矩阵数据分析法
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。
矩阵数据解析法
矩阵数据解析法矩阵数据解析法是一种常用的数据处理方法，可以用来解析和处理矩阵数据。
矩阵数据是由多个数据元素组成的二维数据结构，可以表示各种类型的数据，如数值、文本、日期等。
矩阵数据解析法通过对矩阵数据进行分析和处理，提取出其中的有用信息，为后续的数据分析和决策提供支持。
在矩阵数据解析法中，首先需要了解矩阵数据的基本结构和特点。
矩阵数据由行和列组成，每个数据元素都有一个唯一的行索引和列索引。
可以将矩阵数据看作是一个由行和列组成的网格，每个网格内都包含一个数据元素。
根据行索引和列索引，可以准确定位和访问矩阵数据中的任意一个数据元素。
矩阵数据解析法可以应用于各种领域和行业的数据处理任务。
例如，在金融领域，可以使用矩阵数据解析法对股票市场的行情数据进行分析，找出其中的规律和趋势，为投资决策提供参考。
在销售领域，可以使用矩阵数据解析法对销售数据进行分析，找出销售额最高的产品和最佳销售时机，为销售策略的制定提供支持。
在生物医学领域，可以使用矩阵数据解析法对基因组数据进行分析，找出与特定疾病相关的基因，为疾病诊断和治疗提供指导。
矩阵数据解析法有多种常用的操作和技巧。
其中一种常见的操作是求矩阵的和、差、积等。
矩阵的和是将两个矩阵对应位置的元素相加得到的新矩阵，矩阵的差是将两个矩阵对应位置的元素相减得到的新矩阵，矩阵的积是将两个矩阵相乘得到的新矩阵。
另一种常见的操作是对矩阵进行转置和逆运算。
矩阵的转置是将矩阵的行和列互换得到的新矩阵，矩阵的逆是将矩阵乘以它的逆矩阵得到单位矩阵。
除了基本的操作，矩阵数据解析法还可以应用于更复杂的数据处理任务。
例如，可以使用矩阵数据解析法对矩阵数据进行聚类分析。
聚类分析是将具有相似特征的数据元素归为一类的方法，可以帮助我们发现数据中的潜在规律和模式。
通过对矩阵数据进行聚类分析，我们可以将数据元素划分为不同的群组，从而更好地理解和解释数据。
在进行矩阵数据解析时，需要注意一些常见的问题和技巧。
人力资源数据分析法之矩阵分析法(二)
引言概述：人力资源数据分析在现代企业管理中扮演着至关重要的角色。
矩阵分析法是其中一种常用的分析方法。
本文将继续探讨人力资源数据分析法之矩阵分析法，主要集中于其应用领域和方法。
通过深入理解矩阵分析法的原理和实施步骤，企业可以更有效地利用人力资源数据，做出更准确的决策。
正文内容：1.矩阵分析法的应用领域：1.1人才招聘：矩阵分析法可以帮助企业评估候选人的技能和资质，匹配最佳人选。
可以利用矩阵分析法对候选人的教育背景、工作经验、技能水平等进行评分，从而快速筛选合适的候选人。
1.2绩效评估：矩阵分析法可以帮助企业评估员工的绩效，确定奖励和晋升的依据。
通过对绩效指标的具体化和加权，可以更客观地评估员工的表现，并为员工提供发展方向和培训机会。
1.3岗位分析：矩阵分析法可以帮助企业分析各个岗位的工作内容和要求，制定相关培训计划和人才发展策略。
通过对各个维度的权重分配，可以更全面地了解每个岗位的特点和需求。
1.4组织结构设计：矩阵分析法可以帮助企业设计合理的组织结构，确定岗位的划分和层级关系。
通过分析各个岗位之间的关系和依赖，可以优化组织的协调效率，并为员工提供更明确的晋升路径。
1.5培训需求分析：矩阵分析法可以帮助企业分析员工的培训需求，确定培训内容和目标。
通过对各个维度的评估和权重分配，可以快速定位员工的培训重点，并为员工提供个性化的培训计划。
2.矩阵分析法的实施步骤：2.1确定分析目标：在使用矩阵分析法之前，企业需要明确分析的目标和问题。
只有明确了目标，才能选择适合的指标和权重。
2.2收集数据：收集与分析目标相关的数据。
这些数据可以通过员工调查、绩效评估和人才库等途径获得。
2.3定义指标和权重：根据分析目标，确定需要分析的维度和指标，并为每个指标分配相应的权重。
权重的分配要考虑到各个维度的重要性。
2.4数据分析：使用矩阵分析法对数据进行处理和分析。
可以使用软件工具如Excel等进行计算和可视化展示。
2.5结果解释：根据分析结果，给出相应的解释和建议。
质量管理的新七种工具是什么
质量管理的新七种工具是什么集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#1、关联图法关联图法是为了谋求解决那些有着原因与结果、目的与手段等关系复杂而互相纠缠的问题，并将各因素的因果关系逻辑地连接起来而绘制成关联图的方法，这种方法适用于有几个人的工作场所，经过多次修改绘制关联图，使有关人员澄清思路，认清问题，促进构想不断转换，最终找出以至解决质量关键问题。
关联图法与因果关系图最大的不同之处在于，关联图说明了六大因素（人、机、料、法、环、则）之间的横向联系。
同时，关联图法对于那些因果关系复杂的问题，可以采用自由表达形式，显示出它们的整体关系。
2、KJ法KJ法又称亲和法。
就是从未知、未经历的领域或将来的问题等杂乱无章的状态中，把与之有关的事实或意见、构思等作为原始资料收集起来，根据亲和性（亲缘关系）加以整理，绘制成图，然后找出所要解决的问题及各类问题相互关系的一种方法。
主要用于制定质量管理方针、计划等。
3、系统图法系统图法即运用系统的观点，把目的和达到目的的手段依次展开绘制成系统图，以寻求质量问题的重点和最佳解决方法。
具体来说，是从基本目的出发，采取从上而下层层展开和自下而上层层保证的方法来实现系统的目标。
4、矩阵图法矩阵图法，即把各个质量问题的问题因素按矩阵的行和列进行排列，找出问题所在。
这是一种多维思考的模式。
5、矩阵数据分析法矩阵数据分析法，即对于矩阵中相互关系能够定量化的各因素进行数据分析的方法，主要用于市场调查、新产品设计与开发、复杂工程分析和复杂的质量评价等。
6、过程决策程序图法即对于事态可能的发展变化作了充分的设想，并拟订出不同的方案，以增加计划的应变能力和适应能力。
它主要用于制定目标管理、技术开发的执行计划等。
7、网络图法网络图法即运用网络对有关质量问题进行计算、分析与处理的综合方法，它是选择最佳工期和实施有效进度管理的一种方法。
QC新七大工具介绍之六：矩阵数据分析法
‘中国卫生质量管理“第26卷 第1期(总第146期)2019年01月D O I :10.13912/j .c n k i .c h qm.2019.26.1.40王为人北京科技大学 北京 100083Q C 新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法Ң王为人矩阵数据分析法(M a t r i x D a t aA n a l y s i sC h a r t )是一种定量及半定量的分析问题的方法㊂其基本思想来自于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㊂它与矩阵图法有类似之处㊂二者的区别在于:矩阵图法是在矩阵图上填符号,矩阵数据分析法是在矩阵单元内填数据从而形成一个数据分析矩阵㊂在Q C 新七种工具中,矩阵数据分析法是唯一一种利用数据分析问题,但结果仍以图形表示的方法㊂利用矩阵数据分析法可从原始数据中获得更多有益的信息,是一种多元统计方法㊂它可以分为权重法㊁分布矩阵图和四象限矩阵图㊂这3种方法运用于不同的场景中㊂权重法当我们做决策时,往往需要确定对哪几种因素加以考虑,然后针对这些因素权衡其重要性,加以排队,得出加权系数㊂譬如,制定方案前,向使用者㊁设计者或顾客调查对方案的要求,利用权重法确定各因素所占比重,再对不同方案或提供者在每一个因素的得分乘以权重,再求和,得到综合评分,依据综合评分排序,可以帮助管理者选择决策㊂矩阵数据分析法往往可以和其他工具结合使用㊂例如:利用亲和图把客户要求归纳成几个主要方面,形成不同层级;再将各个层级因素进行成对对比,汇总统计,对每个因素进行重要性的定量排队;过程决策图执行时确定哪个决策的综合得分高,有助于采用更合适的方案;与质量功能展开同时使用㊂还有其他方法可以采用,例如客户满意度调查等㊂有多款统计软件(S P S S ㊁S A S ㊁S -P L U S 等)及办公电子表格软件都可以支持矩阵数据分析法的数据分析计算㊂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,按下列步骤计算,确定哪些因素相对比较重要㊂下面通过案例来介绍如何采用矩阵数据分析法获得权重㊂(1)确定需要分析的各个方面㊂例如采用医院员工满意度,调查员工关注的诸多因素,通过亲和图得到以下几个方面:薪水高㊁福利好㊁压力小㊁机会多㊁工作环境㊁成就感㊁个人兴趣㊁晋升㊁发展前景等,进一步确定各个因素的相对重要程度㊂(2)组建数据矩阵㊂把这些因素分别输入矩阵表格的行和列,如表1所示㊂(3)确定对比分数㊂以 行 为基础,逐个与 列 对比,确定分数ai j ㊂ 行 比 列 重要,给大于1的分数㊂打分范围从9分到1分,1分表示两个因素重要性相当㊂如果 行 没有 列 重要,给反过来重要分数的倒数㊂表2给出了对比分数a i j 的含义㊂Q C 新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法 王为人‘中国卫生质量管理“第26卷 第1期(总第146期)2019年01月4和,得到ωi ㊂ωi =ðnj =1a ij 所有的行求和之结果相加,得到W ㊂W =ðni =1ωi每一个因素的权重w i 为每一行结果与总数之比㊂w i =ωiW表1中的最后一列即为所要求的重要性参数各个因素的权重㊂这个参数可以为下一步决策提供依据㊂图2 G E 矩阵例如,采购医疗器械的决策,质量特性重要度的分析,客户满意度的评价等㊂这是一个简化的权重计算方法,较精确的方法是求出矩阵A 的最大特征值λ,其最大特征值所对应的特征向量就是权重值W :A W =λw ㊂权重法是一种定性和定量相结合的㊁层次化的㊁系统化的分析方法,也称层次分析法㊂它有很多优点,最重要的一点是简单明了,不仅适用于主观性的信息和存在不确定性的情况,还允许以合乎逻辑的方式运用直觉㊁经验和洞察力;它的另一个优点是提出了层次本身,使得决策者能够认真地考虑和衡量各项指标的相对重要性㊂分布矩阵图二维矩阵只能表现所分析事物的两个方面,如果在这两个维度中还要分析显示其他维度的数据,就显得力不从心㊂分布矩阵试图用二维矩阵表现出更多的数据量,以便理解和分析,常用于计划和执行阶段中有大量数据需要解析时㊂在质量管理活动中,分布矩阵图主要用途有:(1)分析含有多种复杂因素的流程或工序;(2)功能检查时的系统分类化;(3)从市场调查数据中把握客户对质量的要求,进行市场定位分析;(4)复杂的质量评价;(5)感官体验类型特性的分类和系统化;(6)对复杂曲线的数据分析;(7)从大量现象或数据中分析产生不符合及客户不满意的原因;(8)新产品/服务及项目开发中的先期规划等㊂图1是一个在健康饮食产品图1 健康饮食产品视觉图中应用矩阵数据分析法做视觉分布矩阵图的例子㊂在图中分析出各主成分的比重,以向量值表示,然后将各个要素的得分在矩阵上根据得分表示出来,使数目众多的数据经由一目了然的图解方法显示,从而获得可供参考的信息㊂还有一种矩阵图,称为G E 矩阵(最早由G E 公司采用):坐标横轴为业务实力,纵轴为产业吸引力,每条轴上用两条线将数轴划分为3部分,两坐标轴刻度可以分为高中低㊂矩阵还可以分得更细一些,例如1~5个级别,成为网格图㊂在图上标出所关注的各个产品㊁服务或业务,例如,可以用圆来表示各企业单位,图中圆面积大小与其相应产品的销售规模成正比,浅色扇形面积代表其市场份额㊂这样在G E 矩阵上就可以提供更多的信息㊂见图2㊂例如,可以用G E 矩阵分析医院各不同科室及提供服务的优先地位,还可与竞争对手做比较分析㊂四象限矩阵图在矩阵图的应用中,最常用的为四象限分析,它是一种对事物属性进行组合细分的分析方法㊂找出分析对象的两种相互独立的属性,将两种属性按照正反㊁强弱㊁高低等类别进行两两组合,得到4个象限,然后针对不同Q C 新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法 王为人‘中国卫生质量管理“第26卷 第1期(总第146期)2019年01月的象限,采取不同的对策㊂这是一种半定量㊁半定性的分析方法,可以使思维更加深入,对策更加准确㊂围绕四象限矩阵图形成了许多著名的模型㊂下面是我们常用到的实例:(1)时间管理㊂我们手头的工作都有紧急和重要两种属性,进行组合基本可以分为4个象限(图3)㊂许多人将时间花费在既不紧急又不重要的事情上,称为浪费时间㊂图3 时间管理法则(2)D I S C 性格测评㊂D I S C 是诸多性格测评方法中的一种㊂按照内/外向和以人/事为主两个维度分成4类性格,如图4所示㊂它是在组织招聘㊁岗位测评中常用的工具㊂图4 D I S C 性格测评与D I S C 类似而被更广泛应用的是性格四象限模型(图5),力量型更倾向于做决策,活泼型喜爱过程,和平型希望别人做决策,完美型则关注细节㊂图5 性格四象限(3)成人依恋模型㊂这是一个心理学模型,它将一个人对自己及对他人的看法按照积极和消极进行组合,得到了4种不同的依恋模式㊂根据测试结果可以调整㊁改善自己与他人的交往方式㊂见图6㊂图6 成人依恋模型(4)T k i 冲突解决模型㊂冲突可能产生于不同的目标与需求,继而演变为互相的敌意㊂但这并不意味着冲突就一定是一件坏事㊂如果能够合理㊁高效地处理冲突,则可能带来积极的意义㊂K e n n e t hT h o m a s 与R a l p hK i l m a n n 共同开发了基于 合作性 和 强硬性 两个维度的冲突处理的5种不同模式(图7)㊂图7 T K i 冲突解决模型(5)情景领导理论㊂这是现代管理学中的著名理论㊂随着员工从刚接手工作到非常熟练,管理者按照对工作和关系的关注程度,针对不同阶段的员工,按照支持和指导两种属性可以从S 1到S 4分成4个阶段,分别采取4种领导策略,见图8㊂ (6)管理方格理论㊂它是由德克萨斯大学的R o b e r tR.B l a k e 和J a n e S .M o u t o n 教授在1964年提出的,扩展为纵轴和横轴各9等分的矩阵图,纵轴表示管理者对人的关心(包含了保持良好的人际关系,员工对自尊的图8 情景领导理论维护,基于信任而非基于服从来授予职责和提供良好的工作条件等),横轴表示对业绩的关心程度(包括人员的服务质量,工作效率和产量,程序与过程,研究工作的创造性,政策决议的质量等),关心程度从1到9从低到高㊂见图9㊂图9 管理方格理论(7)司马光的 才德理念 ㊂北宋的司马光提出以德㊁才两个维度来考察一个人㊂ 才德全尽谓之圣人,才德兼亡谓之愚人,德胜才谓之君子,才胜德谓之小人㊂ 对四类人相应的就有4种对策,见图10㊂图10 才德理念在现代人事管理中,也有 能力 意愿 四象限模型(图11),用于组织对员工的使用㊁培养㊁考察和提拔㊂(8)真伪㊁正负判断㊂在医学㊁测试㊁计算机领域经常会用到这个组合㊂例如,在检测中第一㊁四象限Q C新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法 王为人‘中国卫生质量管理“第26卷第1期(总第146期)2019年01月图11 能力-意愿模型为判断正确;将正样例分类成负样例,通常叫漏报;将负样例分类成正样例,则称为误报㊂见图12㊂图12 真伪㊁正负判断(9)已知/未知㊂如果将对客观的已知未知及主观的已知未知进行组合,就形成认知的4种状态:知道自己知道,知道自己不知道,不知道自己知道,不知道自己不知道(可能是一种危险的状态)㊂见图13㊂图13 认知状态(10)K a n o模型㊂1984年,日本狩野纪昭教授提出了K a n o模型,横坐标表示产品质量要素的具备程度,纵坐标为客户满意程度(图14)㊂由此可以分为:①期望属性:提供此要素客户满意度提升,不提供则下降;②魅力属性:不提供此要素满意度不会降低,但提供则大幅度提升;③必备属性:不提供此要素满意度大幅度降低,但优化并不会提升满意度;④无差异因素:客户不在意,无论是否提供,满意度都不变化;⑤反向属性:客户无此需求,提供后满意度反而降低㊂K a n o模型常用于顾客满意度调查中㊂图14 K a n o客户满意度模型(11)客户满意度的重要性㊂市场竞争日趋激烈,客户对产品的各项指标不仅要测量满意度,还要衡量指标的重要性,改进重要性高的项目对提升整体满意度更有效㊂最常用也最简单的方法是四象限法,处于 重要不满意 象限指标的优先级最高,相反, 不重要也不满意 的象限可定为最后考虑指标㊂进一步根据获得的数据,可以将不同的产品(特别是竞争对手的产品)的各个指标表示在矩阵上,从而得到直观㊁可视化的图形(图15)㊂图15 产品满意度及重要性分析(12)满意度 忠诚度矩阵㊂满意的顾客不一定能带来预期的效果,还必须把满意度上升为忠诚度㊂顾客满意度-忠诚度矩阵将满意度和忠诚度按高低分为4个象限(图16):高满意度产生高忠诚度,这是最好的结果;低满意度可能导致低忠诚度;高满意度的客户不忠诚,是值得关注的领域,如果是客户的原因则应该放弃;而低满意度客户产生的忠诚度可能是稀缺产品,是无奈的 被忠诚 ,这种忠诚可能非常脆弱㊂许多医院都开展了患者满意度调查和分析,并作为评比的重要依据[1]㊂图16客户满意度-忠诚度矩阵(13)S WO T分析㊂它是组织在市场竞争分析中经常用的分析工具(图17):S代表优势,W代表劣势,O代表机会,T代表威胁㊂它可以用于分析整个行业,获取相关的市场资讯,为管理者提供决策依据㊂图17 S WO T分析(14)利益相关方矩阵㊂在组织的决策或活动中有重要利益的个人或团体,例如政府部门㊁消费者㊁顾客㊁所有者㊁股东㊁媒体㊁员工㊁供方㊁银行㊁工会㊁合作伙伴或社会㊁社团组织㊁协会㊁学会㊁社区等,应对各个相关方的决策权(重要性)及其利益所受到的影响进行评估,确保所设计的行动方案顺利㊁成功实施(图18)㊂(15)供应定位模型㊂在采购管理中,根据所采购产品的价值及风险,将所采购物品定义为战略㊁瓶颈㊁杠杆和非关键产品,只有杠杆型产品才适合于招标,价值高但风险亦高的Q C新七大工具介绍之六:矩阵数据分析法 王为人‘中国卫生质量管理“第26卷第1期(总第146期)2019年01月图18利益相关方模型产品需要战略化考量,风险高而采购额少的产品应关注断货风险,风险和采购额都低的产品则需要考虑简化手续等(图19)㊂医院的采购活动同样适合这4种采购方式㊂图19供应定位模型(16)波士顿矩阵㊂它在1970年由波士顿咨询公司创始人布鲁斯㊃亨德森提出㊂其将市场增长率 相对市场份额组成4个象限:①处于高增长率㊁高市场占有率的 明星 产品,可加大投资,支持迅速发展;②处于低增长率㊁高市场占有率的 金牛 产品,利润高㊁销售量大,可为企业提供资金,已进入成熟期,增长率低,无需增加投资;③处于高增长率㊁低市场占有率的 问题 产品,虽市场机会大,但营销存在问题;④处于低增长率㊁低市场占有率的 瘦狗 产品,衰退产品无法为企业带来收益,宜采用撤退战略(图20)㊂在医院中能找到波士顿矩阵的应用场合[2]㊂前面提到的半量化的G E矩阵就是波士顿的数据化㊂图20 波士顿矩阵(17)囚徒困境博弈㊂假设有两个小偷A和B联合犯事被抓,两人被置于不同房间内审讯,警方的政策是:两人都坦白,各被判刑8年;如果只有1人坦白,立即释放,另一人则再加刑两年;如果两人都抵赖,根据现有证据各判1年㊂无论对方选择什么,自己选择 坦白 总是最优的㊂这就是著名的纳什囚徒困境博弈模型,见表3㊂在博弈论中还有许多这样的组合,如我国古代的田忌赛马等㊂在工作㊁生活及决策活动中还会遇到两维度或多维度的 高低 强弱好坏 判断,矩阵模型都是一种可行的分析手段㊂参考文献[1]张洁,陈彤斌,倪平.住院服务质量对患者满意度㊁忠诚度的影响研究[J].中国卫生统计,2016,33(4):684-686.[2]吕凯声.波士顿矩阵在医院科室管理与建设中的应用[E B/O L].(2014-07-23).h t t p://w w w.c n-h e a l t h c a r e.c o m/a r t i-c l e/20140723/c o n t e n t-458868-a l l.h t m l.通信作者:王为人:北京科技大学教授E-m a i l:w e o r e n@163.c o m收稿日期:2018-01-10责任编辑:吴小红(上接第131页)止在认识上出现简单倾向[5]㊂在总体战略的指导下,统一开展多院区制度文化改革,加强对职工的培训教育,帮助其树立积极正确的职业发展理念,激励各院区的医务人员关注医院文化制度,充分调动职工的积极性㊂当前,针对不同院区之间㊁医务人员之间的沟通机会较少的问题,通过搭建多院区医院信息集成平台,可增强医院信息沟通的便捷性和主动性㊂该平台可应用系统的协同性和互操作性,有利于形成一个互联互通的业务协作台[6],为不同院区的文化建设提供信息技术支持㊂在此基础上,不同院区之间可以开启合作模式,在医院精神文化的引领下,通过共同举办文体活动的形式,促进院区之间人员之间的紧密联系㊂参考文献[1]贾同英,袁蕙芸.多院区医院文化建设策略[J].解放军医院管理杂志,2014,21(11):1090-1092.[2]邵明伟,林桦,李萍.医院文化:提升医疗安全与医疗质量的利器[J].中华现代医院管理杂志,2006,3(4):89-91.[3]李勉.借鉴国外先进经验加强城市社区文化建设[J].重庆理工大学学报:社会科学版,2009,23(4):63-65.[4]汪源,周国屏,尚泽辉.军队医院文化建设应重视的问题[J].解放军医院管理杂志,2013,20(10):941-942.[5]董秀晴.当前医院制度文化建设主要问题与对策[J].中华现代医院管理杂志,2004,2(12):43-45.[6]刘强. 互联网+医疗 中外患者服务模式探析[J].中国卫生信息管理杂志,2015,12(4):335-337.通信作者:袁蕙芸:上海交通大学医学院附属仁济医院研究员E-m a i l:d e m o r n a y y@163.c o m收稿日期:2018-03-07修回日期:2018-03-20责任编辑:刘兰辉。
品质统计管理(质量统计管理)矩阵数据分析法解析
品质统计管理（质量统计管理）矩阵数据分析法解析目录01 .矩阵数据分析法 (3)1 .定义： (3)2 .主要方法： (3)3 .应用时机： (3)4 .适用范围： (3)5 .矩阵数据解析法的做法： (4)6 .注意事项： (4)7 .案例： (4)02 .总则： (5)03 .新七大工具包括： (5)01 .矩阵数据分析法1 .定义：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。
2 .主要方法：数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法，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。
3 .应用时机：a .大量的数据进行要因解析。
b .复杂因子变量分析。
c .品质对复杂的要因交络重叠的工程解析。
d .品质工程评价。
4 .适用范围：a .新产品开发的企划；b .复杂的品质评价；c .自市场调查的资料中，要把握顾客所要求的品质,质量功能的展开；d .从多量的资料中解析不良要因；e .牵涉到复杂性要因的工程解析；5 .矩阵数据解析法的做法：a .收集资料。
b .确定因素对事件影响程度。
c .求相关系数 r。
d .以计算机辅助计算，由相关行列求出固有值及固有向量值。
e . 作出矩阵图。
f . 下判断。
6 .注意事项：新QC七大手法中唯一采用数据解析的方法就是“矩阵数据分析法”，这个方法是将已知的资料，经过整理、计算、判断与解析后，利用计算机进行多变量分析，适用于复杂多变且需要解析的案例，是一种在品质管理专业领域中较复杂的方法，使用的机率并不高，只要概略熟悉即可。
在使用“矩阵数据分析法”时应注意：a .正确判断所取得的资料是有效的；b .如何确保有效处理收集的资料。
7 .案例：下图是X-Y矩阵图，其中abcde为输入因素，ABCDE为输出因素，A因素影响重要度为5，B为6，C为4，D为7，E为2；请确定a、b、c、d、e输入因素的影响顺序。
网络产品运营的矩阵分析方法探究
网络产品运营的矩阵分析方法探究一、概述网络产品的矩阵分析方法是运营网络产品不可或缺的工具。
矩阵分析法是通过对各项运营指标进行数据比对、统计和分析，从而实现产品的深度优化、精细化运营和提高营收的目的。
本文将探究网络产品运营的矩阵分析方法，包括用户矩阵、内容矩阵和社交矩阵三大方面。
二、用户矩阵用户矩阵分析法指的是通过对用户行为数据进行统计和分析，制定出与不同类型用户适配的营销策略。
用户矩阵可分为以下几个部分。
1.用户画像要了解用户信息、好习惯、头像背景等这些个性化的信息，画像可以更加直观地展示出来，更易被运营者所掌握。
2.留存率留存率是对用户黏性的一种衡量标准，它是指在特定时间段内使用某款产品的用户在一段时间后依然保持使用状态的比例。
留存率越高，则说明用户使用体验越好，产品吸引力越大。
3.活跃度活跃度表示用户对产品使用的频率和时段，它是衡量用户活跃程度的重要指标。
运营者可以统计每天登录量、平均在线时长、用户间时段分布等数据进行运营策略制定。
三、内容矩阵内容矩阵分析法是指运营方根据用户需求和行为，对内容进行评估和分析，从而实现内容精准推荐和最大化价值的目的。
内容矩阵可分为以下几个部分。
1.内容评估对各类内容进行分析和评估，将分析结果用图表、报告等形式呈现出来。
值得一提的是，在数据分析中应保持公正，从而不偏离真相。
2.推荐优化在分析结果基础上进行优化，比如增加高价值内容、优化推荐算法和打造个性化推荐等，从而提高内容推荐的精准性和效果性。
3.定价策略通过对内容的价值范围进行评估，制定出不同价位、不同促销方案、不同业务规划等以达到更好营收。
四、社交矩阵社交矩阵分析法是指运营方根据用户需求和社交数据进行评估和分析，从而实现产品社交化、增加用户互动性和活跃度的目的。
社交矩阵可分为以下几个部分。
1.社交数据社交数据包括互动量、转发量、分享量、点赞量等社交统计数据。
通过社交数据的分析和评估，运营方可以制定出一系列优化和推广策略。
矩阵数据分析法案例
矩阵数据分析法案例矩阵数据分析法是一种常用的数据分析方法，它通过矩阵运算和统计分析，帮助人们更好地理解和利用数据。
在实际应用中，矩阵数据分析法可以用于多个领域，比如金融、市场营销、生物医学等。
本文将通过一个实际案例，介绍矩阵数据分析法的应用，并分析其效果。
案例背景。
某公司在市场营销方面遇到了一些问题，他们希望通过数据分析找到问题的根源，并提出有效的解决方案。
该公司收集了大量的市场数据，包括销售额、广告投入、顾客满意度等指标，希望通过这些数据找到影响销售额的关键因素。
数据处理。
首先，我们将收集到的数据整理成矩阵的形式，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
然后，我们可以利用矩阵运算和统计分析方法，对这些数据进行处理和分析。
数据分析。
在数据分析阶段，我们可以利用矩阵数据分析法进行主成分分析（PCA）、因子分析、相关性分析等。
通过这些分析，我们可以找到影响销售额的关键因素，比如广告投入、顾客满意度等。
同时，我们还可以利用矩阵数据分析法进行聚类分析，将顾客分成不同的群体，以便更好地进行市场定位和营销策略制定。
解决方案。
通过矩阵数据分析法的应用，我们找到了影响销售额的关键因素，并提出了相应的解决方案。
比如，针对不同的顾客群体，我们可以制定不同的营销策略，以提高销售额；同时，我们还可以优化广告投入的策略，提高投入效益。
通过这些解决方案的实施，公司的销售额得到了显著提升。
总结。
通过上述案例，我们可以看到矩阵数据分析法在市场营销领域的应用效果。
通过对大量的市场数据进行矩阵分析，我们可以找到隐藏在数据中的规律和关联，帮助企业更好地理解市场和顾客，提出有效的营销策略。
因此，矩阵数据分析法在实际应用中具有重要的意义，可以为企业提供有力的决策支持。
结语。
矩阵数据分析法作为一种常用的数据分析方法，在实际应用中发挥着重要的作用。
通过矩阵数据分析法，我们可以更好地理解和利用数据，为企业的发展提供有力的支持。
希望通过本文的案例介绍，读者能对矩阵数据分析法有更深入的了解，并在实际工作中加以应用。
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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。
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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。
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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。
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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。
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如何使用矩阵数据分析法
下面通过例子来介绍如何进行矩阵数据分析法。
1、确定需要分析的各个方面。
我们通过亲和图得到以下几个方面，需要确定它们相对的重要程度：易于控制、易于使用、网络性能、和其他软件可以兼容、便于维护。
2、组成数据矩阵。
用Excel或者手工做。
把这些因素分别输入表格的行和列，如表所示。
3、确定对比分数。
自己和自己对比的地方都打0分。
以“行”为基础，逐个和“列”对比，确定分数。
“行”比“列”重要，给正分。
分数范围从9到1分。
打1分表示两个重要性相当。
譬如，第2行“易于控制”分别和C列“易于使用”比较，重要一些，打4分。
和D列“网络性能”比较，相当，打1分。
…………如果“行”没有“列””重要，给反过来重要分数的倒数。
譬如，第3行的“易于使用”和B列的“易于控制”前面已经对比过了。
前面是4分，现在取倒数，1/4=0.25。
有D列“网络性能”比，没有“网络性能”重要，反过来，“网络性能”比“易于使用”重要，打5分。
现在取倒数，就是0.20。
实际上，做的时候可以围绕以0组成的对角线对称填写对比的结果就可以了。
表1：矩阵数据分析法
A B C D E F G H
1 易控制易使用网络性能软件兼容便于维护总分权重%
2 易于控制0 4 1
3 1 9 26.2
3 易于使用0.25 0 0.20 0.33 0.25 1.03 3.0
4 网络性能 1
5 0 3 3 12 34.9
4、加总分。
按照“行”把分数加起来。
在G列内得到各行的“总分”。
5、算权重分。
把各行的“总分”加起来，得到“总分之和”。
再把每行“总分”除以“总分之和”得到H列每个“行”的权重分数。
权重分数愈大，说明这个方面最重要，“网络性能”34.9分。
其次是“易于控制”26.2分。
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矩阵数据分析法案例分析
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案例一：矩阵数据分析法在软件项目中的应用
软件缺陷的产生是由多方面的因素造成的，缺陷数据反映了开发过程中多个因素相互作用的对应关系。
在实施了多个软件项目的开发以后，已经积累了一定数量的历史缺陷数据，我们如何利用这些数据找到开发过程中容易产生质量问题的环节和因素呢?如果只是粗略地看历史统计
数据，是很难看出各项目之间及项目的生命周期各阶段的缺陷率的差异的。
我们可以用这些历史数据来设计一个矩阵，用矩阵数据分析法就能求出多个项目的各个阶段产生缺陷率的高低，找到产生缺陷的关键因素，这样可以帮助了解引入的缺陷，从而对新开发的项目会引入的缺陷数做出一个相当合理的预测，达到控制缺陷率，提高软件质量的目的。
随着实施的软件项目数量的增加，收集到的缺陷数据越来越多，生成的矩阵越大，对未来缺陷率预测和控制的准确性也就越高，软件整体质量呈螺旋式稳步上升。
下面通过一个例子来说明矩阵数据分析法在软件缺陷管理中的具体应用。
为了确定软件缺陷主要出现在项目生命周期六个阶段中的哪几个阶段，我们对n个开发项目进行统计，每个项目计算六个阶段的缺陷密度，为了验证结果重复性，又将这n个项目分为Ⅰ、Ⅱ两组，每组n／2个项目，然后对数据求均值、标准差、相关系数、特征值、特征向量，得出三个主成分，也就确定了项目生命周期中出现大部分缺陷的几个阶段，为改进项目薄弱环节提供依据。
详细步骤如下：
①将以往软件项目积累的历史缺陷数据进行分类、统计列表。
各项目在生命周期各阶段的历史缺陷率数据见表3。
②根据表3数据计算均值、标准差和相关系数，计算结果见表4。
③根据相关系数矩阵(表4)求特征值、特征向量和贡献率。
由于计算量很大，方程的计算用计算机完成。
计算结果见表5。
④分析计算结果。
贡献率代表主成分的影响程度，数值越大代表性越大，特征向量表示项目与该主成分的关系。
从表5可看到，第一、二、三主成分的贡献率达90．4％，已代表所有变量的绝大部分，也就是说在项目开发过程中，软件缺陷主要出现在项目生命周期的需求、构架和设计阶段。
这样由上述的主成分分析，找到了容易出现软件缺陷问题的阶段，在以后的改进过程中把注意力集中到特征值大的方面来，就可以有效地控制、预防软件缺陷问题。