矩阵数据分析图
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。
质量管理的新老七工具
质量管理的新老七工具老七种工具:因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、帕累托图、控制图新七种工具：关联图、亲和图、系统图、矩阵图、过程决策程序图、矩阵数据分析法、箭条图新七工具的概述20世纪70年代末80年代初,日本“质量管理研究会”根据推进全面质量管理的需要，经过多年研究和实践,提出“质量管理新七种方法”，简称“新七种工具"“新七种工具”结合统计方法和思考过程,充分体现全面质量管理特点，完善了质量管理理论. “老七种工具”偏重统计分析，“新七种工具”偏重思考分析.关联图:对具有原因—结果，或手段-目的等逻辑关系的一系列有关问题的要素用生产线连接起来并找出主要因素的方法。
可以用于分析整理各种复杂因素交织一起的多目的情况. 是指用连线图来表示事物相互关系的一种方法。
它也叫关系图法主要用途：1。
制订企业方针计划和实施措施2. 制订生产过程不良品对策3。
制订工序管理故障对策4. 制订QC小组目标规划5。
改善各部门质量工作6。
改善企业各项工作质量箭线图法，又称矢线图法，是网络图在质量管理中的应用。
箭线图法是制定某项质量工作的最佳日程计划和有效地进行进度管理的一种方法,效率高，特别是运用于工序繁多、复杂、衔接紧密的一次性生产项目上。
系统图,是指系统寻找达到目的的手段的一种方法，它的具体做法是将把要达到的目的所需要的手段逐级深入,如下图所示。
系统法可以系统地掌握问题，寻找到实现目的的最佳手段，广泛应用于质量管理中,如质量管理因果图的分析、质量保证体系的建立、各种质量管理措施的开展等。
矩阵图法运用二维、三维……多维矩阵表格，通过多元因素分析找出问题和造成问题的原因。
矩阵图的基本形式如下图所示.二维矩阵图中，从造成问题的因素中找出对的因素形成R(R1，R2，R3……）和L（L1，L2，L3……）一列一行因素,在列Ri和行Li的交点上表示各因素的关联程度,从而找出解决问题的着眼点。
矩阵图主要运用于寻找改进老产品的着眼点和研制新产品、开发市场的战略，以及寻找产品质量问题产生的原因、确立质量保证体系的关键环节等质量管理工作。
大学数学矩阵ppt课件
，达到降维的目的。
矩阵运算过程
02
构建协方差矩阵，计算特征值和特征向量，选择主成分进行投
影。
应用场景
03
高维数据处理、数据可视化、异常检测等。
图像处理和计算机视觉中矩阵运算实例
图像处理基础
图像可以表示为矩阵，矩阵运算可用于图像处理的各种操作，如 滤波、变换等。
计算机视觉应用
矩阵运算在计算机视觉领域有广泛应用，如目标检测、图像分割等 任务中的特征提取和降维处理。
拓展延伸：广义逆矩阵、张量等概念简介
广义逆矩阵
介绍广义逆矩阵的概念、性质及其在解决实际问题中的应用，如最小二乘法等。
张量简介
引入张量的概念、性质及其在数学、物理和工程领域的应用，为学生提供更广阔的视野。
THANKS
感谢观看
适用于求解中小规模线性方程组，具有计算简单、直观易懂等优点。
矩阵求逆方法及性质讨论
要点一
矩阵求逆方法
包括伴随矩阵法、初等行变换法等，用于求解方阵的逆矩 阵。
要点二
逆矩阵性质讨论
探讨逆矩阵的唯一性、性质及其在线性方程组求解中的应 用。
线性方程组解存在性判定
齐次线性方程组解存在性 判定
利用系数矩阵的秩与增广矩阵的秩之间的关 系，判断齐次线性方程组是否有非零解。
具体实例
卷积神经网络中的卷积运算、图像压缩中的离散余弦变换等。
机器学习算法中优化问题转化为矩阵形式求解
机器学习优化问题
许多机器学习算法可以转化为优 化问题进行求解，如线性回归、
支持向量机等。
矩阵形式表示
优化问题可以表示为矩阵形式，便 于使用矩阵运算进行高效求解。
求解方法
常用的求解方法包括梯度下降法、 牛顿法等，这些方法可以通过矩阵 运算实现并行计算，提高求解效率 。
可选方案矩阵图
等，对数据进行深入挖掘。
构建可选方案矩阵图
选择合适的矩阵类型
根据分析问题的特点，选择合适的矩阵类型进行构建，如行矩阵、列矩阵、二维矩阵等。
确定矩阵元素
根据数据分析和实际情况，确定矩阵的元素及对应的权重。
可选方案的提出
通过对矩阵元素的分析和综合评估，提出可选的方案及对应的优先级或得分。
04
可选方案矩阵图的应用
可选方案矩阵图的特点
1
可选方案矩阵图是一种特殊的矩阵图，用于展 示不同可选方案之间的比较结果。
2
可选方案矩阵图通常用于评估不同可选方案的 优劣和特点，以便做出更好的决策。
3
可选方案矩阵图可以清晰地展示各方案在不同 维度上的比较结果，帮助决策者全面了解各方 案的优势和劣势。
可选方案矩阵图的限制
可选方案矩阵图通常只适用于比较少 量方案的比较，对于大量方案则需要 采用其他方法。
技术创新
随着大数据、人工智能等技术的不断 发展，可选方案矩阵图可能会实现更 多的功能和应用，如自动化数据收集 和数据分析等。
改进和完善
可选方案矩阵图仍然存在一定的局限 性，如主观因素影响等，未来可能需 要不断改进和完善，以提高其客观性 和准确性。
THANKS
感谢观看
关键步骤
建立可选方案矩阵图需要确定评 价标准和各项因素，收集相关数 据，并将数据以矩阵的形式呈现 ，通常包括因素、替代方案和评 分三个部分。
应用场景
可选方案矩阵图适用于各种需要 评估替代性解决方案的场合，如 企业战略决策、投资项目选择和 个人职业规划等。
可选方案矩阵图前景展望
扩展应用领域
可选方案矩阵图的应用领域正在不断 扩展，未来可能会应用于更多的领域 ，如人工智能决策、医疗方案评估和 城市规划等。
矩阵图知识点总结归纳
矩阵图知识点总结归纳一、矩阵图的概念矩阵图是一种以矩阵的形式展示数据的可视化方式。
矩阵的行和列分别代表数据的不同维度，而矩阵中的数值则表示不同维度之间的关系或相似度。
矩阵图通常使用颜色来标示不同数值的大小，一般采用颜色的深浅来表示数据的大小或者相关程度，从而使得人们可以直观地观察和理解数据的规律和特征。
二、矩阵图的原理矩阵图的原理主要是依靠颜色表达数据的大小或相关程度。
一般来说，我们将数据标准化到[0, 1]之间，然后通过一种颜色映射函数将数值映射到颜色上。
比如，我们可以使用从浅到深的色阶来表示数据的大小，越浅的颜色表示数值越小，越深的颜色代表数值越大。
这样就可以直观地观察和理解数据之间的关系。
三、矩阵图的应用矩阵图在生物信息学、金融分析、社交网络分析、医学图像分析等领域有着广泛的应用。
在生物信息学中，矩阵图常用于展示基因之间的相似性或者功能关联。
在金融分析中，矩阵图可以帮助人们发现不同金融产品之间的相关性或者关联度。
在社交网络分析中，矩阵图则可以用来展示不同用户之间的交互关系。
在医学图像分析中，矩阵图可以帮助人们理解不同医学影像之间的相似程度或者相关性。
四、矩阵图的制作方法矩阵图的制作方法较为简单，大致可以分为数据准备和矩阵图绘制两个步骤。
首先，我们需要准备好需要展示的数据，将数据标准化到[0, 1]之间。
然后，我们可以使用一些专业的可视化工具，比如Python中的Matplotlib、Seaborn库，或者R语言中的ggplot2包来绘制矩阵图。
在绘制矩阵图时，我们一般会根据数据的特点选择合适的颜色映射函数，并且添加一些标签或者注释以帮助观察者更好地理解数据。
总之，矩阵图是一种重要的数据可视化方式，它以矩阵的形式展示数据，通过颜色的深浅来表示不同数值的大小或相关程度，有助于人们更直观地理解数据之间的关系。
矩阵图在生物信息学、金融分析、社交网络分析、医学图像分析等领域有着广泛的应用，可以帮助人们发现数据的规律和特征。
数据可视化常用的数据分析图表总结
数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是指通过图表、图形等可视化方式展示数据，以便更直观地理解数据的含义和趋势。
在数据分析过程中，常用的数据分析图表有许多种，每种图表都有其适合的场景和表达方式。
下面将对常用的数据分析图表进行总结，以便于读者更好地选择和使用。
1. 折线图（Line Chart）折线图是用连续的折线将数据点连接起来，以展示数据随时偶尔其他连续变量的变化趋势。
折线图适合于展示数据的趋势、周期性变化以及多个变量之间的关系。
2. 柱状图（Bar Chart）柱状图通过不同高度的矩形柱来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
柱状图适合于比较不同类别的数据，如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。
3. 饼图（Pie Chart）饼图将数据分成几个扇形区域，每一个扇形区域的角度表示该数据所占的比例。
饼图适合于展示数据的占比关系，如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图用点的位置表示两个变量之间的关系，可以用于发现变量之间的相关性或者离群值。
散点图适合于展示两个连续变量之间的关系，如身高与体重的关系、销售额与广告投入的关系等。
5. 箱线图（Box Plot）箱线图通过展示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数、异常值等，来匡助理解数据的整体特征。
箱线图适合于展示数据的分布情况和离群值的存在。
6. 面积图（Area Chart）面积图通过填充折线与坐标轴之间的区域来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
面积图适合于展示数据的积累变化趋势，如不同产品的销售额积累情况等。
7. 热力图（Heatmap）热力图通过不同颜色的方块来表示数据的大小或者密度，可以用于展示数据的分布情况和相关性。
热力图适合于展示大量数据的关联性和热点区域。
8. 散点矩阵图（Scatter Matrix）散点矩阵图是多个散点图的组合，可以同时展示多个变量之间的关系，匡助发现变量之间的模式和相关性。
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
矩阵图法
• 这种方法，先把要分析问题的因素，分为 两大群（如R群和L群），把属于因素群R 的因素（R1、R2……Rm）和属于因素群L 的因素（L1、L2……Ln）分别排列成行和 列。在行和列的交点上表示着R和L的各因 素之间的关系，这种关系可用不同的记号 予以表示（如用“○”表示有关系等）。 图4为矩阵图法示意图。
5、矩阵数据分析法： 矩阵数据分析法： 矩阵数据分析法是将矩阵图中各因素关 系不用符号表示而用数据表示并对数据 进行解析运算，得出结果的图示方法。 进行解析运算，得出结果的图示方法。 6、过程决策程序图 定义： ①定义：是随着事态的进展对能够导致 各种结果的问题确定一个过程， 各种结果的问题确定一个过程，使之达 到理想结果的方法，又称PDPC PDPC法 到理想结果的方法，又称PDPC法，重大 事故预测图法。 事故预测图法。
弱相关O
可能相关
②示图： 示图：
A1 A0
B1
… B2 … … B3 Z
A2
A3
……… …
Ap
C1
C2
C3
……………………… …
Cr
D1
D2
DS
变到不 从目前不合格品率很高的状态Ao转变到不 Ao 合格品率很低的理想状态Z 合格品率很低的理想状态Z： a. 计划阶段：根据以往分析，经验以及固 计划阶段：根据以往分析， 有技术，提出存在问题和手段。 有技术，提出存在问题和手段。 手段考虑A1 A2、 A1、 ..AP序列 1）手段考虑A1、A2、……..AP序列 ..AP 讨论分析认为实现A3困难，考虑A2 B1、 A3困难 A2经 2）讨论分析认为实现A3困难，考虑A2经B1、 B2………Bq序列。 Bq序列 B2 Bq序列。 序列均无法达到目的时，考虑C1 C1， 3）A、B序列均无法达到目的时，考虑C1， C2,………Cr或C1，C2，C3，D1， Cr或 C2, Cr C1，C2，C3，D1， D2,………,Ds等序列作为达到目的的手段。 ,Ds等序列作为达到目的的手段 D2, ,Ds等序列作为达到目的的手段。
食品行业矩阵图分析报告
食品行业矩阵图分析报告1. 引言矩阵图是一种数据可视化工具，它能够将不同维度的数据进行比较和分析。
本报告将通过矩阵图的分析方法，对食品行业进行深入的调查和研究，探索该行业的发展趋势和竞争格局。
2. 方法和数据本次研究的数据来源于食品行业的市场调查和各类专业报告。
我们选取了行业内具有代表性的10家公司作为研究对象，并收集了这些公司的营业收入、利润、市值等关键指标。
3. 矩阵图分析为了更好地展示研究结果，我们将通过矩阵图的形式呈现数据，并对其进行解读和分析。
3.1 市值与利润矩阵图我们首先将选取的10家公司按照市值和利润进行分类，并绘制出矩阵图。
公司市值排名利润排名A公司1 2B公司2 1C公司3 3D公司4 8E公司5 4F公司6 7G公司7 6H公司8 5I公司9 9J公司10 10通过观察矩阵图，我们可以得到以下结论：- 市值排名和利润排名呈现正相关，即市值高的公司往往也是利润高的公司。
这说明市值是一个衡量公司赢利能力的重要指标。
- 尽管市值和利润之间存在相关性，但并不是完全线性的关系。
例如，B公司在利润上超过了A公司，但在市值上却相对较低。
这说明市值还受到其他因素的影响，如公司的声誉、品牌价值等。
3.2 市值与营业收入矩阵图接下来，我们将再次使用矩阵图的方法，将选取的10家公司按照市值和营业收入进行分类。
公司市值排名营业收入排名A公司1 2B公司2 1C公司3 3D公司4 8E公司5 4F公司6 7G公司7 6H公司8 5I公司9 9J公司10 10通过这个矩阵图，我们可以得出以下结论：- 市值和营业收入之间存在一定的相关性，即营业收入高的公司往往也有较高的市值。
这说明市值在一定程度上反映了公司的经营能力和市场地位。
- 然而，有些建立在高营业收入基础上的公司市值并不高，如I公司。
这表明市值不仅仅受到营业收入的影响，还受到其他因素的调控。
4. 结论通过矩阵图分析，我们对食品行业的发展趋势和竞争格局有了更加清晰的认识。
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。
50张经典的数据分析图表
50张经典的数据分析图表1. 散点图(Scatter plot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。
如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。
2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。
3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。
下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。
针对每列绘制线性回归线：4. 抖动图 (Jittering with stripplot)通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。
结果，多个点绘制会重叠并隐藏。
为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。
5. 计数图 (Counts Plot)避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。
因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。
6. 边缘直方图 (Marginal Histogram)边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。
这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X和 Y 的单变量分布。
这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。
7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。
然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。
相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
9. 矩阵图 (Pairwise Plot)矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。
它是双变量分析的必备工具。
偏差10. 发散型条形图 (Diverging Bars)如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具。
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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(2) T型矩阵图是由C类因素和B类因素组成的L型 矩阵图和由C类因素和A类因素组成的L型矩阵图 组合在一起的矩阵图，如图所示。表示C类因素 分别与B类因素和A类因素相对应的矩阵图。
（3）Y型矩阵图是由A类因素和B类因素、B类因 素和C类因素、C类因素和A类因素组成三个L型矩 阵图，如因(d)所示，即表示A和B、B和C、C和A 三因素分别对应的矩阵图。
(4) X型矩阵图是由A类因素和C类因素、C类因素和B类因 素、B类因素和D类因素、D类因素和A类因素的L型矩阵 图组合在一起的矩阵图。即表示A和C、D，C和A、B，B 和C、D，D和A、B四对因素分别对应的矩阵图。如图（c） 所示。
谢谢
矩阵图的类型
矩阵图法在应用上的一个重要特征， 就是把应该分析的对象表示在适当的矩 阵图上。因此，可以把若干种矩阵图进 行分类，表示出他们的形状，按对象选 择并灵活运用适当的矩阵图形。常见的 矩阵图有以下几种
(1)、L型矩阵图。是把一对现象用以矩 阵的行和列排列的二元表的形式来表达 的一种矩阵图，它适用于若干目的与手 段的对应关系，或若干结果和原因之间 的关系
矩阵图法简介
矩阵图的形式如图所示， A为某一个因素群，a1、a2、 a3、a4、…是属于A这个因 素群的具体因素，将它们排 列成行；B为另一个因素群， b1、 b2、b3、b4、…为属 于B这个因素群的具体因素， 将它们排列成列；行和列的 交点表示A和B各因素之间的 关系，按照交点上行和列因 素是否相关联及其关联程度 的大小，可以探索问题的所 在和问题的形态，也可以从 中得到解 。
多维问题的 事件中，找出成对的因素，排列成 矩阵图，然后根据矩阵图来分析问 题，确定关键点的方法，它是一种 通过多因素综合思考，探索问题的 好方法。
矩阵图的由来
质量管理中所使用的矩阵图，其成 对因素往往是要着重分析的质量问题的 两个侧面，如生产过程中出现了不合格 时，着重需要分析不合格的现象和不合 格的原因之间的关系，为此，需要把所 有缺陷形式和造成这些缺陷的原因都罗 列出来，逐一分析具体现象与具体原因 之间的关系，这些具体现象和具体原因 分别构成矩阵图中的行元素和列元素。