数据的整理和分析步骤
数据分析步骤
数据分析步骤引言概述：数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，从中提取有用的信息和洞察力的过程。
在当今信息时代，数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一部分。
本文将介绍数据分析的五个主要步骤，以帮助读者更好地理解和应用数据分析。
一、数据收集1.1 确定数据需求：在进行数据收集之前，首先需要明确数据分析的目的和需求。
这包括确定需要分析的数据类型、范围和粒度等。
1.2 收集数据源：根据数据需求，确定数据的来源。
数据可以来自各种渠道，如数据库、日志文件、传感器等。
1.3 数据清洗和整理：在收集到数据后，需要对数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。
这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
二、数据探索2.1 描述性统计分析：通过计算数据的中心趋势、离散程度和分布等统计指标，对数据进行描述性分析。
这可以帮助我们了解数据的基本特征和趋势。
2.2 数据可视化：通过绘制图表、图形和地图等可视化方式，将数据转化为可视化形式，以便更直观地观察和理解数据。
常用的数据可视化工具包括Matplotlib和Tableau等。
2.3 探索性数据分析：通过对数据进行探索性分析，寻找数据之间的关系和模式。
这可以通过数据的相关性分析、聚类分析和时间序列分析等方法来实现。
三、数据建模3.1 确定建模方法：根据数据分析的目的和需求，选择适合的建模方法。
常用的数据建模方法包括回归分析、分类和聚类分析、时间序列分析等。
3.2 模型构建和评估：根据选定的建模方法，构建相应的模型，并对模型进行评估和验证。
这可以通过交叉验证、模型拟合度和预测准确度等指标来进行。
3.3 模型优化和调整：根据模型评估的结果，对模型进行优化和调整，以提高模型的准确性和可解释性。
四、数据解释和应用4.1 解释分析结果：将数据分析的结果进行解释和说明，以便他人能够理解和应用。
这可以通过撰写报告、制作演示文稿和进行口头演讲等方式来实现。
4.2 提出建议和决策支持：基于数据分析的结果，提出相应的建议和决策支持。
数据分析的基本步骤知识点
数据分析的基本步骤知识点数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据的过程，以便从中获取有用的信息和洞察力。
在进行数据分析时，有一些基本的步骤和知识点需要了解和掌握。
本文将要介绍的是数据分析的基本步骤和相关的知识点，帮助读者更好地理解和应用数据分析。
一、数据收集与整理数据分析的第一步是收集数据，数据的来源可以是各种渠道，比如调查问卷、实验数据、数据库和互联网等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析过程能够得到可靠的结果。
收集到数据后，需要对数据进行整理和清洗。
这包括对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理和数据格式转换等工作。
整理后的数据应当符合数据分析的需求，方便后续的处理和分析。
二、数据探索与描述统计数据探索是数据分析的重要组成部分，它主要通过统计学方法和可视化手段来对数据进行初步的分析和理解。
常用的数据探索方法包括描述统计和可视化分析。
描述统计是指对数据进行总体特征的描述，比如计算平均值、中位数、标准差等。
这些统计指标能够帮助我们对数据有一个初步的了解，发现数据中的规律和趋势。
可视化分析是指通过图表、图形和地图等方式将数据进行可视化展示，以便更直观地观察数据之间的关系和趋势。
常见的可视化工具包括条形图、折线图、散点图和热力图等。
通过可视化分析，可以更好地发现数据中的模式和规律。
三、数据预处理与特征工程在进行数据分析之前，还需要对数据进行预处理和特征工程。
数据预处理包括数据变换、归一化和标准化等操作，以减少数据的噪声和干扰，提高数据的可信度和可解释性。
特征工程是指将原始数据转换为更有意义和有效的特征，以便更好地应用于数据分析和建模。
常见的特征工程方法包括特征选择、特征提取和特征构造等。
通过特征工程，可以提取数据中的潜在信息，增强数据的可解释性和预测能力。
四、数据建模与分析数据建模是数据分析的核心内容之一，它通过建立数学或统计模型来描述和解释数据之间的关系。
常用的数据建模方法包括回归分析、聚类分析、分类分析和时间序列分析等。
简述数据整理的步骤
简述数据整理的步骤
数据整理是指对原始数据进行清洗、转换和重新组织的过程，以便更好地理解和分析数据。
数据整理的步骤如下：
1. 数据收集：收集原始数据，可以来自不同的来源，如数据库、表格、文本文件或者其他数据源。
2. 数据审核：对收集的数据进行初步审核，查看数据的完整性、准确性和可用性，确保数据的质量。
3. 数据清洗：清除数据中的错误、不一致、缺失或重复的信息。
这涉及到纠正错误、填充缺失值、删除重复数据，以及标准化数据格式等。
4. 数据转换：对数据进行转换，以便更好地理解和分析。
这包括使用数学计算、统计方法和函数来创建新的变量，使用数值或类别编码替代文本数据，以及将数据重新组织为更方便分析的形式。
5. 数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行联合分析。
这可能需要进行数据合并、连接或者堆叠操作，以确保数据一致和完整。
6. 数据验证：对整理后的数据进行验证和核对，以确保数据的正确性和一致性。
这包括检查数据是否符合预期的分布、范围或逻辑关系。
7. 数据存储：将整理后的数据存储到适当的位置，可以是数据库、表格、文本文件或者其他数据存储方案。
确保数据的安全性和可访问性。
8. 数据文档：对整理后的数据进行文档记录，包括数据源、数据清洗和转换步骤，以及相关变量的定义和说明。
这有助于其他人理解和使用数据。
9. 数据管理：确保整理后的数据的管理和维护，包括定期更新、备份和版本控制等。
同时，确保数据的安全性和隐私保护。
数据整理的步骤可以根据具体的数据和分析需求进行调整和适应。
数据的整理与分析整理和分析数据的方法和技巧
数据的整理与分析整理和分析数据的方法和技巧数据的整理与分析：整理和分析数据的方法和技巧在现代社会中，数据无处不在，大量的数据被产生、收集和储存。
然而，数据本身并没有价值，只有通过正确的整理和分析，才能从中发现有用的信息和洞察力。
本文将介绍一些整理和分析数据的方法和技巧，以帮助读者更好地利用数据来做出决策和推动改进。
一、数据整理的方法和技巧1.明确目标与问题：在开始整理数据之前，首先要明确整理数据的目标和解决的问题。
这将有助于我们筛选和整理与目标相关的数据，避免浪费时间和精力。
2.收集全面的数据：确保收集的数据具有全面性，涵盖了相关的变量和指标。
这样可以避免因为数据的不完整导致结果的误差。
同时，数据的来源也需要可靠和权威。
3.数据清洗和预处理：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括处理数据中的缺失值、异常值和重复值等。
通过这些步骤，可以确保所使用的数据准确和可信。
4.合理使用转换工具：在处理大量数据时，可以合理使用转换工具，如Excel、Python、R等。
这些工具可以提高数据处理的效率和准确性，使分析工作更加便捷。
5.建立适当的数据结构：为了更好地整理数据，可以建立适当的数据结构。
例如，可以使用表格、图表或图形来展示数据，使其更易于理解和分析。
此外，通过建立数据库和数据仓库等技术手段，可以更好地管理和整理大量数据。
二、数据分析的方法和技巧1.统计分析：统计分析是常用的数据分析方法之一，可用于描述数据的基本特征、关系和趋势等。
通过统计指标、频率分布、相关性和回归分析等方法，可以发现数据中的规律和结论。
2.数据挖掘：数据挖掘是通过发掘数据中隐藏的模式和关联规则，来获取有关数据的新知识和洞察。
通过使用聚类、分类、关联规则和异常检测等技术，可以发现数据中的潜在规律和趋势。
3.机器学习：机器学习是一种通过算法和模型来让计算机自动学习和预测的方法。
通过训练模型和使用算法，可以从数据中发现模式和规律，并做出预测和推断。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、引言数据整理和分析是在研究和实践中广泛应用的重要技术。
它们提供了对大量数据进行有效处理和深入理解的手段。
本文将介绍数据整理和分析的基本概念、步骤和常用方法，以及如何准确、高效地进行数据整理和分析。
二、数据整理数据整理是指对采集到的数据进行清洗、转换和整合的过程。
下面是数据整理的基本步骤：1. 数据采集：采集与研究目标相关的数据，可以是实验数据、调查数据或者从其他来源获取的数据。
2. 数据清洗：对数据进行初步清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
3. 数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如将文本数据转换为数值型数据、对时间数据进行格式化等。
4. 数据整合：将多个数据源的数据进行整合，以便进行综合分析。
5. 数据验证：对整理后的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析数据分析是指对整理好的数据进行统计和推理，以得出结论和提供决策支持。
下面是数据分析的基本方法：1. 描述性统计分析：对数据进行描述和总结，包括计算平均值、中位数、标准差等统计指标，绘制直方图、散点图等图表。
2. 探索性数据分析：通过可视化和探索性分析方法，发现数据中的模式、趋势和异常情况，以便进一步分析。
3. 假设检验：根据研究目标，提出假设并进行统计检验，判断样本数据是否支持或者拒绝假设。
4. 回归分析：通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系，预测和解释因变量的变化。
5. 聚类分析：将数据分为不同的群组，使同一群组内的数据相似度高，不同群组间的数据相似度低，以便进行分类和比较。
6. 因子分析：通过分析多个变量之间的相关性，提取出共同的因子，简化数据集，便于理解和解释。
四、数据整理和分析的工具数据整理和分析通常使用各种统计软件和编程语言来实现。
以下是常用的工具：1. Microsoft Excel：适合于简单的数据整理和基本的统计分析，提供了丰富的函数和图表功能。
2. SPSS：适合于复杂的数据整理和统计分析，提供了多种统计方法和模型。
数据的整理与分析
数据的整理与分析随着大数据时代的到来，数据的整理与分析成为了重要的工作内容。
在各个领域中，从市场营销到科学研究，数据的整理与分析都起到了至关重要的作用。
本文将围绕数据的整理和分析展开讨论，并介绍一些常用的方法和工具。
一、数据的整理在进行数据分析之前，首先需要整理原始数据，以确保数据的质量和准确性。
数据的整理工作通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：通过各种方式收集相关数据，可以是调查问卷、实验数据、市场销售报告等。
确保数据来源的可靠性和有效性非常重要。
2. 数据清洗：清洗数据是为了去除重复数据、缺失值和异常值，以确保数据的准确性。
可以使用数据清洗工具或编写脚本来自动化清洗过程。
3. 数据转换：对数据进行转换是为了提高数据的可分析性。
例如，可以将数据转化为标准格式、单位统一、日期格式统一等。
4. 数据整合：将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个完整的数据集。
可以使用数据整合工具或编写脚本来完成这个过程。
二、数据的分析数据的分析是根据已经整理好的数据集来进行深入研究和探索。
数据分析可以帮助我们揭示隐藏在数据背后的规律、趋势和关联性。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行统计和汇总的过程，主要包括计数、平均值、中位数、标准差、相关性等指标的计算和分析。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布和特征。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过数据可视化和探索性分析方法，对数据进行深入探索和发现。
例如，可以使用散点图、柱状图、饼图等来展示数据的分布和关系，并通过观察来发现数据中的模式、异常和趋势。
3. 预测和建模：通过对已有数据进行建模和预测，可以预测未来的趋势和结果。
常用的预测和建模方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习等。
4. 决策支持：数据分析的最终目的是为决策提供依据和支持。
通过数据分析，可以帮助管理者和决策者做出明智的决策，优化业务流程和资源配置。
三、数据分析工具为了更好地进行数据的整理和分析，现有许多数据分析工具可以帮助我们提高工作效率和准确性。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、简介数据整理和分析是在大数据时代中非常重要的环节，它涉及到对海量数据进行采集、整理、清洗、分析和解释的过程。
本文将介绍数据整理和分析的普通方法和步骤，并提供一些常用的工具和技术。
二、数据整理方法1. 数据采集：通过各种途径采集数据，可以是实地调查、问卷调查、网络爬虫等。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行去重、筛选、填充空缺值等处理，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据转换：将数据按照一定的规则进行转换，例如将日期格式统一、将文本数据转换为数值型数据等。
4. 数据归档：将整理好的数据进行归档，便于后续的分析和使用。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：通过计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差、方差）和分布特征（直方图、箱线图）等，对数据进行描述和总结。
2. 相关性分析：通过计算数据之间的相关系数（如皮尔逊相关系数）或者绘制散点图，判断数据之间的相关性强弱。
3. 预测分析：基于历史数据，使用回归分析、时间序列分析等方法，预测未来的趋势和变化。
4. 分类与聚类分析：通过机器学习算法，将数据进行分类或者聚类，发现数据之间的隐藏模式和规律。
5. 网络分析：对复杂网络数据进行分析，如社交网络分析、网络拓扑分析等，揭示网络结构和关系。
四、常用工具和技术1. 数据库管理系统：如MySQL、Oracle等，用于存储和管理大量结构化数据。
2. 数据清洗工具：如OpenRefine、Excel等，用于对数据进行清洗和转换。
3. 统计软件：如SPSS、R、Python等，用于进行数据分析和建模。
4. 可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于将数据可视化展示，更直观地理解数据。
5. 机器学习算法：如决策树、支持向量机、神经网络等，用于分类和聚类分析。
五、案例分析以某电商平台的用户购买数据为例，通过数据整理和分析方法，可以得到以下结论：1. 用户购买行为：分析用户的购买频率、购买金额、购买时间等，了解用户的消费习惯和偏好。
数据分析的步骤和流程
数据分析的步骤和流程数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、分析、解释和展示，从中获取有价值的信息和见解的过程。
它在各个领域中都扮演着重要的角色，帮助人们做出决策、发现问题并提供解决方案。
本文将介绍数据分析的一般步骤和流程。
一、明确问题和目标在进行数据分析之前，首先需要明确问题和目标。
这可以通过与相关利益相关者进行沟通和交流来完成。
明确问题和目标有助于指导数据分析的方向和方法选择。
二、数据收集和整理数据收集是数据分析的第一步。
它涉及到从各种来源获取相关数据。
数据可以是结构化的（如数据库或电子表格中的数据），也可以是非结构化的（如文本数据或社交媒体上的数据）。
在收集数据之后，需要对其进行整理和清理，以确保数据的准确性和一致性。
三、探索性数据分析探索性数据分析是对数据进行初步分析和探索的过程。
它包括计算数据的基本统计量，如平均值、中位数、标准差等，以及绘制图表和可视化数据。
通过探索性数据分析，可以对数据的分布情况、异常值和相关性等进行初步了解。
四、假设检验和推断统计假设检验和推断统计是用来验证和推断数据之间的差异或联系是否具有统计学意义的方法。
它包括选择适当的统计检验方法，设置假设和显著性水平，计算统计指标，以及解读和推断结果。
通过假设检验和推断统计，可以对数据中的差异进行验证，并进行科学的推断。
五、建立预测模型建立预测模型是对数据进行预测和模拟的过程。
它基于历史数据和变量之间的关系，通过建立数学或统计模型来进行预测。
常见的预测模型包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。
通过建立预测模型，可以对未来的趋势进行预测，并进行决策支持。
六、结果呈现和解释结果呈现和解释是将数据分析结果以清晰和易懂的方式呈现给相关利益相关者的过程。
它可以通过制作图表、编写报告和进行演示等方式来完成。
结果呈现和解释的目的是让相关利益相关者能够理解和使用数据分析的结果，从而做出相应的决策。
七、反思和改进数据分析的最后一步是反思和改进。
- 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)。
n
(xi − x )
n −1
2
样本标准差
s=
∑
i =1
(x i − x )2
n −1
极差
R = Max ( xi ) − Min ( xi )
数据的描述—饼图
饼图
饼图的作用：主要是直观 地表示数据的构成。 类似作用的图形还有：柱 形图、雷达图等。
短烟 4% 油点 1% 过紧 3% 钢印 1% 软腰 1% 表面 6% 切口 8%
规范要求
数据的分析—直方图
直方图的解释
对形状的考察
正常型 孤岛型：通常是数据来自 两个总体。
偏峰型：有时操作时 有的偏向倾向或测量 的选择性。
平顶型：有可能数据来自 多个总体或在某一区间符 合均匀分布。
双峰型：通常是数据 来自两个总体。
锯齿型：数据不恰当、 测量误差大、分组不合 适均可形成锯齿状。
测 量 值
均值线
时间序列
数据的分析—运行图
运行图的判读
过程变化呈周期性
过程变化呈增长或下降趋势
过程呈现突变
数据的分析—运行图
运行图判读的注意事项：
运行图在对过程的监视、判断上不如控制图。在不能获得足 够数据或过程不要求受控时，不能用控制图取代运行图。 数据量不够大时，对过程的判断需的谨慎。
数据分析可用的质量工具
（可暂时维持） Ⅲ
（可适当调整资源投 入） Ⅳ
重要度-绩效分析
实例
重要度—绩效分析
讲解能力 联系实际 交流互动 专业水平 教学准备 授课态度 教辅手段
重要度
绩效
重要度-绩效分析
注意事项：
如果质量特性是分层的，那么必须同一层次的特性 在一起分析。 由于要求是在不断变化，反映在对各个特性重要度 的评价是在变化的，这种分析应该经常进行。另一 方面也能从这种分析中发现顾客需分析
重要度—绩效分析结果的解释
第Ⅰ象限：很重要，过程业绩也好，应加以保持。 第Ⅱ象限：很重要，但业绩不好，必须尽快改进。 第Ⅲ象限：业绩不太好，但不很重要，不是最急迫改进的项目。 第Ⅳ象限：业绩很好，但不很重要。有可能出现过度提供，可以 考虑适当调整资源投入方向。
Ⅱ （应尽快改进） （应该保持） Ⅰ
X
0
X
0
强负相关 变量之间的负相关 性，可能存在显著的 因果关系。有可能建 立有效的回归方程。
Y
Y
不相关 变量之间表现出的不 相关性。有可能一个 变量的改变不会对另 一个变量产生影响。
X
0
X
0
数据分析—散布图
散布图分析的注意事项：
散布图对变量间的相关关系可进行大致的判断，有时 还需要进行更深入的统计分析。 如果变量选择时分层不够，也会掩盖本来存在的相关 关系。 有时散布图上显示出的显著相关，有可能是通过这两 个变量与第三个变量相关而体现的。这种情况要注意 识别。
绩效指数
综合满意度指数计算示例
某手机产品的综合满意度指数
满意度得分 项目 品牌形象 外观造型 可靠性 产品功能 售前服务 售后服务 性价比 7.52 7.34 7.48 7.63 7.24 7.07 7.44 综合绩效指数 权重（重要度得分除重 要度总数） 0.17 0.15 0.17 0.13 0.09 0.13 0.15 绩效指数 1.28 1.11 1.27 1.01 0.68 0.93 1.12 7.40
数据分析—散布图
常见的点子散布模式：
Y Y
强正相关 变量之间的正相关 性，可能存在显著的 因果关系。有可能建 立有效的回归方程。 弱正相关 变量之间的有一定的 正相关性，可能存在 较弱的因果关系。
0
0 X Y
弱负相关 变量之间的负相关 性，可能存在较弱的 因果关系。
X
Y
曲线相关 变量之间可能存在某 种非线性相关关系。
∑
n
i =1
xi
x ⎛ n +1 ⎞ , n 为奇数
⎜ ⎟ ⎝ 2 ⎠
中位数
⎡ ⎤ ⎢ x ⎛ n ⎞ + x ⎛ n ⎞ ⎥ , n 为偶数 ⎜ +1 ⎟ ⎢ ⎜2⎟ ⎝2 ⎠⎥ ⎣ ⎝ ⎠ ⎦
众数
Mod=出现频率最高的数值
数据的描述—离散程度特征数
表示离散程度的特征数
样本方差
s =∑
2 i =1
数据的描述—直方图
绘制步骤
收集数据 对数据分布范围分组，规定组界 计算落入各组内的数据频数 以数据的量值为横轴标尺，以频数作为纵轴标尺，以每个 分组内数据的频数为高度画一个矩形，绘制完成直方图。
数据的分析—直方图
直方图 25 20
频数
15 10 5 0
24.959 25.046
数据的分析—直方图
数据分析—散布图
散布图——将两个变量的数据以坐标点的形式标注在图上，图上 每个点都代表了一对数据。多个坐标点形成“点子云”，通过对 点子云分布的状态来推断变量之间的相关模式。 散布图的主要作用是观察两个变量之间的相关关系 。 散布图的应用步骤： 选择可能相关的变量，成对收集测量数据。一般要求数据量至 少为30对。 绘制坐标轴。通常用横轴表示自变量，纵轴表示因变量。 在图上标出点子。如有重复的点子，在相应的坐标点上画一个 小圈。 对完成的散布图进行解释。
排列图分析的注意事项：
排列图基于帕累托原理，百分不一定非要求80/20，只要 遵循“关键的少数”原则就行。 两纵轴的刻度单位（测量值与百分比）应规定的协调，最 好测量值以各项目的总量为最大值，百分比以100%为最大 值。 排列图还可以分层运用。如上例中可以对“空松”和“贴 口”两项分别再进行排列图分析，找出这项不合格产生的 关键原因。
第14章 数据整理和分析
数据整理和分析的步骤
掌握数据的基本情况 进一步了解数据中不同变量的关系和趋势 对数据进行评价
数据的描述方法
特征值
表示中心趋势的特征值 表示离散程度的特征值
图表法
饼图 直方图 运行图
数据的描述—中心趋势特征值
表示中心趋势的特征值
均值
1 x = n
⎧ ⎪ ~=⎪ x ⎨1 ⎪ ⎪2 ⎩
数据的分析—直方图
直方图分析时的注意事项：
直方图不反映时间的变化，除非过程稳定，否则 不能用于预测未来情况。 数据少于50时，解释直方图须特别谨慎。 对直方图的解释应经过直接观察来确认。
数据的分析—运行图
主要作用： 监视过程的水平和随时间的波动 发现过程变化的趋势、周期和形式 比较过程前后业绩水平
排列图 散布图 其他
数据分析—排列图
排列图
原理：80%的过程问题往往是由20%的原因所造成的。
排列图的作用：
以直观的方式表现各类问题的相对重要程度 找出引发80%问题的原因 把注意力放在解决后能产生重要影响的问题上 为其他质量改进活动提供有效的信息
数据分析—排列图
绘制排列图的步骤：
确定要解决的问题。 针对要研究的问题，列举可能的原因。。 选择计量单位。最常用计量单位的是频次和费用。 在计划的周期内收集相关数据。调查表是收集数据的 简易有效的方法。 整理数据，编制数据统计表 制作排列图 解释结果
要求
直方图的解释
对分布中心的考察
低于要求
高于要求
与要求重合
数据的分析—直方图
直方图的解释
对数据波动的考察
波动大于要求 波动小于要求
要求
数据的分析—直方图
直方图的解释
规范下限 目标值 规范上限
对过程能力的大致判断
分布中心和散差满足要 求，过程能力适当。
分布中心严重偏离，过程能 力不足（但潜在能力较高） 。 分布中心适当和散差太 大，过程能力不足。 分布中心和散差均不满 足要求，过程能力严重 不足。
也可以将上面的绩效指数换算成综合满意度指数74%。
绩效指数
绩效指数应用时的注意事项：
识别出的分指标应该是对满足要求最重要的。否则计算出 的综合绩效指数会与预期结果不符。 用不同的分指标计算出来的绩效指数不具有可比性。应在 一段时间内保持测量指标的稳定，以便能纵向对比。 在一段时间后，还是应该对测量指标进行调整，以跟上需 求的变化。
数据分析—排列图
排列图
100.0% 97.8% 93.4% 84.3% 96.3% 89.9% 99.0%
100%
800
76.3%
46.3%
50%
400
458
200
297 80
55
35
28
0 空松 贴口 切口 表面 短烟 过紧
15
12
10
0%
油点
软腰
表面
不合格项目
累积百分数
600
频数
数据分析—排列图
卷烟外观不合格项目
贴口 30%
空松 46%
数据的描述—饼图
饼图
将不同时期的同类饼图放在一起也可进行比较或显示趋势
6.4%
2.3%
2.4%
2002下
2003上
2003下
数据的描述—直方图
直方图（频数直方图） 作用：
简明地表示出数据的分布状态 大致判断数据是否符合正态分布 大致判断过程满足要求的能力 有助于发现过程是否出现显著性变化
绩效评价和改进项目优先性排序
可用质量工具
重要度—绩效分析 绩效指数 绩效指数
重要度——绩效分析
重要度—绩效分析：类似二维分析图或象限图法，也 可以看成是散布图的延伸应用。 重要度—绩效分析的应用步骤：
收集研究对象的测量数据，要把产品或过程的质量要求分解成 不同的质量特性，分别测量它们的绩效和重要度。 把各个质量特性的绩效作为横坐标，重要度作为纵坐标绘制散 布图，其中每个点子代表一个测量变量的绩效和重要度数据， 每个点子应标注出它所代表的质量特性。 把图划分为四个部分，分别规定为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个象限。 解释重要度—绩效分析的结果