矩阵数据分析法
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。
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。
GE矩阵分析法范文
GE矩阵分析法范文GE矩阵分析法是一种常用的企业战略分析工具，在制定战略、评估业务部门绩效、选择投资项目等方面具有广泛应用。
本文将详细介绍GE矩阵分析法的概念、构建方法和具体应用案例，帮助读者更好地理解和运用该分析方法。
一、概念二、构建方法具体而言，GE矩阵分析法的构建方法包括以下步骤：1.选择评估指标：根据具体情况选择适合的评估指标，如市场份额、市场增长率、技术创新等。
2.设定评估标准：根据企业的战略目标和市场特点，设定评估的标准和权重，如市场增长率设定为20%，市场份额设定为30%等。
3.评估业务单元：根据评估指标和标准，对各个业务单元进行评估，获得得分。
4.综合评估：根据市场吸引力和竞争地位的得分，将业务单元放置在GE矩阵的相应位置。
5.制定战略目标：根据GE矩阵的结果，制定相应的战略目标和措施，如扩大市场份额、提高竞争力，调整或转型非优势业务等。
三、具体应用案例下面以一个虚构的制造业企业为例，来说明GE矩阵分析法的具体应用。
该企业有三个业务单元：A、B、C，分别从事家电、汽车和电子产品的生产和销售。
1.选择评估指标：选择市场规模、市场增长率、市场份额、技术创新等指标作为评估指标。
2.设定评估标准：设定市场规模权重为20%，市场增长率权重为30%，市场份额权重为30%，技术创新权重为20%。
3.评估业务单元：根据具体数据，对三个业务单元进行评估，得到如下得分：-业务单元A：市场规模得分为90分，市场增长率得分为70分，市场份额得分为80分，技术创新得分为60分；-业务单元B：市场规模得分为80分，市场增长率得分为90分，市场份额得分为50分，技术创新得分为70分；-业务单元C：市场规模得分为70分，市场增长率得分为80分，市场份额得分为70分，技术创新得分为80分。
4.综合评估：根据得分，将业务单元放置在GE矩阵的相应位置。
以市场吸引力为X轴，竞争地位为Y轴，分别为高、中、低三个等级，得到如下结果：-业务单元A：市场吸引力为高，竞争地位为中；-业务单元B：市场吸引力为中，竞争地位为高；-业务单元C：市场吸引力为中，竞争地位为中。
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
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。
人力资源数据分析法之矩阵分析法
人力资源数据分析法之矩阵分析法如果你的一个时期内的工作特别多你会怎样安排？是不是要把工作排序，按照一定的顺序开展工作？如果按照事情的紧急程度，那就出现了问题：紧急的工作肯定要先做的，但是做完后发现这些工作意义不大反而占用了大量时间。
为了确保自己能先解决紧张而且有意义的工作，所以需要引入另外一个指标：重要程度。
这样通过紧急程度和重要程度两个指标将工作分为了四类，分别是：重要紧急的工作、重要不紧急的工作、紧急不重要的工作、不紧急不重要的工作。
为了更清晰的展示，通过下图的矩阵图更加直观易懂，这个就是我们常说的要事四象限，通过把事情分为四类，确定不同的实施策略，这样避免了单一指标给我们带来的困惑，考虑了重要性。
这和我们今天讲的矩阵分析法的逻辑相似。
什么是矩阵分析法矩阵分析法是找到事物的两个关键属性，形成四个象限，分别提供不同的策略。
它是一种数据分析方法，也是一种问题解决方法，甚至有人将它提升到了思维层面。
矩阵分析在人力资源应用中，最熟为人知的是人才盘点中的人才四象限和人才九宫格，通过绩效和潜力，形成四个区域或九个区域，来制定不同的人才发展政策。
矩阵分析法的应用某公司业务团队leader近期困惑，一直在通过各种手段努力提升团队的业绩技能，但是业绩到一定程度增长放缓，于是他向公司HRD求助。
HRD听到他描述后，向他推荐了矩阵分析。
第一步：评估团队成员潜力，以百分制表示，得出所有成员潜力平均分。
第二步：收集周期内团队成员业绩，得出所有成员业绩平均分。
第三步：通过矩阵将成员分为：高业绩高潜力、高业绩低潜力、低业绩高潜力、低业绩低潜力四类。
第四步：针对四类人群确定不同的人才发展策略。
针对这四类人群：高业绩高潜力：leader放手他们去做，并总结他们成功的经验；高业绩低潜力：leader要重点保持他们的市场，一但市场有变化，辅助他们调整到位；低业绩高潜力：leader要重点培训及辅导，提升他们的业绩；低业绩低潜力：考虑更换人群。
《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
矩阵在数据分析中的应用
▪ 谱聚类
1.谱聚类是一种基于图论的方法，将数据点看作图中的节点， 通过计算图的拉普拉斯矩阵的特征向量来进行聚类。 2.谱聚类的核心思想是将数据点之间的相似度关系转化为图上 的边权重，通过对图的谱进行分析来发现数据点的聚类结构。 3.谱聚类可以应用于各种形状和大小的数据集，具有较好的鲁 棒性和可扩展性。
矩阵在数据分析中的应用
时间序列分析中的矩阵操作
时间序列分析中的矩阵操作
矩阵运算在时间序列分析中的基础
1.矩阵运算能够提供一种系统化的方式来描述和处理时间序列数据，通过这种方式，可以将时间序 列数据转化为矩阵形式，进而利用其强大的计算能力和数据处理技术。 2.在时间序列分析中，矩阵运算可以用来计算各种统计量，例如均值、方差、协方差和相关系数等 ，这些统计量是时间序列分析的基础。 3.矩阵运算可以用于时间序列数据的平滑和滤波，这种技术可以消除数据中的噪声和异常值，提高 数据分析的准确性。
层次聚类
1.层次聚类是一种基于数据间相似度矩阵进行聚类的算法，可 以根据相似度矩阵逐步合并数据点或分裂数据簇。 2.层次聚类可以分为凝聚型层次聚类和分裂型层次聚类两种类 型，分别对应自底向上和自顶向下的聚类策略。 3.层次聚类的结果可以通过树状图进行可视化展示，便于理解 和分析。
矩阵聚类方法及其实现
矩阵在数据分析中的应用
矩阵分解技术及其应用
矩阵分解技术及其应用
▪ 矩阵分解技术概述
1.矩阵分解是将一个复杂的矩阵分解为几个简单的、易于处理的矩阵的过程，有助于提取数据 中的隐藏信息和特征。 2.常见的矩阵分解技术包括奇异值分解（SVD）、非负矩阵分解（NMF）和QR分解等。
▪ 奇异值分解（SVD）
▪ 主成分的Biblioteka 解和解释1.主成分是通过将数据投影到协方差矩阵的特征向量上得到的 。 2.主成分的个数通常小于原始数据的维度数，可以达到数据降 维的目的。 3.通过分析主成分，我们可以更好地理解数据的结构和变异性 。
人力资源数据分析法之矩阵分析法(二)2024
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。
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。
矩阵运算在数据分析中的应用
矩阵运算在数据分析中的应用数据分析是一种通过收集、整理、分析和解释数据来提取有用信息的过程。
在数据分析中，矩阵运算是一种重要的工具和技术，它可以帮助我们处理和分析大量的数据，从而得出有关数据的结论和预测。
矩阵是一个由数字排列成的矩形阵列。
在数据分析中，我们经常使用矩阵来表示和处理数据。
矩阵运算是对矩阵进行各种数学操作的过程，包括加法、减法、乘法、转置等。
下面将介绍矩阵运算在数据分析中的几个常见应用。
1. 线性回归分析线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型。
在线性回归分析中，我们可以使用矩阵运算来计算回归系数和预测结果。
通过将自变量和因变量表示为矩阵形式，我们可以使用最小二乘法来估计回归系数，并使用矩阵乘法来进行预测。
2. 主成分分析主成分分析是一种用于降低数据维度的技术。
在主成分分析中，我们可以使用矩阵运算来计算数据的协方差矩阵，并通过对协方差矩阵进行特征值分解来得到主成分。
通过矩阵运算，我们可以将高维数据转换为低维数据，并保留数据的主要信息。
3. 矩阵分解矩阵分解是将一个矩阵分解为多个矩阵的过程。
在数据分析中，我们经常使用矩阵分解来进行矩阵降维、特征提取和数据压缩等操作。
常见的矩阵分解方法包括奇异值分解（SVD）和特征值分解等。
通过矩阵分解，我们可以将复杂的数据转化为更简单的形式，从而方便后续的分析和处理。
4. 矩阵求逆矩阵求逆是一种将一个矩阵转化为其逆矩阵的操作。
在数据分析中，我们经常使用矩阵求逆来解决线性方程组、计算矩阵的伪逆和求解最小二乘问题等。
通过矩阵求逆，我们可以得到矩阵的逆矩阵，从而可以进行更复杂的计算和分析。
5. 矩阵乘法矩阵乘法是一种将两个矩阵相乘得到新矩阵的操作。
在数据分析中，我们经常使用矩阵乘法来进行数据的转换和计算。
例如，我们可以使用矩阵乘法来计算两个变量之间的相关性，或者将多个变量合并为一个变量。
通过矩阵乘法，我们可以将复杂的计算转化为简单的矩阵运算，从而提高计算效率。
矩阵数据解析法
-2-
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Hale Waihona Puke 多變量解析法理論>-1-
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
质量改进工具——矩阵数据分析法
全球排名第一的实时SPC解决方案提供商质量改进工具——矩阵数据分析法关键词：矩阵数据分析法导语：矩阵图（Matrix Chart）是以矩阵的形式分析问题与因素、因素与因素、现象与因素间相互关系的图形。
本文将从矩阵图的概念、常用符号、分类、主要用途等方面帮助大家熟悉矩阵图。
矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart）是指通过运用主成分分析等计算方法，准确地整理和分析在矩阵图上用数据定量化表示的各元素间关系的一种方法。
是一种定量分析问题的方法。
在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一一种利用数据分析问题的方法。
1. 矩阵数据分析法的主要方法主成分分析法（Principal Component Analysis），是将多个变量转化为少数综合变量的一种多元统计分析方法。
利用此法可从原始数据中获得许多有益的信息。
2. 矩阵数据分析发的用途A．市场调查数据分析。
当我们进行顾客调查、产品设计开发或者其他各种方案选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各因素的重要性和优先考虑次序。
矩阵数据分析法可以帮助用户通过对市场调查数据的分析计算，判断顾客对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素、最适应的方案等。
B．多因素分析。
在某工序影响因素复杂且各因素间存在可量化的关系时，可以进行较准确的分析。
C．复杂质量评价。
通过对影响质量的大量数据进行分析，确定哪些因素是质量特性。
D．矩阵数据分析法也可以和其他工具结合使用，深入分析。
矩阵数据分析法虽然是QC新7大工具之一，但其作为“储备工具”而提出。
由于应用这种方法需借助电子计算机来求解，且计算复杂，目前并未得到广泛应用。
波士顿矩阵分析法
波士顿矩阵分析法波士顿矩阵分析法是一种重要的数据分析方法，它在管理科学中应用范围极广，可以用于研究市场、企业绩效、企业战略及其他管理科学领域的定量分析。
这一分析方法由美国管理学家贝蒂麦特森（Betty Matteson）和波士顿管理顾问公司（Boston Consulting Group）创建于1960年代，以满足企业对管理模式和决策支持的需求。
在今天，波士顿矩阵分析法已经成为企业和市场分析中不可缺少的重要工具。
波士顿矩阵分析法通过绘制一组四象限矩阵图来识别出企业产品和市场发展状况，其中每个象限标记了一种不同的企业/市场组合。
这个四象限矩阵分别存在于企业的核心产品策略、定位战略、竞争战略和市场发展策略中。
分析师们根据企业的不同情况，在矩阵图中设定一组指标来表示每个企业和市场之间的关系，从而提出合理的策略建议和行动方案。
波士顿矩阵具有两个关键维度，即“市场细分”和“竞争力”。
市场细分的维度的绘图主要关注的是市场的成熟度、竞争形式以及潜在机会的分析，帮助分析者判断企业在不同市场开拓的可能性。
另一个关键维度“竞争力”的绘图则关注的是企业的竞争地位、竞争优势及其他相关的评价指标，以帮助分析者更好地识别出企业的优势和弱点。
绘制完这两个维度后，分析师可以根据企业及其竞争对手所处的四象限来识别出企业发展的核心战略。
在确定核心战略后，分析师可以进一步将该分析方法应用于其他领域，例如产品优势分析、技术分析、客户满意度分析等，以进一步提高企业核心经营业务和实现更高效率。
在今天，波士顿矩阵分析法已经广泛应用于管理科学领域，它提供了一种灵活的方法来识别出企业的核心竞争优势，帮助企业制定合理的战略决策和产品定位，以实现最佳效益。
另外，该分析方法也可以应用于其他不同的领域，如市场拓展和新产品开发等，以有效地解决企业面临的挑战和机遇。
总之，波士顿矩阵分析法是一种极具价值的数据分析方法，是企业管理决策中不可缺少的重要工具，应用于市场分析、企业绩效分析以及新产品开发等领域都可以取得优异的效果。
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。
质量管理“新七种工具”——矩阵图与矩阵数据分析法
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，
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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
汽车零件成型加工摺痕的解析 追求成型加工摺痕的发生原因和制程管理
制程解析
金属表面瑕疵要因的探索
将金属表面瑕疵的要因群以矩阵数据解析法整理以便于探索原因
在照片工业之染色结果的变动解 从化学反应工程分光吸收曲线群的观察中，追究是为杂质的混入或是使用药
目录
问题识别 团队组建 现状调查 原因分析 对策制定 改进实施 效果验证 防止再发
对策制定概要 母本分析法 矩阵图 矩阵数据分析 FMEA FTA
5-4-矩阵数据分析法
5-4-1
学习目的： 1. 掌握矩阵数据分析的目的 2. 了解利用软件进行数据分析的方法
5-4-矩阵数据分析法
5-4-2
矩阵数据解析法
矩阵数据分析法是对矩阵图法中的行与列之间因素的相关程度，以数字或记 号(0、1或○、△、×等)形式配入，并利用主成分分析法(主要方法)，从行列关系 中，分析出各主成分的固有向量值(即比重)，然后计算其主成分得分，将主成分的 得分以XY坐标表示，使数目众多的数据经由图解后能一目了然的方法。从而获得 可供参考的运用情报。