Minitab DOE数据分析
————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。
结果: DOE_热处理(全因).MTW
拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间
（Step3：回归系统的统计质量）
强度的估计效应和系数（已编码单位）
系数标
项效应系数准误 T P
常量 541.319 1.841 293.98 0.000
加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032
加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044
转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409
保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095
加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860
加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907
加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493
加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764
加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193
转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841
加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552
加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288
加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675
加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805
加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667
Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711
（Step2：观察回归效果）
S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = *
R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56%
（step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)
强度的方差分析（已编码单位）
来源自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F 主效应 4 3298.85 3298.85 824.71 15.20 加热温度 1 1606.01 1606.01 1606.01 29.60 加热时间 1 1140.75 1140.75 1140.75 21.03 转换时间 1 58.14 58.14 58.14 1.07 保温时间 1 493.95 493.95 493.95 9.11 2因子交互作用 6 252.17 252.17 42.03 0.77 加热温度*加热时间 1 2.18 2.18 2.18 0.04 加热温度*转换时间 1 0.95 0.95 0.95 0.02 加热温度*保温时间 1 37.52 37.52 37.52 0.69 加热时间*转换时间 1 6.38 6.38 6.38 0.12 加热时间*保温时间 1 202.35 202.35 202.35 3.73 转换时间*保温时间 1 2.81 2.81 2.81 0.05 3因子交互作用 4 156.22 156.22 39.05 0.72 加热温度*加热时间*转换时间 1 27.30 27.30 27.30 0.50 加热温度*加热时间*保温时间 1 111.83 111.83 111.83 2.06 加热温度*转换时间*保温时间 1 12.78 12.78 12.78 0.24 加热时间*转换时间*保温时间 1 4.31 4.31 4.31 0.08 4因子交互作用 1 13.51 13.51 13.51 0.25 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1 13.51 13.51 13.51 0.25 弯曲 1 9.92 9.92 9.92 0.18 残差误差 2 108.50 108.50 54.25
纯误差 2 108.50 108.50 54.25
合计 18 3839.16
来源 P
主效应 0.063
加热温度 0.032
加热时间 0.044
转换时间 0.409
保温时间 0.095
2因子交互作用 0.658
加热温度*加热时间 0.860
加热温度*转换时间 0.907
加热温度*保温时间 0.493
加热时间*转换时间 0.764
加热时间*保温时间 0.193
转换时间*保温时间 0.841
3因子交互作用 0.652
加热温度*加热时间*转换时间 0.552
加热温度*加热时间*保温时间 0.288
加热时间*转换时间*保温时间 0.805
4因子交互作用 0.667
加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 0.667
弯曲 0.711
残差误差
纯误差
合计
强度的异常观测值
拟合值标准化
观测值标准序强度拟合值标准误残差残差
2 11 549.000 549.000 7.365 0.000 * X
3 8 553.000 553.000 7.365 0.000 * X
4 9 518.300 518.300 7.36
5 0.000 * X
5 14 548.300 548.300 7.365 0.000 * X
6 5 528.300 528.300 7.365 0.000 * X
7 10 549.100 549.100 7.365 0.000 * X
9 16 574.500 574.500 7.365 0.000 * X
10 3 526.800 526.800 7.365 -0.000 * X
11 1 522.500 522.500 7.365 -0.000 * X
12 6 536.200 536.200 7.365 0.000 * X
13 12 561.800 561.800 7.365 0.000 * X
14 4 551.300 551.300 7.365 0.000 * X
15 7 531.500 531.500 7.365 -0.000 * X
16 15 550.200 550.200 7.365 0.000 * X
17 13 523.800 523.800 7.365 -0.000 * X
19 2 536.500 536.500 7.365 0.000 * X
X 表示受 X 值影响很大的观测值。
（Step4：针对的未编码原始数据的重新找到的数据模型）强度的估计系数（使用未编码单位的数据）
项系数
常量 28137.3
加热温度 -33.1475
加热时间 -13470.9
转换时间 -14021.7
保温时间 -586.02
加热温度*加热时间 16.1450
加热温度*保温时间 0.70250 加热时间*转换时间 7290.5 加热时间*保温时间 274.250 转换时间*保温时间 306.450 加热温度*加热时间*转换时间 -8.8000 加热温度*加热时间*保温时间 -0.328500 加热温度*转换时间*保温时间 -0.370000 加热时间*转换时间*保温时间 -152.275 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 0.183750 Ct Pt 1.98125
强度的效应 Pareto
别名结构
I
加热温度
加热时间
转换时间
保温时间
加热温度*加热时间
加热温度*转换时间
加热温度*保温时间
加热时间*转换时间
加热时间*保温时间
转换时间*保温时间
加热温度*加热时间*转换时间
加热温度*加热时间*保温时间
加热温度*转换时间*保温时间
加热时间*转换时间*保温时间
加热温度*加热时间*转换时间*保温时间
Minitab软件过程能力概述与分析
过程能力概述 一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据
——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。 假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.
大数据分析报告调研报告材料模版
数据分析调查报告模版 下面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求 表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 （2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 （3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用
简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。 （4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例： 浙江农村广播调查报告 一、调查背景 …… 二、调查方法 1.取样情况 本次抽样的范围？，抽样方式？，实施过程？ 本次调查发放问卷？份，共回收问卷60份，有效率达到？，参与本次调查的受访者基本情况如表1所示。 由表1可知，参与本次调查的大部分为男性，受访者的教育程度均在高中或中专以上，且大部分均为乡镇广播台的工作人员。 表1 调查样本的基本情况一览表（n=60） 性别男58 96.7
如何用MINITAB进行过程能力分析
过程能力概述 一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析: ——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据) ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据) 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。 如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。
22质量信息管理与数据分析程序
1。目的 对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2。范围 适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会：负责有质量管理体系有关的数据收集和分析； 3.2 生产部门：负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析； 3.3 品管部：负责产品质量有关的数据收集和分析。 4．定义 4.1信息源 信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。 它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品 /或服务的知识和/或经验，来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1 信息分类, 根据不同信息的特征进行分类： A.综合分析信息（如综合报告，年终总结，专案分析、持续改进项目策划等等）、 B.一般统计分析信息（如各种统计分析报表/图表等等） C.数据源（如各种报表、报告、质量记录等等）。 5.2 数据源（C类）管理及初步的数据分析（B类） 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1）对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”，对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2）对于外来记录或资料，由总台或相关部门文员接收（必要时做登记），并及时传递至相关部门保存（注：凡属热电感应的传真必 须要拷贝后保存）。 5.3 信息的测量 5.3.1体系业绩的测量 5.3.1.1顾客满意度。
a)生产部应测量顾客满意和/或不满意之处，并规定测量的方法和措施。顾 客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为：产品和/或服务的反馈；顾客要求、服务资料和合同信息；市场需求变化；市场竞争信息。 b) 生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立 进行市场调研活动的过程，以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c)应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费，确定数据 收集的方法。采用的方法如下：顾客的投诉；与顾客直接交流；调查表；来自顾客组织的报告；各种媒体的报告；行业研究。 5.3.1.2管理评审/内部审核。总经理/ISO推委会应按计划进行管理评审/内部 审核并测量审核结果，将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2过程的测量 1)生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量，以满足其预期的目的。 2)生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是：质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低（如浪费、物耗）等。 5.3.3产品和/或服务的测量 1）品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2）品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求，包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置 （1）贮存 各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的 档案之中。 （2）保护 各部门采取妥善措施，如信息加密、分级审查，以确保信息的安全性和 保密性。 （3）处置 各部门定期清理过时的“信息”，使贮存的信息都有可利用的价值并减 少信息所占“空间”。 5.5信息传递及发布 各部门应将有关信息（其他部门所需的信息）及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没
大数据分析报告调研报告材料模版
数据分析调查报告模版 F面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件： 1?样本情况分析及调查工具说明 2?调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。 (1)表格设计的要求 表格应为三线表(自动套用格式中的“简明I型”)，表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂, 数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 (2)结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 (3)结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。
（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查 报告样例： 浙江农村广播调查报告 、调查背景 二、调查方法 1.取样情况 本次抽样的范围？，抽样方式？，实施过程？ 本次调查发放问卷？份，共回收问卷60份，有效率达到？，参与本次调查的受访者基本情况如表1所示。 由表1可知，参与本次调查的大部分为男性，受访者的教育程度均在高中或中专以上，且大部分均为乡镇广播台的工作人员。 表1调查样本的基本情况一览表（n =60）
数据质量管理
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
2017年质量管理体系数据分析报告
2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效
控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势： （1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。 （3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，
大数据,调查报告
大数据,调查报告 篇一：大数据调研报告 大数据技术市场调查报告：“Bigdata浪潮”迫使企业做出抉择 发表于20XX-02-0613:26|2517次阅读|来源cSdn|0条评论|作者李智数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据 摘要：大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息这种信息可以在关... 根据idc的调查报告预测到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35zB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时，cSdn专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。 大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来
看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着iT应用。这是关键任务oLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询； 半结构化信息——这是iT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由；非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。企业内部大数据处理基础设施普遍落后 从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。 以现阶段企业内大数据处理基础设施的情 况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。 但这只是暂时状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被
用minitab软件进行测量的说明
用MINITAB软件进行测量系统分析 质量部陈志明 摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。 关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA） 一测量系统分析概述 测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。 测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。 测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是： 1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值； 2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别； 3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的； 4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。 5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。 通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。 二测量系统分析流程及方法 测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。 测量系统分析步骤： 1.验证“量具（gage）”的校准； 2.选择工件和测量者执行测量； 3.用MINITAB软件进行数据评估； 4.分析数据，解释结果，得出结论； 5.检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。 量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。 为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的10件工
大数据分析报告调研报告材料模版
数据分析调查报告模版 下面就是我对数据分析得一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件: 1、样本情况分析及调查工具说明 2、调查结果分析 以图表加文字得方式呈现数据分析得结果,并对结果简单得解释与说明。（1)表格设计得要求 表格应为三线表(自动套用格式中得“简明Ⅰ型”),表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中得数据及文字小正文一号,表格序号在报告中进行统一设计与安排,且表格题目应当在表格得正中上方. 图表得设计要求,图表设计大小应当与正文得文字大小匹配,图表应当包括图序号,图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表得正中下方,图中得数据与文字也应当比正文文字小一号. 一些简单与明白得数据结果,仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂,数据结果比较繁多,那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述.这样既给读者具体得数据结果信息,亦能使数据信息以很具像得方式进行呈现。 (2）结果得分析应体现层次性。一般按大家得操作化结构,分专题进行结果分析。每个专题结束之后,应当进行简要得总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外得结果。最后,在所有得专题分析完之后，应当有一个综合得分析,并在其中陈列本次调查结果中最具有价值得一些结果与结论。 (3)结果分析中，禁止用大量得文字对结果进行说明性得描述，请大家尽量使用简洁与简单得方式陈述结果，但也不能只为追求很少得文字,对一些内容结果进行有选择性得删除,务必做到二者得平衡。 （4)调查报告中，如果有引入统计符号,所有得统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中得社会调查报告实例,然后再参考下面得一份调查报告样例: 浙江农村广播调查报告 一、调查背景 …… 二、调查方法 １、取样情况 本次抽样得范围?，抽样方式?,实施过程？
Minitab DOE数据分析
————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。 结果: DOE_热处理(全因).MTW 拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间 （Step3：回归系统的统计质量） 强度的估计效应和系数（已编码单位） 系数标 项效应系数准误 T P 常量 541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711 （Step2：观察回归效果） S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = * R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56% （step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力
质量数据分析和质量信息管理办法
内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施
3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理
质量管理：数据分析控制程序
质量管理：数据分析控制程序 1、目的 收集和分析适当的数据，以确定质量管理体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。 2、适用范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析。 3、相关/支持性文件 《过程和服务的监视和测量程序》 《文件控制程序》 《记录控制程序》 《纠正措施程序》 《预防措施程序》 4、职责 4.1质量管理部 a)负责归口管理公司对内、外相关数据的传递与分析、处理； b)负责统计技术的选用、批准、组织培训及检查统计技术的实施效果。 4.2各部门 a)负责各自相关的数据收集、传递、交流； b)负责本部门统计技术的具体选择与应用。 5、工作程序 5.1数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。
5.2数据的来源 5.2.1外部来源 a)政策、法规、标准等； b)地方政府机构检查的结果及反馈； c)市场动态； d)相关方（如业主和住户、供应方等）反馈及投诉等。 5.2.2内部来源 a)日常工作，如质量目标完成情况、服务质量检查与考评记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录； b)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； c)紧急信息如出现突发事故等； d)其他信息员工建议等。 5.2.3数据可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、通讯等方式。 5.3数据的收集、分析与处理 5.3.1对数据的收集、分析与处理应提供如下信息； a)业主和住户满意或不满意程度； b)服务满足业主和住户需求的符合性； c)过程、服务的特性及发展趋势，包括采取预防措施的机会； d)供方的信务标准类数据的收集分析，并负责传递至相关部门。对出现的不合格项，执行《纠正措施程序》。
质量信息和数据分析管理规定
南京天田设备有限公司 质量信息和数据分析管理规定 编帝lj: ___________ 审核：____________ 批准：____________ 2007-07-01 实施 2007-06-01 发布
1范围 本规定规定了质量信息和数据分析的职责和工作程序。 本规定适用于本公司实施质量信息和数据分析的管理和控制。 2引用文件 GJB9001A-2001质量管理体系要求 GB/T19001-2000质量管理体系要求 CT-ZLSC-02-2007 质量手册 3术语和定义 无条文。 4职责 4.1质量部 a）负责公司质量信息的归口管理； b）负责产品符合性质量信息和数据的收集、分析和处理，并对各部门的质量信息管理进行检查和考核评价。 4.2市场部 a）负责与顾客沟通过程和市场调研有关质量信息及数据的收集、传递； b）负责合同完成及顾客满意等有关质量信息和数据的收集、传递。 c）负责产品售后服务有关质量信息收集、传递。 4.3技术部 负责产品设计、调试、测试的过程有关质量信息和数据的收集、传递。 4.4生产部 a）负责产品装配、调试、搬运、包装等过程有关质量信息和数据的收集、传递。 b）负责基础设施、工作环境等有关质量信息和数据的收集、传递； c）负责釆购过程有关质量信息和数据的收集、传递： d）负责生产计划等有关质量信息和数据的收集、传递:
4.5总经办 负责与财务有关的产品质量成本、内外部质量损失等有关信息和数据的收集、传递。 5工作程序 5.1质量信息管理 5.1. 1信息收集 相关部门应识别、收集、传递有关的信息（包括量化的信息，即数据），并对信息进行分类、记录。 5.1.2信息和数据的来源、内容 信息和数据主要来自监视和测量活动以及其他有关方面能客观地反映事实的资料，如市场分析、相关的科技发展动态、研制和生产计划报表、质量和财务报表、销售报表、售后服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 5. 1.2. 1质量部 收集的渠道： a）对产品的检验验收和试验： c）对产品质量问题的处理及不合格品的审理； d）产品质量分析会； e）内、外审和管理评审。 f）监视和测量装置的校准和检定； 收集的信息和数据内容： a）采购产品的合格率； b）产品一次交验合格率、军验一次交验合格率； c）质量LI标完成情况考核； d）内、外部审核和管理评审记录。 e）计量器具送检率、合格率； 5. 1. 2. 2技术部 收集的渠道： a）查阅文献资料； b）设计和开发立项前的调研；
大数据分析报告调研报告材料模版样本
数据分析调查报告模版 下面是我对数据分析某些格式及规范规定 数据分析应当涉及如下几种重要部件： 1.样本状况分析及调查工具阐明 2.调查成果分析 以图表加文字方式呈现数据分析成果，并对成果简朴解释与阐明。 （1）表格设计规定 表格应为三线表（自动套用格式中“简要Ⅰ型”），表格应当涉及表序号、表题目，及数据内容。其中表格中数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格正中上方。 图表设计规定，图表设计大小应当与正文文字大小匹配，图表应当涉及图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表正中下方，图中数据与文字也应当比正文文字小一号。 某些简朴与明白数据成果，仅以表格陈述就可以。但如果数据成果比较复杂，数据成果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据成果描述。这样既给读者详细数据成果信息，亦能使数据信息以很具像方式进行呈现。 （2）成果分析应体现层次性。普通按人们操作化构造，分专项进行成果分析。每个专项结束之后，应当进行简要总结与归纳，突出其中某些重要或令人意外成果。最后，在所有专项分析完之后，应当有一种综合分析，并在其中陈列本次调查成果中最具备价值某些成果与结论。 （3）成果分析中，禁止用大量文字对成果进行阐明性描述，请人们尽量使用简洁与简朴方式陈述成果，但也不能只为追求很少文字，对某些内容成果进行有选取性删
除，务必做到两者平衡。 （4）调查报告中，如果有引入记录符号，所有记录符号均为斜体表达。 请人们先自学教材背面附录二中社会调查报告实例，然后再参照下面一份调查报告样例： 浙江农村广播调查报告 一、调查背景 …… 二、调查办法 1.取样状况 本次抽样范畴？，抽样方式？，实行过程？ 本次调查发放问卷？份，共回收问卷60份，有效率达到？，参加本次调查受访者基本状况如表1所示。 由表1可知，参加本次调查大某些为男性，受访者教诲限度均在高中或中专以上，且大某些均为乡镇广播台工作人员。 表1 调查样本基本状况一览表（n=60） 受访者基本特性人数比例性别男58 96.7 女 2 3.3 受教诲限度小学及如下0 0 初中 0 0 高中或中专 5 8.3
大数据分析报告与可视化
数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
ISO9001质量管理体系-数据分析控制程序
1.目的 对公司内的有关数据进行收集和分析，确保工序、产品质量、服务质量等到有效控制并不断改进，确保质量目标的实现。 2.范围 适用于对来自监视和测量活动的结果及其他有关来源的数据分析。 3.职责： 3.1 质检科 A.负责统筹公司对内、外有关数据的传递、分析与处理； B.负责统筹统计技术的选用、批准、组织培训及检查统计技术的实施效果。 3.2各部门 A. 负责本部门有关的数据收集、传递、交流； B. 负责本部门统计技术的具体选择与应用。 4.程序 4.1数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息，可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、声像设备、通讯等方式。 4.2数据的来源 4.2.1监视和测量活动： A.顾客满意度的调查，包括对客户的满意度调查结果； B.内部审核的结果或管理评审报告及体系运行的其他记录；如存在、潜在的不合格，质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； C.过程和产品的监视和测量结果，如日常工作中质量目标完成情况、每日产品质量抽查、检验试验记录等； 4.2.2其他来源： A．市场调研结果，如新产品、新技术发展方向等； B．相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等 C．外方审核，如政府机构检查结果及反馈； D．政策、法规、标准等
4.3数据的收集、分析与处理 4.3.1通过数据的收集、分析与处理应提供如下信息： A.顾客满意和（或）不满意程度； B.产品满足顾客需求的符合性； C.过程和产品特性变化的趋势，以及改进的机会； D.供方满足组织需求的能力的变化等。 4.3.2数据的收集、分析与处理 4.3.2.1 监视和测量活动的信息将按如下有关程序进行相关数据的收集、分析和处理： A．《顾客满意度测量管理规定》； B．《内部审核控制程序》； C．《过程和产品的监视和测量控制程序》 4.3.2.2其他来源数据，如市场调研、顾客反馈和外部审核等方面的数据将按《信息交流控制程序》由相关部门进行收集、分析、整理和传递。 4.4数据分析方法 4.4.1为了寻找数据变化的规律性，使数据分析后能够提供预期的信息，通常采用统计方法 4.4.2基本统计方法的种类 A.点检表又称调查表、核对表，它是以简单的数据用容易了解的方式做成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用。常用于内审及车间的日常管理。常用的调查表有(1)不合格品项目调查表(2)缺陷位置调查表（3）内审检查表等 B.柱状图就是按照一定的标志,把搜集到的数据加以分类整理的一种方法.依柱形长度，比较数据的差数、倍率等，作图简单，能正确表示出来。目的在于把杂乱无章的数据加以整理,使之能确切地反映数据所代表的客观事实.原則是使同一类别內的数据波动幅度尽可能小,而类别之间的差別尽可能大.常用于同类多组数据间的比较。如生产同种类产品不同人员间的差别。通常有以下几种分类方法:(1)按人员(2)按班次(3)按设备(4)按不同供应商物料(5)其它 C.直方图是通过对数据的生产整理，从而分析和掌握质量数据的分布状況和估算工序不合格品率的一种方法。用途：常用于分析质量原因，测量工序能力及稳定性，估计工序不合格