数据分析控制程序
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。
(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程序，它能够匡助用户从海量数据中提取实用的信息和洞察，并用于决策制定和业务优化。
本文将从五个大点来详细阐述数据分析控制程序的相关内容。
正文内容：1. 数据采集和清洗1.1 数据源的选择和获取数据分析控制程序需要从多个数据源中获取数据，包括数据库、文件、API 等。
在选择数据源时，需要考虑数据的可靠性、完整性和准确性。
1.2 数据清洗和预处理获取到的数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题，数据分析控制程序需要进行数据清洗和预处理，包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据存储和管理2.1 数据库设计和优化数据分析控制程序需要设计合适的数据库结构，以满足数据存储和查询的需求。
同时，还需要进行数据库的性能优化，包括索引设计、查询优化等，以提高数据的存取效率。
2.2 数据备份和恢复为了保证数据的安全性和可靠性，数据分析控制程序需要定期进行数据备份，并建立相应的恢复机制，以防止数据丢失或者损坏。
3. 数据分析和挖掘3.1 数据探索和可视化数据分析控制程序需要通过统计分析、可视化等手段，对数据进行探索和可视化展示，以发现数据中的规律和趋势。
3.2 数据建模和预测基于采集到的数据，数据分析控制程序可以进行数据建模和预测，包括回归分析、时间序列分析等，以预测未来的趋势和结果。
4. 数据报告和展示4.1 报告生成和自动化数据分析控制程序可以根据用户需求，生成相应的数据报告，包括图表、表格等，以便用户更好地理解和分析数据。
4.2 可视化展示和交互性为了更好地展示数据，数据分析控制程序可以利用可视化工具和技术，将数据以图表、地图等形式呈现，并提供交互性功能，使用户可以根据需要进行数据的筛选和分析。
5. 数据安全和隐私保护5.1 数据加密和权限控制数据分析控制程序需要采取相应的加密措施，保护数据的安全性和隐私性。
(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软件程序。
它可以帮助用户从数据中提取有用的信息，并帮助他们做出准确的决策。
本文将介绍数据分析控制程序的完整版，包括其功能、应用场景、特点以及未来发展方向。
一、功能1.1 数据采集：数据分析控制程序可以从多个来源采集数据，如数据库、文件、传感器等。
它可以自动化地收集数据，并将其存储在一个集中的位置，方便后续的分析和处理。
1.2 数据清洗：在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗，以去除不准确、不完整或重复的数据。
数据分析控制程序可以自动检测和处理这些问题，确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据分析：数据分析控制程序可以使用各种统计和分析方法来揭示数据中的模式、趋势和关联。
它可以进行数据可视化、聚类分析、回归分析等，帮助用户深入理解数据并做出有意义的决策。
二、应用场景2.1 企业管理：数据分析控制程序可以帮助企业管理者监控和分析各种业务数据，如销售数据、生产数据、客户数据等。
通过对这些数据的分析，管理者可以及时发现问题和机会，并采取相应的措施。
2.2 金融领域：在金融领域，数据分析控制程序可以用于风险评估、投资组合管理、市场预测等。
它可以帮助金融机构更好地理解市场动态，提高投资决策的准确性和效益。
2.3 医疗健康：在医疗健康领域，数据分析控制程序可以用于疾病预测、患者管理、药物研发等。
通过对大量的医疗数据进行分析，医生和研究人员可以更好地了解疾病的发展规律，提高治疗效果和研究成果。
三、特点3.1 自动化：数据分析控制程序可以自动化地进行数据采集、清洗和分析，减少了人工处理的工作量和错误率。
3.2 实时性：数据分析控制程序可以实时地对数据进行分析和处理，帮助用户及时发现问题和机会，并做出相应的决策。
3.3 可扩展性：数据分析控制程序可以根据用户的需求进行定制和扩展，满足不同行业和领域的数据分析需求。
四、未来发展方向4.1 人工智能技术：未来，数据分析控制程序将更多地融合人工智能技术，如机器学习和深度学习，以提高数据分析的准确性和效率。
(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指通过对数据进行收集、整理、分析和控制，以实现对业务活动的监测和管理。
这种程序可以帮助企业更好地了解自身的运营情况，发现问题并及时采取措施加以解决。
下面将从数据分析控制程序的定义、作用、实施步骤、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一套系统性的方法和流程，用于对企业数据进行收集、整理、分析和控制。
1.2 通过数据分析控制程序，企业可以更好地了解自身的运营情况，发现问题并及时采取措施加以解决。
1.3 这种程序可以帮助企业提高运营效率，降低成本，提升竞争力。
二、数据分析控制程序的作用2.1 帮助企业更好地了解自身的运营情况，发现问题并及时采取措施加以解决。
2.2 提高运营效率，降低成本，提升竞争力。
2.3 为企业的决策提供数据支持，减少决策的盲目性和风险。
三、数据分析控制程序的实施步骤3.1 确定数据分析的目标和范围，明确需要收集和分析的数据。
3.2 收集数据并进行整理，确保数据的准确性和完整性。
3.3 进行数据分析和控制，发现问题并提出解决方案。
四、数据分析控制程序的工具4.1 数据分析软件，如Excel、SPSS等，用于数据的处理和分析。
4.2 数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，用于将数据呈现为可视化图表。
4.3 数据挖掘工具，如RapidMiner、Weka等，用于发现数据中的规律和模式。
五、数据分析控制程序的案例分析5.1 某公司通过数据分析控制程序，发现了生产线上的一个瓶颈问题，及时进行调整，提高了生产效率。
5.2 另一家企业利用数据分析控制程序，发现了销售渠道中存在的漏洞，通过调整销售策略，提升了销售额。
5.3 一家零售企业通过数据分析控制程序，了解了顾客的购买偏好，调整了商品的陈列和促销策略，提高了顾客满意度和忠诚度。
综上所述，数据分析控制程序在企业管理中起着至关重要的作用，通过科学的数据分析和控制，企业可以更好地了解自身的运营情况，发现问题并及时采取措施加以解决，从而提高运营效率，降低成本，提升竞争力。
(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工具。
它可以帮助用户有效地管理和利用大量的数据，并从中获取有价值的信息。
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 数据源选择：数据分析控制程序需要从各种数据源中获取数据，包括数据库、文件、API接口等。
用户需要根据实际需求选择合适的数据源。
1.2 数据获取：数据分析控制程序可以通过各种方式获取数据，如SQL查询、文件导入等。
用户需要根据数据源的特点选择合适的获取方式。
1.3 数据存储：数据分析控制程序可以将获取到的数据存储在数据库或文件中，以便后续的数据处理和分析。
用户需要选择合适的数据存储方式，并确保数据的安全性和可靠性。
二、数据清洗：2.1 数据去重：在数据收集过程中，可能会出现重复的数据。
数据分析控制程序可以通过去重操作，将重复的数据剔除，保证数据的准确性。
2.2 数据筛选：数据分析控制程序可以根据用户设定的条件，对数据进行筛选。
用户可以根据自己的需求，选择需要分析的数据子集。
2.3 数据清理：数据分析控制程序可以对数据进行清理操作，包括处理缺失值、异常值等。
用户需要根据数据的特点，选择合适的清理方式，以确保数据的质量。
三、数据分析：3.1 统计分析：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、相关系数等。
用户可以通过统计分析，了解数据的分布和相关性。
3.2 数据挖掘：数据分析控制程序可以通过数据挖掘算法，发现数据中的隐藏模式和规律。
用户可以通过数据挖掘，发现数据背后的价值信息。
3.3 机器学习：数据分析控制程序可以应用机器学习算法，构建预测模型和分类模型。
用户可以通过机器学习，对未来的数据进行预测和分类。
四、数据可视化：4.1 图表绘制：数据分析控制程序可以将数据可视化为各种图表，如折线图、柱状图、饼图等。
用户可以通过图表直观地了解数据的分布和趋势。
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，质量管理是确保产品和服务符合客户要求的关键因素之一。
数据分析控制程序是质量管理的重要组成部分，通过对数据进行分析和控制，帮助企业实现持续改进和优化。
本文将详细阐述质量管理中数据分析控制程序的五个部分。
一、数据收集与整理1.1 数据收集方法数据收集是数据分析控制程序的第一步，它涉及到收集来自不同来源的数据，包括生产过程中的各种参数、产品质量数据、客户反馈等。
数据收集方法可以通过传感器、仪器设备、手工记录等多种方式进行。
1.2 数据整理与清洗收集到的数据可能存在噪声、缺失值等问题，因此需要进行数据整理与清洗。
这一步骤包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等，以确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据存储与管理为了方便后续的数据分析和控制，数据需要进行存储和管理。
常见的数据存储方式包括数据库、数据仓库等，同时需要建立合适的数据管理系统，确保数据的安全性和可访问性。
二、数据分析方法选择2.1 统计分析统计分析是数据分析的常用方法之一，通过对数据进行概率分布、假设检验、回归分析等统计方法的应用，可以揭示数据之间的关系和规律，为质量管理提供科学依据。
2.2 数据挖掘数据挖掘是一种通过发现数据中的隐藏模式和关联规则来获取知识的方法。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中提取出有用的信息，帮助企业发现潜在的质量问题和改进机会。
2.3 人工智能技术近年来，人工智能技术在数据分析领域取得了重要进展。
机器学习、深度学习等技术可以通过对大数据的学习和模式识别，实现对质量管理过程的自动化和智能化。
三、数据分析结果评估3.1 指标体系建立在数据分析过程中，需要建立合适的指标体系来评估质量管理的效果。
指标体系应该包括客户满意度、产品质量指标、过程能力指标等，以全面评估质量管理的各个方面。
3.2 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形等形式呈现，使人们更直观地理解数据的方法。
通过数据可视化，可以快速发现数据中的模式和异常，为质量管理决策提供支持。
(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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据分析控制程序1. 目的为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，达到持续改进的目的，特制定本程序。
2. 围本程序适用于本局输电、变电、配电生产的全过程及其相关环节的数据分析。
3. 职责3.1管理副局长或生产副局长（总工程师）负责有关数据分析方法及实施方案的审批。
3.2计划发展部负责有关生产经营方面如可控成本、线损、电价等数据的收集、分析和控制。
3.3生产技术部负责与电能质量有关的数据如：设备完好率、设备可靠性、缺陷、电压、谐波源的监测等数据的收集、分析和控制。
3.4安全监察部负责安全方面有关数据的收集、分析和控制。
3.5市场营销部负责客户投诉情况、客户满意率调查、电费回收、电价等方面数据的收集与分析控制。
3.6物资公司负责收集供方的信息等（包括：价格变动、新技术/新材料的应用、供方提供合格品的能力等）；3.7局办公室负责人大政协提案处理、政策法规信息和技术标准类数据的收集。
3.8其它部门负责本部门职责围有关数据的收集、整理和分析控制工作。
4. 工作程序4.1数据包括：与供电、变电、输电过程及供电服务过程有关的电能质量、服务质量和质量质量管理体系运行有关的数据，包括监视和测量的结果等。
4.2数据的来源4.2.1外部来源a政策、法规、标准等；b上级部门检查的结果、外审信息；c电能供应及服务过程新技术、新装备、新知识发展方向；d相关方（如客户、上级领导、供方等）反馈意见如安全检查、行风评议结果及客户投诉等；e各相关部门在与用户沟通时，应对了解的信息进行汇总分析，对涉及其它部门的重大信息报主管领导，由主管领导安排分析处理。
4.2.2部来源a日常工作，如：不合格物资的返工返修；目标完成情况；日常的监督检查；；质量、安全指标完成情况，电能、供电服务质量的监视和测量记录，部审核与管理评审报告及体系正常运行的其它记录；b存在、潜在的不合格，如：质量、安全问题统计分析结果，纠正和预防措施处理结果等；c紧急信息，如：突发事故等；4.2.3数据可采用已有的记录、书面活动、讨论交流、电子媒体、声像设备、通讯等方式。
4.3数据的确定和收集4.3.1数据的确定数据来源于监视与测量活动，产品实现过程和与客户、供方有关的过程.4.3.2数据的收集各部门根据其职责规定，收集和分析相关数据，并提供如下信息：a客户满意程度或不满意程度；b电能、供电服务质量要求的符合性；c供电、变电、输电过程中产品的质量、安全生产管理要求及发展趋势，包括采取预防措施的机会；d供方的信息等（包括：价格变动、新技术/新材料的应用、供方提供合格品的能力等）；e质量质量管理体系的运行情况及其适宜性和有效性。
4.4数据分析方法4.4.1各部门在数据分析时，可根据各专业的具体情况，采用适当的分析方法：a用于查找过程变化规律的折线图法。
b用于查找过程发生原因的因果图法。
c根据不同情况下发生缺陷的数量，来查找缺陷产生原因时，可采用调查表法。
d对质量、安全指标的监视和测量结果，采用调查表和排列图进行分析，找出主要的不合格项，分析原因，以便采取相应的纠正或预防措施；对于较复杂的不合格项，可采用因果图分析原因。
4.4.2各部门在进行具体分析时，可根据实际需要综合运用不同的分析方法。
4.5数据分析的应用围a用于供电、变电、输电过程和供电服务过程中的控制；b设备可靠性、经济技术指标的确定；c设备调试、试验方案；d设备检修安装过程；e与质量管理体系运行有关的其它领域。
4.6数据分析方法的实施4.6.1各部门、各单位人员按工作实际情况，对收集的数据或信息进行分析；4.6.2各有关部门对数据进行分析时，应为质量管理体系适宜性和有效性的评价及今后工作的改进提供如下信息：a为满足客户要求进行改进的有关信息；b如何优化/改进供电、变电、输电过程和供电服务过程的信息，如何提高电能质量和服务质量的信息；c为适应市场需求、上级要求而采取的改进措施。
4.7数据分析结果的处理1）根据分析结果、产生的原因划清责任部门，责任部门应提出纠正和预防措施，并执行〈〈纠正措施控制程序》和〈〈预防措施控制程序》。
2）对于数据分析的结果，各有关部门应定期或不定期地按信息容报归口部门。
4.8数据分析的管理析结果进行有效的管理。
4.8.2各有关部门对数据分析应用情况应做好记录，并按〈〈记录控制程序》进行控制5相关文件5.1〈〈纠正措施控制程序》5.2〈〈预防措施控制程序》5.3 «记录控制程序》6记录6.1购电情况表6.2电力销售情况汇总表6.3大用户用电情况统计表6.4电力负荷情况统计表6.5线损报表6.6电费收支及欠费情况统计表6.7经营活动分析6.8供电可靠性统计报表6.9电压合格率计算分析报表7修改记录程序文件修改记录序号通知单编号修改前页号标记和处数修改后页号标记和处数修改日期修改执行人修改批准人数据分析控制程序1. 目的确定、收集和分析适当的数据，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，并依此识别可以实施的改进。
2. 适用围适用丁来自测量和监视活动及其他相关来源的数据分析。
3. 职责和权限3.1质量管理部：a）负责数据分析方法的确定和推广工作。
b）负责公司各相关部门数据分析方法应用效果的检查和评定工作。
3.2各部门a）负责各自相关的数据收集、分析、传递和处置。
b）负责本部门统计技术的具体选择与应用。
4. 程序4.1. 适用数据的确定作为数据分析，适用的数据应包括如下四个方面的容：a）顾客满意（或顾客反馈信息，仅限丁医疗器械产品）；b）与产品要求的符合性；c）过程和产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会；d）供方。
4.2. 数据收集4.2.1.市场部收集顾客满意程度（或公司是否满足顾客要求，仅限于医疗器械产品）等方面数据。
4.2.2. 品质管理科收集与质量管理体系、过程、产品有关的监视和测量数据。
4.2.3. 生产管理中心收集生产统计数据、采购、外协加工供方数据。
4.2.4. 营运部收集人力资源、设施管理及工作环境方面数据。
4.2.5. 各相关部门应规定本部门具体数据的收集方法，并落实专人负责。
4.3. 数据分析4.3.1. 数据分析由各部门的信息相关人员负责实施。
4.3.2. 数据分析的目的是为质量管理体系和产品的改进提供客观依据。
4.3.3. 数据分析的方法包括定量、定性两种。
定性方法主要用报告或评审记录等方式提供; 定量方法则采用统计技术实现。
4.3.4. 各部门应具体规定本部门所收集的各类数据进行数据分析的间隔，并按期进行以获得实施质量改进的信息。
4.3.5. 常用的数据分析方法有排列图、因果图、直方图、控制图等。
4.4. 数据分析方法的选用4.4.1. 排列图通过排列对比，列出不合格产生的原因，以及其主次关系，以便抓住问题产生的主要原因，制定措施和解决由主要原因所产生的问题。
4.4.2. 因果图法用丁分析结果或问题与影响因素之间的因果关系，找出问题的根源症状，解决问题。
4.4.3. 直方图用丁分析问题的原因，制定解决问题的措施，确保产品质量。
4.4.4. 控制图用丁在大批量生产时对反映质量波动的数据进行趋势性预测，以便及时采取预防措施，避免问题的发生。
4.5数据分析的应用a）公司及部门质量目标的实施状况的测定和评价。
b）产品质量目标的实施状况的测定和评价。
c）顾客满意程度（或测评公司满足顾客要求的程度）d）供方评价。
e）人力资源的需求。
4.6数据分析的应用管理4.6.1数据分析方法的使用由各部门根据实际情况选用。
4.6.2质量管理部对使用数据分析的场所进行监督、检查，确保数据分析技术的正确使用。
4.6.3各部门负责对数据分析所发现问题实施相应的纠正和预防措施。
4.6.4质量管理部负责有关部门数据分析的应用效果的评估。
4.6.5数据分析的各使用部门将数据分析的应用情况做好记录，并按期反馈到质量管理部5. 相关文件6. 记录表样数据分析控制程序1目的确定、收集和分析适当的数据，以证实管理体系的适宜性、充分性和有效性程度，并寻找持续改进的方向和时机。
2适用围本公司产品、过程和管理体系的数据分析。
3职责3.1总工程师负责本程序的组织和协调。
3.2工程管理部是本程序的归口管理管部门，负责组织、指导、检查数据分析技术的应用。
3.3公司各部门、项目部按各自职责围收集信息和数据，选用合适的方法进行数据分析，对数据分析的有效性进行评价，制定措施，实施改进和验证实施效果。
4 资源配置4.1相关的管理人员、技术人员4.2相关的规标准及方法4.3各类信息数据及办公设备5 工作程序5.1工作流程图（见附图）5.2收集数据5.2.1收集容：1）经营部负责收集工程项目及相关的数据信息；2）经营部、项目部负责调查顾客对工程施工等的满意度数据信息（包括顾客投诉等）3）工程管理部、项目部负责收集与产品质量有关的数据信息，如质量记录、产品不合格信息;4）设计部负责收集与设计有关的数据信息，如顾客对设计的满意程度、设计合同的履行情况等；5）工程管理部、项目部负责收集与环境管理有关的数据信息；6）工程管理部、项目部负责收集与职业健康安全有关的数据信息，如员工、相关方、劳动保护、特殊工种、事故、事件等；7）物资部、项目部负责收集合格供方数据信息，如其所提供产品所带来的质量、环境及职业健康安全方面影响的数据信息；8）办公室负责收集与过程能力有关的数据信息，如过程运行的监视与测量、产品实现过程的能力、审结论、管理评审输出等；9）公司各部门收集本部门各项活动的数据信息。
5.2.3收集的数据应是真实的、可靠的和充分的。
5.3数据分析方法应根据分析的对象选择合适的方法：调查表、排列图、因果图、对策表及其它方法。
5.4数据分析：运用上述方法，进行准确的分析，并形成分析结果。
5.5分析结果输出：通过数据分析应提供以下方面的信息：5.5.1建筑装饰市场的发展趋势，确定主攻目标；5.5.2顾客对公司提供产品或服务的满意程度；5.5.3公司提供产品（包括设计）的符合性情况；5.5.4公司各项活动对相关方造成的环境、职业健康安全的影响及改进方向；5.5.5管理体系的过程及产品特性和变化趋势包括采取预防措施的机会；5.5.6涉及顾客财产和劳务分包的信息；5.6有效性评价：5.6.1分析结果如不能满足要求，应从数据收集、分析方法选择以及计算过程查找原因并予以纠正；5.6.2工程管理部应从数据收集、分析方法选择以及计算过程等方面加强对公司各部门、项目部统计技术运用的组织、指导和检查。
5.7制定措施：对有效的分析结果，相关责任部门应及时制定改进措施，报分管领导审批。
5.8实施改进：相关责任部门按批准的改进措施组织实施。
5.9验证实施效果：分管领导组织对实施改进的效果予以验证，若发现不符要求的，应从措施的制定和实施两个方面查找原因，并责成相关责任部门予以纠正。