质量信息管理和数据分析
质量管理体现数据分析
质量管理体现数据分析在现代社会中，质量管理是企业发展的关键因素之一。
而数据分析作为一种重要的工具和方法，对于质量管理起着至关重要的作用。
本文将探讨质量管理体现数据分析的重要性，以及如何通过数据分析来提升产品和服务的质量。
一、质量管理的定义与重要性质量管理是一种通过规定、控制和改进业务过程，以确保产品和服务符合质量要求的管理方法。
在竞争激烈的市场环境下，优质的产品和服务是企业获得竞争优势的关键因素。
通过质量管理，企业可以提高产品的质量，并满足客户的需求，从而赢得客户的信任和口碑。
二、数据分析在质量管理中的应用数据分析是通过收集、整理和分析数据来获得有用信息的过程。
在质量管理中，数据分析可以帮助企业获得以下方面的信息：1. 产品质量评估：通过收集产品相关的数据，如生产过程中的温度、湿度、压力等参数，可以进行数据分析，找出生产过程中可能存在的问题，并及时采取措施进行改进，确保产品的质量符合标准要求。
2. 服务质量改进：针对客户提供的反馈信息和投诉数据，通过数据分析可以发现服务中存在的问题和客户关注的重点，从而制定改进措施，提升服务质量，满足客户需求。
3. 销售数据分析：通过分析销售数据，可以了解产品的销售情况、市场需求和客户反馈，为企业制定市场策略和产品开发提供指导，从而提高产品的市场竞争力。
4. 决策支持：通过数据分析，可以为企业提供决策支持，例如预测市场需求、制定生产计划、优化供应链等，从而帮助企业做出正确的决策，提高工作效率和质量水平。
三、提升质量管理的数据分析方法为了提升质量管理的水平，以下是一些常用的数据分析方法：1. 统计分析：通过统计方法，对数据进行整理、分组、计算和分析，揭示数据之间的关系和规律。
例如，使用均值、标准差等统计指标来评估产品的质量水平，或者使用回归分析来探索产品参数与质量之间的关系。
2. 流程控制图：流程控制图是一种通过收集和监控过程数据来评估过程稳定性和一致性的方法。
通过绘制控制图，可以及时发现过程中可能存在的变异和异常，从而采取措施进行调整和改进。
信息系统的数据管理与分析
信息系统的数据管理与分析信息系统是现代组织管理的重要工具，其数据管理与分析对于组织的运营和决策具有重要意义。
本文将从数据管理和数据分析两个方面来探讨信息系统的作用及其实施策略。
一、数据管理数据管理是信息系统的基础，正确有效地管理数据对于信息系统的运转至关重要。
数据管理包括数据采集、数据存储、数据处理和数据维护等环节。
1. 数据采集数据采集是指通过各种方式和手段获取信息系统需要的数据。
数据采集可以通过手工输入、传感器、扫描和自动化设备等方式来完成。
在数据采集过程中，需要确保数据的准确性和完整性，并定义好数据的格式和结构，以便于后续的处理和分析。
2. 数据存储数据存储是指将采集到的数据储存到信息系统的数据库中。
数据库应具备高效性、安全性和可扩展性，以满足信息系统对数据存储的需求。
在数据存储过程中，需要定义好数据的表结构和索引，以便于数据的检索和管理。
3. 数据处理数据处理是指对存储在数据库中的数据进行各种操作和计算。
数据处理可以包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据统计等操作。
通过数据处理，可以提炼和加工出有用的信息，为后续的数据分析提供支持。
4. 数据维护数据维护是指对存储在数据库中的数据进行定期维护和更新。
数据维护包括数据备份、数据恢复、数据归档和数据删除等操作。
通过数据维护，可以保证数据的完整性和可靠性，防止数据丢失和损坏。
二、数据分析数据分析是信息系统的核心价值所在，通过对数据的分析可以发现关联和规律，为决策提供依据。
数据分析可以从不同的维度和角度进行，常见的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
1. 统计分析统计分析是最常用的数据分析方法之一，通过对数据的描述、总结和分析，可以获得数据的特征和趋势。
统计分析可以通过平均值、标准差、相关系数和回归分析等指标进行。
通过统计分析，可以了解数据的分布情况和相互关系，为问题解决和决策制定提供参考。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中探索、提取和发现有价值的信息的方法。
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。
质量控制的数据管理和分析
案例三：食品生产的质量控制
总结词
安全、卫生、营养
详细描述
食品生产的质量控制要求确保产品的安全、卫生和营养 。通过建立完善的质量管理体系，对食品生产的原料采 购、加工、包装和储存等环节进行严格控制，确保食品 不受污染和有害物质的侵害。同时，加强食品营养成分 的管理和控制，以满足消费者对健康食品的需求。
质量策划
总结词
明确质量目标、制定质量计划、确定资源需 求
质量计划制定
为实现质量目标，制定详细的质量计划，包 括人员培训、设备配置、检验标准等。
质量目标确定
根据市场需求、顾客反馈和竞争状况，明确 产品的质量目标和期望。
资源需求确定
根据质量计划，明确所需的人力、物力和财 力资源，确保资源的及时到位。
质量控制标准制定
通过数据管理，可以及时发现异常数 据，追溯问题的源头，并采取相应的 措施进行纠正和改进。
质量控制中常用的数据分析方法
统计分析
包括均值、方差、控制图等统计 指标的分析，用于评估生产过程 的稳定性和产品质量的可靠性。
过程能力分析
通过对生产过程能力的评估，确 定过程是否满足产品质量要求， 并找出改进的方向。
CHAPTER 05
质量控制工具与技术
统计过程控制（SPC）
总结词
统计过程控制是一种利用统计技术对生产过程进行监控和诊断，确保产品质量和可靠性 的方法。
详细描述
SPC通过分析和控制生产过程中的关键参数，发现异常波动并采取措施纠正，以保持过 程的稳定性和产品质量。它通常包括控制图、过程能力分析、实验设计等工具和技术。
质量改进措施分析
01
改进方案评估
对提出的改进方案进行技术、经 济和可行性评估，确保方案的有 效性和可行性。
信息管理部门信息管理与数据分析管理规章制度
信息管理部门信息管理与数据分析管理规章制度一、引言在当代社会，信息已成为企业运营以及决策的重要资源。
为了高效管理和分析信息，信息管理部门需要建立相关规章制度，确保信息的安全、准确和可靠。
本文将详细介绍信息管理部门的信息管理与数据分析管理规章制度。
二、信息管理规定1. 信息收集与整理1.1. 所有部门应按照规定的流程和标准收集信息，并及时将其提交给信息管理部门。
1.2. 信息管理部门负责对收到的信息进行整理、归类和存档，确保信息的易于查找和管理。
1.3. 信息管理部门定期进行信息质量检查，发现问题及时与相关部门沟通协调，解决存在的问题。
2. 信息存储与保护2.1. 信息管理部门负责制定信息存储规定，包括如何分类存储、存储介质选择、数据备份等。
2.2. 信息管理部门应定期对信息进行备份，并确保备份数据的安全性和可靠性。
2.3. 所有员工必须遵守保护信息的规定，不得私自复制、外传或泄露信息。
2.4. 信息管理部门应建立信息安全保护机制，对恶意攻击或病毒感染等情况做好预防和响应措施。
三、数据分析管理规定1. 数据采集与清洗1.1. 数据分析部门负责采集各部门的数据，并对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
1.2. 数据采集过程中，应遵守相关法律法规，确保数据的合法性和合规性。
1.3. 数据分析部门应定期进行数据质量检查和校验，发现问题及时修复和通知相关部门。
2. 数据建模与分析2.1. 数据分析部门应根据业务需求，进行数据建模，确保数据的有效性和可视化。
2.2. 数据分析部门负责制定数据分析流程和算法，确保数据分析的可重复性和可靠性。
2.3. 数据分析部门应定期向各部门提供数据分析报告和决策支持，帮助企业进行战略决策。
3. 数据安全与保护3.1. 数据分析部门负责建立数据权限管理制度，确保数据的安全性和隐私性。
3.2. 数据分析部门应定期对数据进行加密和备份，以防止数据丢失或泄露。
3.3. 数据分析部门应加强团队成员的数据安全意识培养，不得私自使用或外传数据。
质量管理中的信息化建设与数据分析
质量管理中的信息化建设与数据分析在当今信息化的时代，各行各业都在积极应用信息技术来提高工作效率和质量水平。
质量管理作为企业发展中至关重要的一环，也在信息化建设方面积极探索。
信息化建设与数据分析已经成为质量管理中的一大趋势，两者的结合为企业提供了更多的可能性和机遇。
信息化建设是指运用信息技术手段对质量管理工作进行优化和改进的过程。
通过建立信息化平台，企业能够实现对生产、销售、客户反馈等方面的数据全面管理和监控。
首先，信息化建设为企业提供了更便捷的数据收集和处理方式，加快了信息传递的速度和准确性。
其次，信息化建设可以帮助企业建立起更为完善和细致的数据分析体系，实现对产品质量、生产流程以及客户反馈等方面的全面监控和分析。
再次，信息化建设能够提升企业质量管理的标准化水平，确保质量管理工作的规范性和稳定性。
数据分析是信息化建设的重要组成部分，是对质量管理过程中产生的各种数据进行搜集、整理、分析、解释和应用等操作。
数据分析可以帮助企业提取有用的信息和知识，发现问题和瓶颈，为企业决策提供支持和依据。
首先，数据分析能够帮助企业实现全过程控制，监测生产流程中的各个环节，及时发现问题并迅速做出相应调整。
其次，数据分析为企业提供了更为直观和可视化的数据分析报告，帮助管理者更好地了解企业运营状况和质量水平。
再次，数据分析能够帮助企业预测未来发展趋势，制定长期发展规划和目标，提前应对市场变化和竞争挑战。
在信息化建设与数据分析的过程中，企业需要充分发挥人力资源的作用，培养具备信息技术和数据分析能力的专业人才。
人力资源是企业发展的重要资源，只有具备专业知识和技能的员工，才能更好地运用信息化技术和数据分析工具来提升企业的质量管理水平。
此外，企业还需要加强与信息化建设相关的培训和学习，不断提升员工的信息化技能和意识，使其能够适应信息化建设和数据分析的新要求和挑战。
在质量管理中，信息化建设与数据分析的应用涉及到多个方面，如供应链管理、产品质量控制、客户关系管理等。
质量数据统计和分析信息化方案
质量数据统计和分析信息化方案引言：随着信息化技术的不断发展，企业越来越依赖数据分析来支持决策和改进业务流程。
在质量管理领域，质量数据的统计和分析对于改善产品和服务的质量至关重要。
本文将介绍一种质量数据统计和分析的信息化方案，以提高质量管理的效率和准确性。
一、问题陈述在传统的质量管理中，质量数据的收集和分析往往是一项繁琐且容易出错的任务。
手动录入数据容易产生人为错误，而且数据的分析需要大量的时间和人力投入。
因此，如何有效地收集和分析质量数据成为了一个紧迫的问题。
二、信息化方案的基本原则1. 数据集成：建立一个统一的质量数据平台，将数据从不同的源头收集到同一个系统中，实现数据的集成和共享，避免数据重复录入和丢失。
2. 自动化数据收集：利用自动化技术，如传感器、物联网等，实现对质量数据的自动收集，提高数据收集的效率和准确性。
3. 数据清洗和校验：对收集到的数据进行清洗和校验，排除异常值和错误数据，确保数据的准确性和一致性。
4. 数据可视化：将质量数据以可视化的方式呈现，如图表、仪表盘等，便于管理人员直观地理解和分析数据，支持决策和改进。
5. 数据分析工具：提供强大的数据分析工具，如统计分析、预测模型等，帮助管理人员深入挖掘数据背后的信息，找出问题的根源和改进的方向。
三、信息化方案的实施步骤1.需求分析：与质量管理部门和各个业务部门合作，明确需求，确定系统的功能和性能要求。
2.系统设计：根据需求分析的结果，设计系统的架构和流程，包括数据流程、数据模型、系统界面等。
3.系统开发：根据系统设计的要求，开发质量数据统计和分析的信息化系统，包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化等功能。
4.测试与优化：对系统进行测试，并根据测试结果进行优化和改进，保证系统的稳定性和性能。
5.系统部署与培训：将系统部署到生产环境中，并对质量管理人员进行培训，使其能够熟练使用系统进行质量数据的统计和分析。
6.运维与监控：对系统进行运维和监控，及时发现和解决问题，保证系统的正常运行和数据的可靠性。
质量管理工程与大数据分析
质量管理工程与大数据分析在当今信息时代，大数据分析已经成为企业管理和决策的重要工具。
质量管理工程作为一种提高产品和服务质量的方法，也可以受益于大数据分析的应用。
本篇文章将探讨质量管理工程与大数据分析的结合，以及如何利用大数据分析来改进质量管理。
一、质量管理工程概述质量管理工程是一种管理方法，旨在通过全面的、系统性的方法来提高产品和服务的质量。
它包括质量规划、质量控制和质量改进等环节，通过监测、分析和改进过程，以确保产品和服务能够满足客户的需求和期望。
二、大数据分析的概念和应用大数据分析是指通过收集、整理、存储和分析大量的结构化和非结构化数据，以发现其中的模式、趋势和关联，并提供决策支持和洞察力的过程。
它可以帮助企业更好地了解市场、客户和业务运营等方面的情况，从而优化决策和提升绩效。
在质量管理工程领域，大数据分析可以发挥以下作用：1. 数据收集和分析：通过收集质量相关的数据，如产品制造过程中的各项指标、客户反馈等，进行分析和挖掘。
大数据分析工具可以帮助企业管理者更快速、准确地了解产品的质量状态，发现潜在的问题和风险。
2. 质量改进决策：基于大数据的分析结果，企业可以制定相应的质量改进策略和措施，指导生产过程的技术调整和优化。
例如，通过大数据分析，可以了解不同环节和供应商的质量表现，从而采取针对性的改进措施。
3. 预测和预警：利用大数据分析的技术，质量管理工程可以实现对质量问题的预测和预警。
通过监测关键指标的变化和趋势，可以提前发现潜在的质量风险，并采取相应的措施进行干预和预防。
4. 个性化质量管理：大数据分析可以根据不同用户和市场需求的差异，实现个性化的质量管理。
通过分析客户反馈和行为数据，可以了解不同用户对质量的偏好和要求，从而定制符合其期望的产品和服务。
三、质量管理工程与大数据分析的互动关系质量管理工程和大数据分析并非孤立存在，而是相互关联和互动的。
质量管理工程提供了数据的基础和背景，而大数据分析则通过对这些数据的处理和分析，提供质量管理的决策支持。
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质量信息管理和数据分析1方针\方针的引用对于信息应准确采集\保持畅通\及时反馈\重点突出;对于数据应真实准确\统计分析\有效输出、以利改进。
２目的和范围对信息进行测量和、或收集、贮存、传递、维护、处置和利有，为数据分析提供有价值的信息，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。
适用于公司内、外部信息的收集、存取、传递、维护及其外置。
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。
适用于公司内、外部数据的收集、分析和利用。
３职责３．１企业管理部信息中心归口进行信息管理和数据分析的管理。
３．２质量管理部门负责有关质量管理体系的信息管理和与质量体系有关的数据收集和分析的管理。
３．３销售部门负责顾客满意度的信息管理以及在顾客满意度方面的数据的收集和分析的管理。
３．４生产部门负责制造过程的信息管理及有关数据的收集和分析的管理。
３．５检验部门负责产品质量的信息管理和产品的数据的收集和分析的管理。
３．６设计部门、工艺部门、计量部门、人事部门和财务部门等其他部门负责与其开展的质量活动相关的信息的管理以及有关的数据收集和分析的管理。
４措施和方法４．１信息管理４．１．１信息源１）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、产品各／或服务的知识和／或经验，来自供方和顾客的信息。
２）信息源类型，信息源主要包括内部信息资源和对组织有用的外部信息资源。
３）内部信息源：来自组织内部的信息，例如：体系、产品特性、过程能力、设备能力、人员状况、资金、效益、利润、收入、质量成本、市场份额等。
４）外部信息源，来自组织外部的信息，即来自外部相关方的信息。
外部相关方主要为：顾客和最终用户，所有者和／或股东、供方和合作者、社会等。
４．１．２信息及管理需求（１）信息内容和分级各部门确定需要哪些信息，并需向（和／或要求）其他部门提供哪些信息。
信息内容主要有：１）使用的技术性能指标。
２）失效模式和影响分析报告。
３）关键件和重要件清单。
４）产品定型时的质量分析报告。
５）型式（例行）试验报告。
６）严重异常、一般异常质量问题分析、处理及效果。
７）设计评审、工艺评审结果及鉴定情况。
８）可靠性工作。
９）包装、贮存、搬运及维修对产品质量的影响。
１０）关键件、重要件和关键工序的质量控制情况。
１１）进货、过程、最终检验记录。
１２）工装检验各检测仪表的校准报告。
１３）不合格品分析、纠正措施及结果。
１４）质量成本分析报告。
１５）顾客反馈的使用情况和顾客满意度。
１６）维修情况。
１７）产品贮存情况。
１８）产品使用寿命和可靠性。
１９）产品质量综合分析报告。
２０）质量审核报告。
２１）有关标准、法律、法规和行政规章。
２２）同行业，国内、外产品的质量状况。
２３）市场分析和预测，如市场份额等。
２４）财务指标，如资金、效益、利润和收入等。
２５）过程能力。
２６）设备能力。
２７）其他有关信息。
各部门根据信息的重要程度对信息进行分级，分为关键信息（A）、重要信息（B）和一般信息（C类）。
（2）信息管理手册１）信息中心应制定有关信息管理的文件，确定信息管理手段。
如某部门已入计算机内部网络系统。
则需采用网络方式进行信息管理，例如将收集到的信息录入到计算机磁盘内并进行维护。
如果某部门未进入计算机网络，则必须进行单机管理或资料式管理。
２）不论哪种管理方式，各部门都应根据信息量及信息管理工作量大小，确定专/兼职信息员（资料员），负责本部门的信息管理的具体工作。
３）各部门应确定信息流程，明确有关的工作要求和方式，信息管理的主要流程为：信息采集、加工处理、贮存和维护、反馈和交换以及利用效果跟踪。
４）各部门应持续不断在进行信息管理，连续地开展信息的收集、加工处理、贮存、反馈与交换，以及跟踪信息利用的效果。
５）在信息管理过程中，可以采用各种媒体，但各部门应根据设施情况，建立相应的计算机信息库，如已入计算机网络管理，则更需建立相应的计算机信息库（广义的数据库）。
信息库的建立便于信息的贮存、加工处理和反馈。
（3）信息的识别为利用信息，必须对内部和外部信息源开展识别活动，确保质量管理体系信息的有效性、充分性和适用性。
各部门应确定受控的信息的范围和种类。
例如，对于财务，内部有：过程、产品和/或服务的故障或材料或时间的浪费；外部有：产品和/或服务故障、保证和担保、赔偿费用、顾客和市场方面的损失费用。
4．1．3 信息的收集（测量）（1）总则各部门应测量、收集或传递有关的信息（包括量化的信息，即数据），并对信息管理活动规定信息种类、负责人、记录、测量、收集以及分析或传递的时限。
（2）体系业绩的测量１）顾客满意度。
A）门应测量顾客满意和/或不满意的信息，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、可信性、可用性、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）销售部门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控，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，确定数据收集方法。
采用的方法如下：顾客投诉；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。
２）内部审核。
质量管理部门应按计划进行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。
（3）过程的测量１）生产部门应采用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，以满足其预期目的。
２）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：准确性、时间性、可信性、响应度、过程和人员对内和/或外部要求的反应时间。
过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、计算机的利用、成本降低等。
（4）产品和/或服务的测量１）检验部门应采用适当的方法对产品和/或服务特性进行测量。
２）应定期评定所使用的测量标准并根正式依据对数据的准确性进行验证。
应确定并详细说明产品和/或服务的测量要求，包括接受准则。
4．1．4信息的贮存、保护、检索和处置（1）贮存（录入）各部门应及时将本部门涉及的信息由专/兼职信息员（资料员）录入到计算机信息库内，使信息贮存到信息库内和/或其他电子媒体中，但至少应以资料的形式将信息存档到相应的信息档案之中。
（2）保护各部门应采取妥善措施，如信息加密或分级审查，以确保信息的安全性和保密性。
（3）处置各部门每半年一次定期清理过时的“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”。
4．1．5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有及时将信息传递到相关部门，则接受信息的部门应通知该部门注意。
A类信息应传递到厂级，B类信息应传递到有关部门，C类信息可作为部门和基层单位内部分析用。
4．1．6信息的利用各部门应将信息有效地利用，并按数据分析的规定，从信息中选择数据，作为数据分析的原始数据。
4．1．7有效性评价各部门应每年定期评估信息管理系统在质量管理工作中的作用，找出存在的问题，采取措施，改进信息管理工作。
4．1．8制定规章制度各部门需制定必要的规章制度。
主要内容为：系统的结构；系统的任务；信息类别和内容；信息表格；信息管理人员职责；信息流程图及实施要求；考核办法及奖惩规定。
4．2数据分析4．2．1数据源（1）数据的范围信息是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。
数据是信息的一种类型，即量化的信息。
数据源包含于信息源之中，它包括来自测量和监控活动的数据，不仅应包括产品的数据，也应包括体系、顾客、供方和项目的数据。
（2）信息、信息源以及信息管理（3）数据内容各部门确定应掌握的数据内容，包括本部门测量的数据，以及与其他有关部门之间相互传递的数据。
数据内容主要包括：１）分析顾客满意度所需的数据，如：履约率，售后服务满意率等。
２）分析产品质量所需的数据，如：产品一次检合格率，不合格品率等。
３）分析关键工序能力所需的数据，如：产品的实测关键特性值。
４）分析设备能力所需的数据，如：设备故障率，设备精度值等。
５）分析生产效益所需的数据，如：销售收入，利润等。
６）分析生产效益所需的数据，如：产量，工耗等。
７）分析质量成本所需的数据，如：预防成本，故障成本等。
８）分析质量体系有效性所需的数据，如：受审核部门及数量，不符合项数量及要素分布，不符合率、纠正、预防措施有效率、产品质量稳定提高率、质量成本降低率等。
4．2．2数据的收集各部门应按规定收集或传递有关的数据。
并对数据管理活动规定负责人以及收集、分析或传递的时间安排。
并规定数据种类、记录上报周期。
应通过信息管理渠道，按4.1的规定，有计划地、系统地收集数据，对数据的收集要求如下：（1）及时性数据的收集以及传递应及时，便于适时、有效地决定改进措施。
对于可能造成严重后果的异常数据，一经发现就应立即提供和报告传递，以免造成重大损失。
（2）准确性数据必须如实地反映客观事实的特征及其变化情况。
（3）完整性数据应能全面、真实地反映客观事实全貌，数据应齐全、数据数量要达到要求。
4．2．3数据的传递（数据的发布）各部门应开发及维护数据库。
数据传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。
4．2．4数据的分析（判定趋势）１）各部门应对有关的适当的数据进行分析，以便在以下方面提供信息：A）质量管理体系的适宜性、有效性各充分性。
B）过程运行的趋势。
C）顾客满意程度和/或不满意程度。
D）与顾客要求的符合性。
E）过程、产品和/或服务的特性。
2）为了评价组织的计划、目标和绩效并确定改进的区域，应识别和分析来自各方面的测量的数据，如顾客、其他相关方、体系、过程以及产品和/或服务的测量数据。
应将分析结果用于决策。
3）分析方法。
各部门应确定用于数据分析的统计方法，数据分析可用于确定哪些具有共同原因的问题，以便与单独发生的问题进行对比。
统计分析技术是分析处理数据最基本的方法。
应规定各类数据分析项目内容及其质量特性（产品的、过程的）参数，和相应的统计分析方法。
可选择的统计分析方法有：排列图、直方图、控制图和过程能力分析。
通过WINDOWS98中的EXCEL软件，可录入数据，直接给出排列图、直方图及其他统计分析用图形。
在SQC（统计质量控制）软件中，录入数据就可直接给出X—R图、不合格率P图及其他统计分析用图形。
4）分析处理流程。
4．1数据审查和筛选。
对采集到的数据应再次进行审查和筛选，确保其完整性和准确性。
对缺少的或不符合要求的数据可要求重新提供或予以剔除，但不能有随意性。