后，还需要确定采集的数据范围，包括时间、地点、样本大小等。
1.2 设计数据采集方法：根据目的和范围，选择合适的数据采集方法，如调查问卷、实地观察、实验等。
同时，还需要设计数据采集表格或者数据库，以便后续的数据分析和控制。
1.3 整理和清洗数据：在采集到数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除异常值、填补缺失值、标准化数据等，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据分析方法2.1 描述性统计分析：通过计算中心趋势和离散程度等指标，对数据进行描述性统计分析，以了解数据的分布情况和特征。
2.2 相关性分析：通过计算相关系数、绘制散点图等方法，分析不同变量之间的相关性，以确定影响质量的关键因素。
2.3 假设检验：通过设定假设、选择合适的检验方法，对数据进行假设检验，以验证假设是否成立，从而判断数据是否存在显著差异。
2.4 趋势分析：通过对时间序列数据进行趋势分析，了解质量的变化趋势，以及可能存在的周期性或者趋势性问题。
2.5 预测分析：通过建立模型，对未来的质量进行预测，以便及时采取措施避免潜在问题的发生。
3. 数据控制方法3.1 确定控制指标和标准：根据质量目标和要求，确定关键的控制指标和相应的标准，以便对数据进行控制和监测。
3.2 设计控制图表：根据控制指标和标准，设计控制图表，如均值图、范围图、标准差图等，以便及时监测数据的变化和异常情况。
3.3 实施过程控制：根据控制图表的结果，对数据进行实时监控和分析，及时发现问题，并采取纠正措施，以确保质量的稳定性和一致性。
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序标题：(完整版)数据分析控制程序引言概述：数据分析控制程序是一种用于处理和分析大量数据的软件程序，它可以帮助用户快速准确地分析数据，发现数据之间的关联和规律。
在当今信息化时代，数据分析控制程序已经成为各行各业不可或缺的工具，它可以帮助企业做出更明智的决策，提高工作效率，降低成本。
本文将详细介绍数据分析控制程序的功能和优势。
一、数据收集和整理1.1 数据源的选择：数据分析控制程序可以从各种不同的数据源中收集数据，包括数据库、文件、网络等，用户可以根据需要选择合适的数据源。
1.2 数据清洗和整理：数据分析控制程序可以帮助用户清洗和整理数据，去除重复数据、缺失数据和错误数据，确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据转换和标准化：数据分析控制程序可以将不同格式的数据进行转换和标准化，使数据具有一致的格式和结构，方便后续的分析和处理。
二、数据分析和挖掘2.1 数据可视化：数据分析控制程序可以将数据以图表、报表等形式进行可视化展示，帮助用户直观地理解数据之间的关系和趋势。
2.2 数据分析算法：数据分析控制程序内置了各种数据分析算法，包括回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等，可以帮助用户深入挖掘数据背后的规律和趋势。
2.3 数据模型建立：数据分析控制程序可以帮助用户建立数据模型，预测未来的趋势和结果，为企业的决策提供参考依据。
三、数据报告和分享3.1 自动报告生成：数据分析控制程序可以自动生成数据分析报告，包括数据分析结果、趋势预测、关键指标等，帮助用户快速了解数据分析的结果。
3.2 报告定制和分享：数据分析控制程序可以根据用户的需求定制报告格式和内容，并支持报告的分享和导出，方便用户与团队共享和交流数据分析结果。
3.3 实时监控和反馈：数据分析控制程序可以实时监控数据的变化和趋势，及时反馈给用户，帮助用户及时调整决策和策略。
四、数据安全和隐私保护4.1 数据加密和权限控制：数据分析控制程序可以对数据进行加密和权限控制，确保数据的安全性和隐私保护。
数据统计分析控制程序
文件制定/修改履历表制/修订日期版本/版次制定/修订内容制定/修订人审核人批准人2018-03-21 A/0 本次修订，按ISO9001:2015标准建立。
编号：XXX/FM-QESP13-01/V:0/2018.04.01一、目的明确信息数据的收集、整理、统计、分析、传输和利用活动，为管理决策提供客观、详实的依据, 实现信息数据的增值，特制订本程序。
二、适用范围适用于本公司质量管理体系活动各过程的数据（信息）收集、管理和统计技术应用。
三、定义无四、职责与权限4.1 品质部4.1.1负责质量管理体系有关信息数据收集统计、分析评价和利用，包括：来料、制程、最终不合格品、纠正及纠正措施信息、制程稳定性、符合性参数信息监控等。
4.1.2负责来料、制程、最终产品符合性检验相关信息、数据收集统计、利用。
4.1.3负责质量法律法规、指令、标准信息收集、并分析相关部门使用。
4.1.4负责内外部审核，包括供应商稽核、客户审核报告的分析。
4.1.5负责品质改善信息与公司内部及客户的沟通交流。
4.2 管理者代表4.2.1负责信息、数据统计、应用的监督、指导。
4.2.2负责质量及相关指令信息利用批准。
4.3 生产部4.3.1负责生产过程中产品信息数据收集、分析和利用；4.3.2负责生产环境异常运行信息分析；4.4 PMC部：负责生产物料交期和产品交期完成情况数据收集、统计和利用；4.5采购部：负责采购信息、数据的收集、统计、利用；4.6市场部：负责顾客满意、投诉与抱怨信息数据的获取、分析、利用；4.7各部门：应用适宜的统计技术定期对质量目标实现状况进行统计、分析, 以确定改进的机会。
五、作业程序5.1 信息、数据收集5.1.1各部门根据本部门过程运作的特点, 策划、确定所需过程控制点，并就各控制点的信息数据进行收集、监控。
5.1.2因信息、数据具有时效性，各部门对所监控之信息、数据收集后, 应在规定时间内进行分析、传输, 以便快速发现并解决问题，防止不应有的后果出现。
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序引言概述：数据分析控制程序是一种用于处理和分析数据的软件程序。
它能够帮助用户从大量的数据中提取有用的信息，并进行统计分析和可视化展示。
本文将详细介绍数据分析控制程序的五个主要部分，包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和结果解释。
一、数据收集：1.1 数据源的选择：数据分析控制程序需要从多个数据源中收集数据，包括数据库、文件、API等。
在选择数据源时，需要考虑数据的完整性、准确性和可靠性。
1.2 数据获取方式：根据数据源的不同，数据分析控制程序可以通过SQL查询、文件导入、API调用等方式来获取数据。
选择合适的数据获取方式可以提高数据获取的效率和准确性。
1.3 数据存储和管理：数据分析控制程序需要将获取到的数据存储在合适的数据库或文件中，并进行管理和维护。
数据的存储方式和结构设计对后续的数据分析和处理有着重要影响。
二、数据清洗：2.1 数据清洗目的：数据分析控制程序需要对收集到的数据进行清洗，以去除重复数据、缺失数据和异常数据，保证数据的准确性和完整性。
2.2 数据清洗方法：数据清洗可以通过数据去重、缺失值填充、异常值处理等方法来实现。
根据数据的特点和需求，选择合适的数据清洗方法可以提高数据的质量。
2.3 数据清洗工具：数据分析控制程序可以使用各种数据清洗工具来辅助清洗工作，如Python的pandas库、R语言的tidyverse包等。
这些工具提供了丰富的函数和方法，方便用户进行数据清洗操作。
三、数据分析：3.1 数据分析方法：数据分析控制程序可以使用各种统计分析方法来对数据进行分析，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
选择合适的数据分析方法可以揭示数据背后的规律和趋势。
3.2 数据分析模型：数据分析控制程序可以构建和应用各种数据分析模型，如聚类模型、分类模型、预测模型等。
这些模型可以帮助用户挖掘数据中的隐藏信息，并进行预测和决策。
3.3 数据分析工具：数据分析控制程序可以使用各种数据分析工具来辅助分析工作，如Python的numpy、scipy库、R语言的ggplot2包等。
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序数据分析控制程序是一种用于监测、分析和控制数据的软件工具，它可以帮助企业或组织更好地理解其数据，发现潜在问题并采取相应的措施。
本文将介绍数据分析控制程序的基本概念、功能、应用场景、优势和发展趋势。
一、基本概念1.1 数据分析控制程序是一种用于处理大量数据的软件工具，它可以帮助用户快速准确地分析数据，发现数据中的规律和趋势。
1.2 数据分析控制程序通常包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等功能模块，用户可以根据自己的需求选择相应的功能进行操作。
1.3 数据分析控制程序可以应用于各行各业，包括金融、医疗、教育、制造等领域，帮助企业或组织更好地管理和利用数据资源。
二、功能2.1 数据采集功能：数据分析控制程序可以从不同的数据源中采集数据，包括数据库、文件、传感器等，确保数据的完整性和准确性。
2.2 数据清洗功能：数据分析控制程序可以对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值和错误数据，确保数据的质量和准确性。
2.3 数据分析功能：数据分析控制程序可以对数据进行统计分析、模型建立、预测和优化等操作，帮助用户更好地理解数据和做出决策。
三、应用场景3.1 金融领域：数据分析控制程序可以帮助银行和金融机构对客户数据进行分析，发现潜在的信用风险和欺诈行为。
3.2 医疗领域：数据分析控制程序可以帮助医院对患者的病历数据进行分析，提高诊断准确性和治疗效果。
3.3 制造领域：数据分析控制程序可以帮助工厂对生产数据进行监控和分析，提高生产效率和产品质量。
四、优势4.1 提高效率：数据分析控制程序可以帮助用户快速准确地分析数据，节省时间和人力成本。
4.2 降低风险：数据分析控制程序可以帮助用户发现潜在问题和风险，及时采取措施避免损失。
4.3 提升竞争力：数据分析控制程序可以帮助企业或组织更好地理解市场和客户需求，制定更有效的营销策略和业务决策。
五、发展趋势5.1 人工智能技朧：数据分析控制程序将越来越多地融入人工智能技术，实现更智能化的数据分析和决策支持。
数据分析与统计过程控制程序(含流程图)
质量目标统计
责任部门
各责任人必须在规定的期限内实施并完成相应的改善措施。
质量目标统计
纠正预防措施报告
管理代表
1．管理者代表对体系方面的改善措施实施状况进行效果确认。
2.品管部对其它方面的改善措施实施状况进行效果确认。
6.1.3选定之结果由各相关单位制成统计技术参数对照表(QR-840-001)。
6.2统计技术资料收集与分析
6.2.1由品管巡回检验和现场生产单位提供的数据，利用目标规定统计出管制站结果，并于每月召开之品管会议上提案。
每月品管对不同型号产品不良项目之不良数或不良率进行分析统计，算出整月之平均值，并记录于下个月质量计划之目前状况。
MSA控制程序
纠正预防措施控制程序
4.定义
可追溯性:追溯所考虑对象的历史、应用情况或所处场所的能力。
5.职责:
5.1品管部:
5.1.1负责生产部及检验与试验的质量分析。
5.1.2负责统计技术的鉴定并提供分析数据作为质量目标订定及管理审查之依据。
5.2销售部:负责客户满意度，客诉资料及提供客户特定要求给品管统计分析。
通过效果确认认定可行后，则回馈标准化，修正相关标准与规范。
统计技术运用参照统计方法运用规则。
6.4培训
6.4.1统计技术训练对象为使用统计技术之相关人员。
6.4.2训练作业流程参照培训程序。
6.5统计手法之选用时机:
6.5.1设定相关项目查核﹕查核表。
6.5.2设定相关内容进行检查记录判定﹕查检表。
6.5.3随时同变动作前后比较﹕推移图，管制图，直方图。
IATF16949统计技术与数据分析控制程序样板
IATF16949统计技术与数据分析控制程序样板一、目的二、适用范围本程序适用于所有涉及统计技术与数据分析的工作环节及相关人员。
三、定义1.统计技术：应用数学和统计方法来收集、分析和解释数据的技术。
2.数据分析：将收集的数据进行整理、解读和发现问题的过程。
四、程序流程1.收集数据a.指定数据收集的频率和方式，包括采样方法和数据收集表格。
b.由相关人员按照指定频率和方法进行数据收集。
c.将收集到的数据进行整理和存档，确保数据的准确性和完整性。
2.数据分析a.在收集一定量的数据后，进行数据分析。
b.应用适当的统计方法和工具，例如控制图、直方图、散点图等，对数据进行可视化和分析。
c.分析数据，发现潜在的问题和异常。
3.问题解决a.一旦发现问题或异常，立即采取纠正措施。
b.应用问题解决工具和方法，例如5W1H、鱼骨图、等等，进行问题根本原因的分析和解决。
c.实施纠正措施，并记录纠正措施的有效性。
4.指标跟踪a.确定关键的质量指标，例如不符合品率、首次通过率等。
b.跟踪和记录这些指标，以便进行趋势分析和改进计划的制定。
5.持续改进a.根据数据分析结果和指标跟踪情况制定改进计划。
b.确定负责人和时间表，跟踪改进计划的执行情况。
c.定期评估改进计划的有效性，并进行调整和优化。
五、培训与沟通1.根据需要，为相关人员提供统计技术与数据分析的培训，以确保他们具备必要的知识和技能。
2.定期与相关人员进行沟通和交流，分享数据分析结果和改进计划的进展情况。
3.定期组织质量管理体系评审会议，评估统计技术与数据分析的实施情况，并提出改进意见和建议。
六、文件管理1.所有数据收集表格、统计分析报告等文件应进行适当的归档保存，以便查询和回顾。
2.文件管理负责人应进行定期的文件审查，确保文件的准确性和可用性。
七、术语和缩写八、相关记录本程序所涉及的相关记录包括但不限于：1.数据收集表格2.数据分析报告3.问题解决记录4.指标跟踪记录5.改进计划和执行记录6.培训记录7.文件管理审查记录。
数据统计分析技巧控制程序
4.1.2、各单位根据本单位实际情变差、控制<稳定性>、能力和过度调整等）
等培训，以推广统计技术的应用。
《年度培训计划》
4.2在产品质量先期策划过程中，项目组应根据顾客要求的或过程控制需要的统计技术/方法来确定每一过程
零件检验过程统计分析
工序经检验过程统计分析
成品检验过程统计分析
顾客抱怨和退货统计分析
顾客满意度统计分析
AB
4.4零件检验的统计技术
应根据抽样方案制定的抽样标准进行随机抽样检验，对生产零部件进行检验，判定检验批的合格与否，需要用X-R管制图进行控制的，应做X-R管制图。
4.5生产过程中各工序抽样检验的统计
3、职责
3.1品质部:
3.1.1负责统计与分析技术的选择及系统实施监督；
3.1.2负责公司内外相关分析数据的传递、分析与处理；
3.2各职能部门：负责本部门主要职能数据的统计与分析、培训、交流、传递、汇报。
4、工作流程和内容
工作流程
工作内容说明
使用表单
年度统计技术、应用计划、统 计技术培训
4.1.年度统计技术、应用计划、统计技术培训
4.8顾客满意度的统计技术
顾客满意度的变动趋势由国贸部运用排列图或因果图进行分析，其结果作为管理评审的输入。
《各制程检验记录表》
《X-R管制图》
《层别统计表》
《柏拉图》
《鱼骨图》
《直方图》
《抽样检验方法》
《调查表等》
《.管制图》
《CpK》
《FMEA》
版本：A
版次：0
浙江**电子有限公司
数据统计分析技术控制程序
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序引言概述：数据分析控制程序是一种用于处理和分析大量数据的计算机程序。
它可以帮助人们从复杂的数据集中提取有用的信息，并做出相应的决策。
本文将详细介绍数据分析控制程序的四个主要部分，包括数据采集、数据清洗、数据分析和结果呈现。
一、数据采集：1.1 数据源选择：数据分析控制程序需要从不同的数据源中获取数据。
在选择数据源时，需要考虑数据的可靠性、完整性和准确性。
1.2 数据获取方法：数据可以通过多种方式获取，例如API接口、数据库查询、文件导入等。
根据具体需求和数据源的特点，选择合适的数据获取方法。
1.3 数据获取频率：根据数据的更新速度和使用需求，确定数据获取的频率。
有些数据需要实时更新，而有些数据则可以定期获取。
二、数据清洗：2.1 数据去重：在数据分析过程中，重复的数据会对结果产生干扰。
因此，需要对数据进行去重处理，确保每条数据的唯一性。
2.2 数据缺失处理：在实际数据中，常常会出现数据缺失的情况。
数据分析控制程序需要对缺失的数据进行处理，可以通过插值、填充默认值等方法来处理缺失数据。
2.3 数据格式转换：不同数据源可能使用不同的数据格式，为了方便数据分析，需要将数据转换为统一的格式，例如将日期格式统一为ISO格式，将文本数据转换为数值类型等。
三、数据分析：3.1 数据筛选：在大量的数据中，往往只关注其中的一部分数据。
数据分析控制程序可以根据特定的条件对数据进行筛选，以便更好地进行后续的分析。
3.2 数据统计：数据分析控制程序可以对数据进行统计分析，包括计算均值、方差、标准差等统计指标，以及绘制直方图、折线图、饼图等图表，帮助人们更直观地理解数据。
3.3 数据建模：数据分析控制程序可以利用机器学习、统计学等方法对数据进行建模分析，以预测未来的趋势、发现隐藏的关联规律等。
四、结果呈现：4.1 数据报表：数据分析控制程序可以生成数据报表，将分析结果以表格的形式展示出来，方便人们查看和理解。
ISO134852024数据分析控制程序
ISO134852024数据分析控制程序1.引言2.术语和定义2.1数据分析：通过收集、整理、分析和解释数据来获取有关产品质量和安全的信息。
3.适用范围本控制程序适用于所有需要进行数据分析的组织，包括数据的收集、整理、分析和解释。
4.责任和授权4.1数据分析责任数据分析的责任由指定的数据分析人员负责。
他们应该具备适当的技术和分析能力，并且了解数据分析的方法和工具。
4.2数据分析授权数据分析人员应得到适当的授权，以访问和处理数据。
授权可以通过指定人员的角色和责任来完成。
5.数据收集和整理5.1数据收集计划根据产品和过程中潜在的关键问题，应制定数据收集计划。
计划应明确规定数据收集的目标、方法和时间表。
5.2数据收集方法数据可以通过多种方式收集，包括但不限于调查问卷、记录表、传感器和测试设备。
收集的数据应能满足分析的需求，并且应保证数据的准确性和可靠性。
5.3数据整理收集到的数据应进行整理，以便能够进行后续的分析。
数据应进行排序、分类和汇总，并根据需要进行统计分析。
6.数据分析方法6.1统计分析统计分析是常用的数据分析方法之一、它可以通过分析均值、方差、相关性等统计指标来获取有关产品质量和安全的信息。
6.2图表分析图表分析是另一种常用的数据分析方法。
它可以通过绘制柱状图、线性图、散点图等来展示数据的趋势和模式，并帮助发现潜在的问题。
6.3出错分析出错分析是针对特定问题进行的数据分析方法。
它可以通过追踪产品或过程中出现的问题来识别根本原因，并采取相应的措施进行改进。
7.数据分析报告数据分析报告是数据分析结果的记录和总结。
它应包含以下内容：-数据分析的目的和方法-数据分析的结果和推论-发现的问题和改进的建议-推荐的行动计划和责任人-报告的日期和签名8.记录和保留数据分析的记录应进行保存，并按照相关的文件控制程序进行管理。
记录应包括：-数据收集计划和方法-数据整理和分析的结果-数据分析报告和相应的行动计划9.审核和改进数据分析过程应定期进行审核，以确保其有效性和一致性。
统计技术及数据分析控制程序
1.目的规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。
2.范围适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。
3.定义3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法.4.职责4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。
4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责5.程序内容5.1 统计技术管理5.1.1 常用统计技术工具常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。
各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。
但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。
5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。
5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。
5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。
5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。
5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。
5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。
5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。
5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。
5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。
5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。
5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。
5.1.2 统计技术应用领域5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。
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《预防纠正措施改善计划表》
4.11统计技术应用所形成的记录、资料等，由各使用部门按《管理记录控制程序》进行存放、管理。
5.支持性文件
2、 适用范围
适用于过程的监视和测量、产品的监视和测量、顾客满意和采购控制等其他来源的数据统计与分析。产品实现过程监视和测量活动中和其它来源的数据的统计与分析.
3、职责
3.1品质部:
3.1.1负责统计与分析技术的选择及系统实施监督；
3.1.2负责公司内外相关分析数据的传递、分析与处理；
3.2各职能部门：负责本部门主要职能数据的统计与分析、培训、交流、传递、汇报。
7.3品质周报Q/**.R.QEP-45-03
7.4品质月报Q/**.R.QEP-45-04
5.1管理记录控制程序Q/**.QEP-03
5.2文件管理程序Q/**.QEP-02
5.3持续改进管理程序Q/**.QEP-44
6.派生的三阶文件
序号
文件名称
文件编号
1
数据分析和使用管理规范
Q/**.CF-45-01
7.派生的表单
7.1.管制图Q/**.R.QEP-45-01
7.2. X-R管制图Q/**.R.QEP-45-02
4.8顾客满意度的统计技术
顾客满意度的变动趋势由国贸部运用排列图或因果图进行分析，其结果作为管理评审的输入。
版本：A
版次：0
浙江**电子有限公司
编号：Q/**.QEP
工作流程
工作内容说明
使用表单
4.9新产品设计开发或顾客有特殊要求的产品，工程部、生产部门应做产品质量特性和过程能力的PPK、CpK、CmK以及X-R控制图，以了解产品的质量特性和制造过程的稳定性。
4.6成品最终检验的统计技术
应根据抽样方案制定的抽样标准进行随机抽样检验，对成品进行检验，判定检验批的合格与否，需要用X-R管制图进行控制的，应做X-R管制图。
4.7顾客抱怨和顾客退货的统计技术
顾客抱怨（投诉）和顾客退货的数据由品质部进行汇总，利用排列图或因果图进行分析，找出造成顾客抱怨（投诉）和顾客退货的主要原因，通知有关方面进行整改或作进一步分析。
浙江* *电子有限公司
数据统计分析技术控制程序
文 件 编 号:Q/**.QEP-45
修 订 履 历
文件修订NO.
制订/修订内容
版本/
版次
总页数
修订页码
制订/
修订
核准
日期
/
新编（ISO9001/ISO14001体系文件整合）
A/0
3
/
2016.3.1
版本：A
版次：0
浙江**电子有限公司
编号：Q/**.QEP-45
《年度培训计划》
4.2在产品质量先期策划过程中，项目组应根据顾客要求的或过程控制需要的统计技术/方法来确定每一过程（工序）适用的统计技术/方法，并将其列入控制计划中。
《控制计划》
版本：A
版次：0
浙江**电子有限公司
编号：Q/**.QEP-45
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数据统计分析技术控制程序
工作流程
工作内容说明
使用表单
4、工作流程和内容
工作流程
工作内容说明
使用表单
4.1.年度统计技术、应用计划、统计技术培训
4.1.1品质部负责管理公司统计技术的应用工作,负责公司年度统计技术应用计划的制定。
4.1.2、各单位根据本单位实际情况每年初向品质部提出培训需求,品质部安排如基础统计概念知识（变差、控制<稳定性>、能力和过度调整等）等培训，以推广统计技术的应用。
《FMEA》
4.4零件检验的统计技术
应根据抽样方案制定的抽样标准进行随机抽样检验，对生产零部件进行检验，判定检验批的合格与否，需要用X-R管制图进行控制的，应做X-R管制图。
4.5生产过程中各工序抽样检验的统计
各控制单位根据每日各工序抽样检验的数据，按月利用排列图或因果图进行分析并将分析的结论提供领导和有关部门。
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数据统计分析技术控制程序
1、 目的
为了确定、收集和分析适当的数据，以证实管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以持续改进管理体系的有效性，收集、统计、分析、与品质活动有关的数据,周期性持续实施，从而了解品质趋势，追踪品质问题，作为持续改进的依据，使产品品质形成的系列作业活动得到有效的控制，特制订本程序。
4.3进货检验的统计技术
进货检验人员应根据抽样方案制定的抽样标准进行随机抽样检验，对购进物料进行检验，判定检验批的合格与否，需要用X-R管制图进行控制的，应做X-R管制图。
《各制程检验记录表》
《X-R管制图》
《层别统计表》
《柏拉图》
《鱼骨图》
《直方图》
《抽样检验方法》
《调查表等》
《.管制图》
《CpK》