质量管理数据
质量管理的质量数据分析
质量管理的质量数据分析在当今竞争激烈的市场中，质量成为了企业立足的根本。
但是如何确保产品质量是企业面临的一个重要挑战。
质量数据分析作为质量管理的一个关键模块，可以帮助企业识别潜在的质量问题，优化生产流程，提高产品质量，进一步增强企业的竞争力。
质量数据分析是什么？质量数据分析是指通过统计学及其他相关工具对质量数据进行整理、处理和统计，并从中提取有效信息的过程。
它可以帮助企业掌握产品整个生产过程中产生的关键数据，以实现对质量问题快速发现和追溯的目的，从而帮助企业进行质量管理决策。
为什么需要质量数据分析？1. 掌握生产过程质量数据分析可以帮助企业全面了解生产过程，并抽象出量化的指标，例如：产品的合格率、不良率、差错率等。
这些指标反映了生产过程中的“弱节点”，因此可以帮助企业预防质量问题的发生。
2. 发现潜在问题通过对质量数据进行长期观察，可以发掘问题的发生规律，帮助企业发现问题的潜在根源，并及时进行改善。
这样可以提高生产流程的稳定性和可控性。
3. 提高产品质量质量数据分析可以帮助企业在生产过程中快速发现和排除问题，有效提高产品质量。
通过数据的反馈和判断，制定出恰当的解决方案，需要达到的指标之后，相应的就能够迅速完成质量保障计划，确保产品的批次稳定高效。
使用质量数据分析的步骤1. 收集数据首先，需要将生产和检测的数据进行收集，并进行整理和清洗。
通过分析数据，给出问题的描绘、发现，然后根据已有的方法，判断具体出问题的原因。
另外，值得注意的是，收集的数据要足够多且具有代表性，方能保证结果的准确性。
2. 分类和整理数据将收集到的数据按照各个环节分类，并进行统计整理，计算数据指标，比如生产过程中的各种失误及其对应的出现频率等等，目的是为了找出生产过程中的“弱节点”，及时进行管理。
3. 数据分析通过对质量数据中的趋势、图形、模式等进行分析，可以发现潜在的问题。
如果数据分析完后，发现某一阶段存在的问题，以此为出发点制定相应的具体控制方案，将本地的管理集中力度放到这一阶段，应对不同情况，即解决问题和掌握管理。
做好数据质量管理工作
做好数据质量管理工作
要做好数据质量管理工作，可以从以下几个方面入手：
1. 确保数据准确性：对数据进行严格的录入、存储和传输控制，以避免数据错误或丢失。
同时，建立数据验证和校对机制，及时发现和纠正错误数据。
2. 保证数据完整性：确保数据的完整性，避免数据丢失或篡改。
可以采取数据备份措施、数据加密机制以及访问权限控制等方式来保障数据安全。
3. 维护数据一致性：当数据在多个系统之间传输或共享时，需要确保数据的一致性。
可以通过数据同步和数据一致性检查等方式来实现。
4. 提高数据可靠性：建立数据采集和整理的规范流程，确保采集的数据来源可信，并对数据进行清洗和处理，提高数据的质量和可信度。
5. 监控和分析数据质量：建立数据质量监控机制，及时发现数据质量问题，并对数据进行分析和评估，为后续的数据决策提供可信的依据。
6. 建立数据质量管理体系：制定相关的数据质量管理政策和流程，建立数据质量管理团队，明确各个岗位的职责和权限，形成规范化的数据质量管理体系。
总之，数据质量管理需要全面考虑数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，整合管理策略和技术手段，确保数据质量符合要求，并为企业决策提供有力支持。
质量管理制度的数据分析与统计
质量管理制度的数据分析与统计1.引言质量管理制度是企业保证产品和服务质量的重要手段，而数据分析与统计在质量管理中起到了至关重要的作用。
通过对质量管理制度中的数据进行分析与统计，企业能够更好地了解产品质量水平、发现问题及其根本原因，并采取相应的改进措施，从而提高质量管理水平和企业核心竞争力。
2.数据收集在质量管理中，数据收集是数据分析与统计的基础。
企业可以通过以下途径进行数据收集：2.1 测量检测数据通过对产品或服务的各项指标进行测量和检测，获取相应的数据。
例如，生产企业可以通过对产品的尺寸、硬度、重量等进行测量，或者对产品的外观、包装进行检测，以获取关于产品质量的数据。
2.2 反馈意见和投诉数据及时收集和分析来自客户的反馈意见和投诉数据，可以帮助企业了解产品在市场上的表现和用户的满意度。
这些数据对于企业改进产品和服务质量具有重要的指导意义。
2.3 内部检验数据企业可以通过对生产过程中的各项参数和环节进行检验，获取关于生产过程质量的数据。
这些数据可以用于分析生产过程中的问题和隐患，并采取相应的改进措施。
3.数据分析数据分析是质量管理制度中的关键环节，通过对收集到的数据进行分析，可以发现产品质量及其问题的特征和规律。
3.1 描述性统计分析描述性统计分析主要是对数据进行整理、总结和描述。
通过计算均值、标准差、极值等统计指标，可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度和异常值情况。
这有助于企业对产品质量水平进行初步评估，并确定是否存在异常情况。
3.2 相关性分析相关性分析可以帮助企业了解不同变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以了解不同指标之间的相关程度，找出对产品质量影响最显著的指标，并为建立合适的质量管控措施提供依据。
3.3 其他统计方法除了描述性统计和相关性分析，还可以运用其他统计方法进行数据分析。
例如，通过方差分析、回归分析等方法，可以深入探究不同因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，并制定对策。
数据质量管理
数据质量管理数据质量管理是指通过一系列的措施和方法，保证数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以满足数据使用者的需求。
在数据质量管理中，需要进行数据采集、数据清洗、数据整合、数据验证和数据监控等一系列步骤，以确保数据的高质量。
一、数据采集数据采集是数据质量管理的第一步，它包括数据源的选择、数据采集方式的确定和数据采集工具的使用等。
在数据采集过程中，需要确保数据的来源可靠、数据采集的过程可控，并采用适当的技术手段对数据进行采集，以保证数据的准确性和完整性。
二、数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行筛选、过滤和校验，去除其中的错误和冗余数据，以提高数据的质量。
数据清洗包括数据去重、数据格式转换、数据填充、数据校验和数据修复等步骤。
通过数据清洗，可以排除数据中的噪声和异常值，提高数据的准确性和一致性。
三、数据整合数据整合是将来自不同数据源的数据进行合并和整合，以便于数据的分析和使用。
在数据整合过程中，需要对数据进行匹配、合并和转换，确保数据的一致性和可靠性。
同时，还需要解决数据格式不一致、数据冗余和数据冲突等问题，以确保数据的完整性和正确性。
四、数据验证数据验证是对整合后的数据进行验证和检查，以确保数据的准确性和可靠性。
数据验证包括数据的逻辑验证、数据的统计验证和数据的业务验证等。
通过数据验证，可以发现数据中的错误和异常，及时纠正并提高数据的质量。
五、数据监控数据监控是对数据质量进行实时监控和管理，以及对数据质量指标进行评估和分析。
数据监控可以及时发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复和改进。
通过数据监控，可以提高数据的可用性和稳定性，保证数据的高质量。
六、数据质量评估数据质量评估是对数据质量进行定量和定性评估，以确定数据质量问题的严重程度和改进的优先级。
数据质量评估可以通过数据质量指标和数据质量报告等方式进行，以便于数据质量管理人员进行决策和改进。
通过数据质量评估，可以不断提升数据的质量水平，满足数据使用者的需求。
质量管理数据统计方法
质量管理数据统计方法
1. 嘿，你知道质量管理中常用的分层法吗？就好比把一堆混杂的水果按种类分开一样。
比如在生产零件的时候，我们把不同批次的零件质量数据区分开来，这样就能更清楚地看出各批次的差异啦，好不好用？
2. 哇哦，排列图可真是个厉害的方法呀！这就像是给质量问题排个队，把重要的往前放。
像我们处理产品缺陷的时候，用排列图就能一眼看出哪种缺陷最突出，这不是很牛吗？
3. 还有直方图呀！它就像是给数据拍个照片，一下子就能看清数据的分布情况。
比如说统计一批产品的尺寸，通过直方图就能清楚知道尺寸是不是集中在合格范围内，这多直观啊，是不是呀？
4. 亲和图呢，就好像把一堆杂乱的想法整理成有序的思路。
比如说大家对质量改进提了好多意见，用亲和图就能把这些意见有条理地归类，这多妙啊！
5. 散布图也是超有用的呀！就像是在找两种数据之间的关系。
比如研究温度和产品质量的联系，通过散布图就能看出它们到底有没有关联，多神奇呀！
6. 控制图就如同给质量设了个警报器呐！一旦数据超出正常范围就会发出信号。
像监控生产过程中，控制图能及时告诉我们是不是有异常情况出现，这很重要吧！
我的观点结论：这些质量管理数据统计方法真的是各有各的好用，在质量管理中可不能小瞧它们，得好好利用起来呀！。
数据质量管理(DQC)
数据质量管理(DQC)数据质量管理（DQC）数据质量管理（Data Quality Management，简称DQC）是指通过一系列的策略、工具和方法，确保数据在整个生命周期中的完整性、一致性、准确性和实用性的过程。
随着大数据时代的到来，数据质量管理越来越受到重视。
本文将探讨数据质量管理的概念、重要性以及一些常用的数据质量管理方法。
一、概念数据质量管理是指通过对数据进行规范化、清洗和维护，以确保数据的准确性、可靠性和完整性，从而提高数据的价值和可信度。
数据质量管理不仅仅关注数据的正确性，还注重数据的及时性、一致性和可用性。
通过数据质量管理，我们可以更好地理解数据，提高决策的准确性，降低数据管理的风险。
二、重要性数据质量管理对于组织和企业来说至关重要。
一方面，高质量的数据能够提供可靠的决策依据，帮助组织做出正确的战略决策和商业决策。
另一方面，低质量的数据可能会给企业带来严重的后果，如财务错误、客户不满、市场失真等。
因此，数据质量管理不仅仅是一项技术工作，更是企业运营和管理的基础。
三、数据质量管理方法1. 数据清洗：数据清洗是数据质量管理的基础步骤，通过识别、纠正和删除数据中的错误、重复、不一致等问题，以保证数据的准确性和一致性。
常用的数据清洗方法包括数据审查、去除重复值、纠正错误数据等。
2. 数据验证：数据验证是确保数据符合预定规范和标准的过程。
通过数据验证，可以验证数据的完整性、格式正确性、范围有效性等。
常见的数据验证方法包括数据格式验证、数据逻辑验证和数据范围验证等。
3. 数据监控：数据监控是指实时或定期对数据进行检查和监控，以及对异常数据进行及时处理的过程。
通过数据监控，可以提前发现并解决数据质量问题，保证数据的即时性和可靠性。
常用的数据监控方法包括数据报表生成、数据可视化和异常数据检测等。
4. 数据治理：数据治理是指通过制定规范、管理流程和角色职责，确保数据质量的持续改进和管理。
数据治理包括数据策略制定、数据安全管理、数据质量指标定义等。
质量管理体系数据管理
质量管理体系数据管理一、引言质量管理体系是指组织为了满足顾客需求、持续改进和达到组织目标而建立、实施和维护的一系列质量管理文件、控制措施和程序。
数据管理在质量管理体系中扮演着至关重要的角色，它涉及到数据的采集、分析、存储和应用，对于持续改进和决策制定起着决定性的作用。
本文将重点探讨质量管理体系数据管理的重要性以及如何有效地开展数据管理工作。
二、数据采集数据采集是质量管理体系数据管理的第一步，它是获取、记录和记录数据的过程。
数据采集可以通过各种手段进行，包括实地观察、实验测试、调查问卷、采购记录等。
在进行数据采集时，应确保数据的准确性、可靠性和完整性，避免数据的虚假、错误或遗漏。
三、数据分析数据分析是针对采集到的数据进行整理、处理和解释的过程。
通过数据分析，可以发现其中的模式、趋势和异常，从而为决策制定提供有力的依据。
常用的数据分析方法包括统计分析、图表分析、趋势分析等。
四、数据存储数据存储是指将分析过的数据进行归档和保存的过程。
数据存储旨在保证数据的安全性和可访问性，以便在需要的时候能够快速地检索和应用。
在进行数据存储时，应采用合适的存储媒介和技术，并制定相应的数据备份和恢复计划，以防止数据的丢失和损坏。
五、数据应用数据应用是将分析和存储的数据应用于决策制定和持续改进的过程。
通过充分利用数据分析得到的信息，可以制定出针对性的改进方案和措施，以提高组织的绩效和满足顾客需求。
数据应用还可以用于制定质量目标、评估过程绩效、追踪产品质量等。
六、数据管理的挑战和解决方案数据管理在实践中常常面临一些挑战，比如数据的获取困难、数据的质量问题、数据的安全性等。
为了解决这些挑战，可以采取以下措施：1. 确保数据采集过程的标准化和规范化，减少数据获取的难度；2. 加强对数据质量的监控和管理，及时修复和清理错误数据；3. 建立安全可靠的数据存储和访问系统，保护数据的机密性和完整性；4. 培训和提升员工的数据管理能力，加强数据管理意识和技能。
质量管理体系数据分析
质量管理体系数据分析1. 数据分析的重要性在当今信息时代，大量的数据被不断产生和积累。
对于企业来说，如何有效地利用和分析这些数据，是提高业务决策能力和持续改进的关键。
质量管理体系数据分析是一种重要的工具和方法，它可以帮助企业根据数据来评估和改进产品或服务的质量。
2. 数据分析的基本步骤数据分析通常包含以下几个基本步骤：2.1 数据收集数据收集是数据分析的第一步，它要求企业有一套完善的数据采集系统和流程，以确保数据的准确性和完整性。
可以通过传感器、设备监测、调查问卷等方式来收集数据。
2.2 数据清洗和整理收集到的原始数据通常需要进行清洗和整理，以去除重复、缺失或错误的数据，并进行格式化和标准化处理。
这一步骤可以确保后续分析的准确性和可靠性。
2.3 数据探索和可视化数据探索是通过统计学和可视化工具对数据进行初步的分析和探索。
通过绘制各种图表、趋势和关联分析等方法，可以直观地展示数据的特征和规律，为后续的深入分析提供参考。
2.4 数据分析和挖掘在数据探索的基础上，可以运用各种统计学和分析方法来深入挖掘数据中的有价值信息。
例如，可以使用回归分析、时间序列分析、假设检验等方法来揭示数据背后的潜在规律和关系，为质量管理的决策提供依据。
2.5 结果解释和应用数据分析的最终目的是为企业提供有意义的结果和见解，并根据结果提出相应的改进措施和行动计划。
数据分析的结果应该是可解释和可操作的，能够为企业带来实际的业务价值和影响。
3. 质量管理体系数据分析的应用领域质量管理体系数据分析可以广泛应用于各个行业和领域。
以下是几个常见的应用领域：3.1 制造业在制造业中，数据分析可以用于监测和改进产品质量，寻找生产工艺的瓶颈和改进空间，以及预测产品故障和维修需求。
3.2 服务业在服务业中，数据分析可以用于评估和改进服务质量，分析客户需求和偏好，提高客户满意度和忠诚度。
3.3 医疗保健在医疗保健领域，数据分析可以帮助医院和医生监测和改进医疗服务质量，优化资源分配，提高患者治疗效果和满意度。
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第一节质量管理数据质量管理的目的就是通过管理来保证生产出用户满意的产品，为达到此目的就必须规定明确的质量特性，而用数据表示的质量特性最有说服力，最能反映事物的本质。
没有数据就不能进行定量分析，更谈不上科学管理，全面质量管理尽可能使说明质量水平的事实数据化，通过数据的整理、分析和判断，从中找出质量的活动规律，并做出正确的判断，以达到控制和提高产品质量的目的。
一、数据的用途数据的用途是由搜集数据的目的来决定的。
其用途可分以下几项。
1．分析用数据：为掌握和分析现场质量情况而搜集的数据。
如：通过调查钢铁的化学成分来控制钢铁的质量；通过调查纺织厂纱条干CV％值来分析CV％值的波动原因等。
搜集这类数据，主要用于分析存在的问题，找出所要控制的影响因素，并确定各因素间的相互关系，为最后进行判断提供依据。
2．管理用数据：为了掌握工序加工质量特性波动原因，用于对工序状态作出判断而搜集的数据。
即收集这类数据是为了对生产过程进行预防性控制和管理。
每次从工序中抽取的数据个数不多，但却要多次抽取，此时要特别注意每组数据的次序不能混淆。
3．检验用数据：对产品进行全数检验或抽样检验而搜集的数据。
即搜集这方面的数据是为了对一批产品的质量进行评价和验收。
一般说来，此时被研究的对象处于静止状态，常不强调数据搜集的先后次序，但要特别强调抽检数据的随机性，同时抽取的数据量要尽可能大些，以保证数据的代表性。
二、数据的分类按照性质的不同，质量管理中的数据通常分为两类，计量值数据与计数值数据。
1．计量值数据凡是可以取连续性数值的数据，或者说可以取给定范围的任何一个可能的数值的数据，称为计量值数据。
如用各种测量工具测量的数据（表示长度、强度、浓度、温度、重量等数据），就是计量值数据。
由于测量工具的精度所限，结果使得测量范围内的数据，也不能做到无限可分而任取其值，因此实测到的数据往往也呈跳跃状。
2．计数值数据凡是不能取连续性数值的数据，或者说只能取一组特定的数值，而不能取这些数值之间的数值的数据，称为计数值数据。
它只能用0、1、2、3、……等整数来表示。
计数值数据可进一步区分为计件值和计点值。
对产品进行按件检查时所产生的属性（如评定“好”与“坏”，合格品与废品等）数据称为计件值。
按点计算每件产品中缺陷数量的数据称为计点值数据。
如布匹上的疵点数，铸件上的砂眼数等。
区分一种数据的百分率是哪一类数据，不受分母数值种类的影响。
如果分子是计量值数据，计算出的百分率也是计量值数据；如果分子是计数值数据，计算出的百分率也是计数值数据。
不同类型的质量数据所形成的统计规律不同，从而形成了不同的统计方法。
三、数据的收集方法1．总体和样本总体，又叫母体，是指研究对象的全体。
研究对象可以是一批产品，一批零件，一批零件的测量值，也可以是一道工序。
组成总体的每一个基本单位称为个体，如每件产品，每个零件，零件的每一测量值等都是个体。
在统计方法中，所讨论的问题不是一个个体的具体特性，而是讨论其代表特性的数据。
因此，总体的内容不仅要表明所指的对象，还要看到要了解的特性是什么。
在质量管理中，我们所关心的是质量特性。
总体又可分为有限总体和无限总体。
提供有限多个个体的总体（如一批产品）叫做有限总体，而一道工序可以提供无限多个个体，则称为无限总体。
总体中所含个体的数量，一般用N表示。
样本，又叫子样，是指从总体中随机抽取部分个体。
组成样本的每一个个体叫做样品，抽取样品的过程称为抽样。
样本中含样品的多少叫做样本的大小或容量，通常有n表示。
在实际工作中，对无限多的个体逐一考察其某一特性的数值显然是困难的。
对有限多的个体，由于其数量大，也难于一一进行考察；如果考察方法是破坏性的就更不能一一加以考察。
因此，只能通过抽取部分样品来了解和分析总体情况。
为了保证样本能够很好地反映总体，就要求抽样的随机性，也就是要求抽取的样品都有同等机会被抽取到。
这样抽取到的样品才能较高的代表性。
具体的抽样方式和方法要根据抽样的目的来选择和确定。
2．搜集数据的方法（1）单纯随机抽样法。
单纯随机抽样法又分为重复和不重复抽样两种方法。
单纯随机重复抽样法。
指总体中每一个个体始终都有相等的被抽取的机会，抽取完一件样品后，立即放回到总体中，这种方法的随机性比较彻底。
通常的作法是：对总体的全部产品进行编号，然后取得同样本大小相同个数的随机数，按随机数指定的相应编码，抽检产品。
具体操作时可采用抽签法、随机数法和掷骰法等。
单纯随机不重复抽样法。
这是一种无放回的抽样方法，即从总体中每次抽取到的样品不再放回到总体中去而进行的随机抽样方法。
按照上面的作法，有意识地舍去重复出现的随机数，就可实现不重复随机抽样。
单纯随机抽样法的随机性较强，样本具有很好的代表性，适合于整批产品的质量检验。
（2）分层随机抽样法。
分层随机抽样法就是把不同条件下生产出来的产品归类分组，按一定比例从各组中随机抽取样品组成样本。
这种分层随机抽样，事实上就是把大的总体或检查批按不同情况分成若干个小的总体或检查批，在每个小的总体或检查批中随机抽取小的抽样组，而且这种抽样组的大小是与总体或检查批的大小成正比例的。
因此，在总体单位的情况不一致时，分层随机抽样是比较好的抽样方式。
（3）整群随机抽样法。
所谓整群随机抽样，就是在总体或抽查批中，不是抽取个别产品，而是随机抽取整群的产品，加以观察和研究，由此推断总体或检查批的情况。
例如，对某种产品质量作5％的抽样检查：每隔20小时抽取一小时中所生产的全部产品，或者每隔一小时或几小时连续抽取几个到几十个产品来检查，然后推断检查批的质量情况。
整群随机抽样法的优点在于组织便利。
容易抽取产品。
缺点是样本中的样品在总体或检查批中的分布很不均匀，因而在某些时候的代表性可能差一些，所以采用这种抽样方式时，总的样本容量也会大一些。
四、收集质量数据应注意的问题1．要明确搜集数据的目的。
目的不同搜集数据的过程与方法也不同。
例如：为进行工序控制和为检验一批生产出来的产品质量而搜集数据，就不能采用同种搜集数据的方法。
2．搜集的数据一定要真实、准确。
数据不真实，不但没有意义，而且还有因假信息而造成危害性。
3．搜集到的原始数据应按一定标志进行分类，加以整理，尽量把同一生产条件下的数据归并在一起。
4．要记下搜集数据的条件。
记录抽样方式，抽样时间，测定仪器，工艺条件以及测定人员等。
五、质量管理中常用的统计特征数在质量管理中，对每一件产品的质量水平，需要考察和分析，而在很多情况下，更需要对一批产品的整体质量进行考查和分析。
表示一批产品的质量情况或一组数据的数学性质的有关数据，通常称为统计特征数。
在质量管理中，一般把统计特征数分为两类：一类是表示数据集中位置的特征数，如平均值，中位数等；另一类是表示数据分散程度的特征数，如极差，标准偏差等。
1．平均值平均值是反映研究现象一般水平的一种指标。
在质量管理中，我们常常要通过研究样本来推断总体情况，而样本平均值可用下式表示：式中 样本均值；第i 个样品的测量值；样本大小。
2．中位数中位数是反映数据在排列位置上的平均数。
在质量管理中，将搜集到的质量数据按大小顺序排列，排在正中间的那个数，就叫中位数，用下式表示：X 1 n = n i=1 X i Σ X X i n式中： 中位数； n 数列的项数。
中位数不易受异常数据的影响，且求法简单，但表征精度不如平均数。
3．标准偏差标准偏差是衡量一批数据分散程度的特征数，用来说明各测量值与平均值之间的平均差异程度，也反映出各测量值之间的相互差异程度。
当用样本推断总体是,其样本的标准偏差计算公司如下：其中： 样本标准偏差；第i 个样品的测量值；X 样本均值。
样本标准偏差S 能较精确表征数据的离散程度。
它是有单位的特征数，与测量值单位相同。
S 恒取正值，其大小反映数值离散程度的大小，并与坐标原点无关。
4．极差极差是指一组数据中的最大值与最小值之差。
极差能反映出质量波动幅度和范围，通常用下式表示：R ＝X max -X min X = X X (n+1)/2 n/2 n/2+1 X 2 + ) 当n ＝奇数时 当n ＝偶数时 ～ ～ XS = Σ（X i －X ）2 i=1 n -1 n 1 S X式中：R 极差；X max 最大测量值；X min 最小测量值。
极差R是最简单的表示数据分散程度的特征数，比较直观，也容易求得，但由于没有充分利用数据组提供的信息，因此，反映数据分散程度的精度较差。
5．变异系数变异系数是标准偏差与平均值之比的百分数，一般用下式表示。
SC V＝×100％通常测量较大的东西，其绝对误差一般较大；测量较小的东西时，其绝对误差较小，R和S仅反映绝对波动的大小，还应该考核相对波动大小，变异系数C V就是反映一组数据相对波动的特征数。
六、数据的修约原则1、“四舍”2、六入3、遇五要考虑（五后非0应进1，整五看奇偶，五前奇数则进1，五前偶数应舍去。
4、不得连续修约。