常用统计分析方法模板
数据分析常用模板
数据分析常用模板数据分析是一项重要的工作，它帮助我们揭示数据背后的信息和趋势，以便做出更明智的决策。
在进行数据分析时，使用一些常用的模板可以帮助我们更高效地进行分析和解读数据。
本文将介绍一些常用的数据分析模板，帮助读者在数据分析工作中更加得心应手。
1. 数据收集模板数据收集是数据分析的第一步，有效的数据收集能够为后续的分析工作奠定基础。
在进行数据收集时，可以使用以下模板：H2 数据源•数据来源•数据获取方式•数据质量评估H2 数据字段•数据字段的含义•数据字段的类型H2 数据格式•数据的格式：CSV、Excel、文本等•数据的编码：UTF-8、GBK等2. 数据清洗模板数据清洗是指对原始数据进行去除错误、缺失值处理、异常值处理等操作，以确保数据的准确性和完整性。
以下是常用的数据清洗模板：H2 数据清洗步骤•去除重复值•处理缺失值•处理异常值•数据类型转换H2 数据清洗工具•Excel数据清洗•Python数据清洗•R数据清洗3. 数据可视化模板数据可视化是将数据转化为图表、图形等可视化形式，以便更直观地理解和传达数据的含义。
以下是常用的数据可视化模板：H2 数据可视化类型•柱状图•折线图•饼图•散点图•地图H2 数据可视化工具•Excel数据可视化•Python数据可视化（Matplotlib、Seaborn）•R数据可视化（ggplot2）4. 数据分析模板数据分析是根据数据的特征和问题的需求，进行深入剖析和推断的过程。
以下是常用的数据分析模板：H2 描述性统计分析•数据的中心趋势（均值、中位数、众数）•数据的离散程度（标准差、方差、四分位距）•分布形态（偏度、峰度）H2 相关性分析•相关系数（Pearson相关系数、Spearman相关系数）•相关性图（散点图、相关矩阵）H2 回归分析•线性回归•多项式回归•逻辑回归5. 数据解读模板在进行数据分析后，我们需要对分析结果进行解读，以便从数据中提取出有价值的信息。
数据分析模板
数据分析模板标题：数据分析模板正文：一、引言数据分析在今天的信息时代扮演着至关重要的角色。
随着大数据时代的到来，各行各业都需要通过数据分析来获取洞见，并做出相应的决策。
本文将为大家提供一个通用的数据分析模板，通过该模板可以帮助各位更好地进行数据分析。
二、数据搜集与整理在进行数据分析之前，首先需要搜集并整理相关的数据。
数据的搜集可以通过各种途径进行，比如调查问卷、实地观察、网络爬虫等。
搜集到的数据应当具有足够的代表性和准确性。
在整理数据的过程中，可以使用Excel等工具进行数据清洗、去重、填充缺失值等操作，以确保数据的完整和一致性。
三、数据预处理在进行数据分析之前，还需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据规约等步骤。
数据清洗可以帮助去除异常值、噪声数据和缺失数据，以保证数据的质量。
数据转换可以将原始数据转换为适合分析的形式，比如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约可以通过抽样、聚合等方式将数据规模减小，以满足分析需求。
四、数据分析方法选择合适的数据分析方法是数据分析的核心环节。
以下是几种常见的数据分析方法：1. 描述性统计分析：通过计算均值、中位数、标准差等指标来描述数据的分布特征。
2. 相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，来了解变量之间的关系强度和方向。
3. 回归分析：通过建立数学模型，来探究自变量与因变量之间的关系。
4. 预测分析：通过历史数据分析和建模，来预测未来的趋势和变化。
5. 聚类分析：将数据分成若干个互不重叠的组，以发现数据之间的内在结构。
充分理解数据的特点和分析目标，选择合适的分析方法是保证数据分析结果正确和有效的关键。
五、数据可视化数据可视化是将分析结果以图表或图形的形式展示出来，以便更直观地理解和传达分析结果。
常见的数据可视化方式包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
在选择数据可视化方式时，应根据数据的性质和分析目标选择相应的图表类型，并注意图表的布局、颜色等方面的设计，以确保易于阅读和理解。
统计学方法描述模板
统计学方法描述模板
1. 研究背景，首先，描述研究的背景和动机，说明为什么选择使用特定的统计学方法来分析数据。
这部分可以包括研究领域的重要性、研究问题的相关性等内容。
2. 数据收集，接着，描述数据的收集方式和来源，包括样本的选取方法、数据的获取途径等。
这部分需要清晰地说明数据的质量和可靠性。
3. 变量描述，对研究中涉及的主要变量进行描述，包括变量的类型（定量/定性）、测量方式、变量间的关系等内容。
这部分需要确保对变量的描述准确清晰。
4. 统计方法选择，详细说明选择的统计学方法，包括方法的原理、适用条件、假设前提等。
如果涉及到多种方法的比较，需要对比不同方法的优缺点。
5. 分析步骤，逐步描述统计分析的步骤，包括数据预处理、模型建立、参数估计、假设检验、结果解释等。
需要确保对每个步骤的描述清晰完整。
6. 结果解释，最后，对统计分析的结果进行解释，包括主要的统计指标、显著性检验的结果、模型拟合程度等内容。
需要确保对结果的解释准确客观。
在使用统计学方法描述模板时，需要注意语言准确清晰、逻辑严谨、结构完整。
同时，要根据具体的研究内容和方法选择进行相应的调整和补充。
希望以上内容能够对你有所帮助。
常用的数据分析方法PPT模板
1．方差分析
方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验。由于受各种因素的影响，方差分析研究所 得的数据呈现波动状。
造成波动的因素可分成两类，一类是不可控的随 机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可 控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控 制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
顾客购物篮中商品之间的关联，可以挖掘顾客的购物习惯， 从而帮助零售商更好地制定有针对性的营销策略。
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在众多的关联规则数据挖掘算法中，最著名的是Apriori算法。关联规则算
法不但在数值型数据集的分析中有很大用途，而且在纯文本文档和网页文件中 也有着重要用途。比如发现单词间的并发关系及Web的使用模式等，这些都是 Web数据挖掘、搜索及推荐的基础。
知 识 库
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1．聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我
们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达 到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相 似性较高，组间对象相似性较低。
在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决， 比如网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题、 用户分类问题等。其中，用户分类是最常见的情况。
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1．大数据生态平台——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理 的软件框架。但Hadoop是以一种可靠、高效、 可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的， 因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护 多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重 新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行 的方式工作，通过并行处理加快处理速度。 Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此 外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本 比较低，任何人都可以使用。
统计分析报告的格式写法、注意事项及范文模板
统计分析报告的格式写法、注意事项及范文模板统计分析报告是统计分析结果的重要表述形式。
它是在统计分析工作的基础上，将分析研究过程中运用的材料，形成的观点、结论，采取的分析方法等用文字报告的形式表述出来，使统计分析结果文字化、条理化，对有关方面具有参考价值和使用价值。
统计分析报告的类型主要有下列几种：统计公报、进度统计分析报告、综合统计分析报告、专题统计分析报告、典型调查报告。
一、格式写法统计分析报告的写法比较灵活，形式不拘一格，但要注意结构的完整性。
统计分析报告一般由标题和正文两部分组成。
1.标题统计分析报告的标题一般有两种形式：一是单标题形式，标题内容或揭示主题，或表明作者观点，或提问，或概括报告的范围、内容、时间、地点，如“社会发展统计分析报告”“关于××××财政收入偏低的分析”；二是双标题形式，即主、副标题相结合，如“抢占制高点——对××××高新技术发展情况的分析”。
2.正文（1）导语，即统计分析报告的开头部分。
常见的写法有四种：一、开门见山，揭示主题；二、总括全文；三、说明写作目的或动机；四、突出矛盾，制造悬念。
（2）主体。
这是统计分析报告的重点部分。
主体应围绕所要分析的中心问题展开，注意既要用数据说明情况，又要在此基础上展开分析；既要肯定已取得的成绩以总结经验，又要找出存在的问题，并分析产生问题的原因，同时找到解决问题的方法。
（3）结尾。
这部分内容一般是在正文的基础上提出解决问题的建议和意见，制定相应的对策，供阅文者参考。
二、写作注意事项撰写统计分析报告时必须做到有数据、有情况、有分析、有建议。
统计分析报告的用语必须准确、清楚，尤其是具体数据；同时要简洁、朴实，因为统计分析报告是一种文字和数字相结合的特殊文体，与一般文艺作品、议论文、记叙文、说明文不同，甚至与一般的应用文也不尽相同。
三、范文模板关于××××年上半年××市物价统计分析报告市政府：为贯彻落实党中央提出的“××××”指示精神，我们城市社会经济调查队就我市上半年物价形势、下半年价格指数的预测以及应采取的措施进行了统计分析，现将情况报告如下：今年以来，我市社会零售物价上涨幅度逐月下降，肉蛋菜零售价格的上涨幅度均低于去年第四季度，猪肉价格、部分蔬菜价格还有所下跌，日用工业消费品价格涨势趋缓，这对稳定人心、稳定大局起了重要作用。
旅游景点客流量统计分析 (经典万能模板)
旅游景点客流量统计分析 (经典万能模板)1. 介绍本文档旨在进行旅游景点客流量的统计分析。
通过对客流量的统计和分析，我们可以了解旅游景点的热门程度，优化管理措施，提升服务质量，以及制定市场营销策略等方面提供参考意见。
2. 数据收集为了进行准确的客流量统计分析，我们将采用以下数据收集方法：2.1 现场人工统计在旅游景点的入口和出口设置专门的统计人员，通过人工计数的方式统计游客的进出情况。
每天的统计数据将被记录下来作为分析的基础。
2.2 电子监控设备在旅游景点的关键区域安装电子监控设备，如摄像头、红外线传感器等，通过这些设备自动采集游客的数据。
这种方法可以提供更精确、实时的客流量数据。
2.3 网上预订系统及门票销售系统对于需要提前预订门票的旅游景点，我们可以通过网上预订系统和门票销售系统收集游客的预订和购票情况。
这些数据可以作为客流量统计的重要参考。
3. 数据分析方法接下来，我们将使用以下方法对收集到的客流量数据进行统计和分析：3.1 日客流量统计根据每天的现场人工统计数据、电子监控设备数据和网上预订系统数据，我们将计算每日的客流量。
通过分析每天的客流量变化趋势，我们可以了解景点的旺季和淡季，优化人员安排和资源分配。
3.2 月度客流量统计将每天的客流量数据累加，我们可以得出景点的月度客流量。
通过比较不同月份的客流量，我们可以发现客流量的季节性变化，为合理制定市场营销策略提供依据。
3.3 游客平均停留时间分析结合客流量数据和游客调查等信息，我们可以计算出游客在景点停留的平均时间。
这对于优化景点服务设施和吸引游客提供更长停留时间具有重要意义。
4. 结论和建议通过对旅游景点客流量的统计分析，我们可以得出以下结论和建议：- 分析旺季和淡季客流量变化趋势，优化资源分配和人员安排。
- 制定市场营销策略，因地制宜地开展推广活动，吸引更多游客。
- 根据游客平均停留时间分析结果，优化景点服务设施，提升游客满意度。
通过以上分析和建议，我们可以帮助旅游景点提升管理效率，提供更好的游客体验，进而实现更大的经济效益。
统计表格模板大全图天气
统计表格模板大全：图天气统计表格是组织和呈现数据的重要工具，它帮助我们以一种清晰明了的方式来分析和比较数据。
在不同领域的工作中，我们经常需要使用各种类型的统计表格来展示数据，其中图表与天气数据的结合尤为重要。
本文将为您介绍一些常用的图天气统计表格模板，帮助您简化数据分析与展示的工作。
1. 折线图天气模板折线图是一种常见的用于展示数据趋势的图表类型。
在天气分析中，使用折线图可以有效地表示不同时间段内的气温变化。
以下是一个简单的折线图天气模板示例：日期 | 最高温度 | 最低温度--- | --- | ---1月1日 | 10℃ | -3℃1月2日 | 9℃ | -2℃1月3日 | 8℃ | -1℃1月4日 | 11℃ | 0℃1月5日 | 12℃ | 1℃在这个模板中，我们可以清楚地看到每天的最高温度和最低温度。
通过连接每天的数据点，折线图能够直观地展示温度的变化趋势。
2. 柱状图天气模板柱状图是一种用于比较不同数据之间差异的图表类型。
在天气分析中，我们可以使用柱状图来对比不同城市的平均降雨量。
以下是一个柱状图天气模板示例：城市 | 降雨量（mm）--- | ---北京 | 30上海 | 50广州 | 80深圳 | 60这个模板以城市作为横轴，以降雨量作为纵轴，使用柱状图清晰地表示了不同城市之间的降雨量差异。
3. 饼图天气模板饼图是一种用于展示数据占比的图表类型。
在天气分析中，我们可以使用饼图来表现一周内不同天气类型的分布情况。
以下是一个饼图天气模板示例：天气类型 | 百分比--- | ---晴天 | 40%多云 | 30%阴天 | 20%雨天 | 10%这个模板使用饼图直观地显示了一周中不同类型天气所占的比例。
4. 三维面积图天气模板三维面积图是一种用于展示多维度数据变化的图表类型。
在天气分析中，我们可以使用三维面积图来表示不同城市在一段时间内的气温变化。
以下是一个简单的三维面积图天气模板示例：日期 | 北京 | 上海 | 广州 | 深圳--- | --- | --- | --- | ---1月1日 | 10℃ | 11℃ | 15℃ | 16℃1月2日 | 9℃ | 10℃ | 14℃ | 15℃1月3日 | 8℃ | 9℃ | 13℃ | 14℃1月4日 | 11℃ | 12℃ | 16℃ | 17℃1月5日 | 12℃ | 13℃ | 17℃ | 18℃这个模板以日期作为横轴，以城市为纵轴，在三维空间中展示了不同城市的气温变化情况。
企业统计分析报告模版
企业统计分析报告模版概要本文档旨在提供一个企业统计分析报告的模板，以便帮助读者系统地进行统计分析和数据可视化。
本模板适用于各种企业和行业，并提供了一系列步骤，以帮助用户从数据收集到报告撰写的全过程。
步骤一：确定研究目的和问题在开始统计分析之前，我们首先需要确定研究的目的和问题。
这有助于我们明确需要从数据中获取哪些信息，并为后续的分析提供指导。
在这一步骤中，我们应该与相关部门或团队进行沟通，以确保我们的研究目标与企业的整体战略一致。
步骤二：收集数据收集数据是进行统计分析的基础。
在这一步骤中，我们需要确定所需数据的来源，并制定收集计划。
我们可以从内部数据库、外部合作伙伴或第三方数据提供商获取所需数据。
确保数据的准确性和完整性非常重要，因此我们应该在收集数据之前制定数据质量控制措施。
步骤三：数据清洗和处理在收集到数据后，我们需要对其进行清洗和处理。
这包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
数据清洗和处理的目的是确保数据的质量，并使其适用于统计分析和数据可视化。
步骤四：数据分析和可视化在数据清洗和处理之后，我们可以开始进行数据分析和可视化。
这一步骤的目标是从数据中提取有价值的信息，并以可视化的方式展示出来。
我们可以使用各种统计分析方法和工具，如描述性统计、假设检验、回归分析等，来帮助我们理解数据并回答研究问题。
步骤五：结果解释和报告撰写在完成数据分析和可视化后，我们需要解释结果并撰写报告。
在这一步骤中，我们应该回答研究问题，并提供相关的数据和图表以支持我们的结论。
报告的结构应该清晰明了，包括引言、方法、结果和讨论等部分。
我们还可以在报告中提供一些建议和改进措施，以帮助企业做出更好的决策。
步骤六：报告审核和修改在完成报告撰写后，我们应该进行审核和修改，以确保报告的准确性和一致性。
在这一步骤中，我们可以请相关部门或专业人士审查报告，并根据他们的意见和建议进行修改。
这有助于提高报告的质量和可信度。
步骤七：报告发布和分享最后，我们可以将报告发布和分享给相关的利益相关者。
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常用统计分析方法排列图因果图散布图直方图控制图控制图的重要性控制图原理控制图种类及选用统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。
常用统计分析方法与控制图获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。
常用统计分析方法此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。
排列图排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具.1.排列图的画法排列图制作可分为5步:(1)确定分析的对象排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等.(2)确定问题分类的项目可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。
(3)收集与整理数据列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。
最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。
(4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi(1)式中，f为各项目发生频数之和。
(2)(5)画排列图排列图由两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。
如图1所示为一排列图实例。
2.排列图用途(1)确定主要因素、有影响因素和次要因素根据排列图可以确定质量问题的主要因素：累计频率Fi在0-80%左右的若干因素。
是影响产品质量的主要因素，如图中焊缝气孔和夹渣。
主要因素个数一般为1-2个，最多不超过３个。
根据排列图可以确定质量问题的有影响因素：累计频率Fi在80-95%左右的若干因素。
它们对产品质量有一定影响，称为有影响因素。
根据排列图可以确定质量问题的次要因素：累计频率Fi在95-100%左右的若干因素，其对产品质量仅有轻徽影响，称为次要因素。
(2)抓主要因素解决质量问题将质量影响因素分类之后，重点针对1-2项主要因素进行改进提高，以解决质量问题。
实践证明，集中精力将主要因素的影响减少比消灭次要因素更加有效。
(3)检查质量改进措施的效果采取改进措施后，为了检验其效果，可用排列图来检查。
若改进后的排列图中横坐标上因素频数矩形高度有明显降低，则说明确有效果。
因果图在找出质量问题以后，为分析产生质量问题的原因，以确定因果关系的图表称为因果图。
它由质量问题和影响因素两部分组成。
图中主干箭头所指的为质量问题，主干上的大枝表示主要原因。
中枝、小枝、细枝表示原因的依次展开。
1.因果图的画法(1)确定待分析的质量问题，将其写在图右侧的方框内，画出主干，箭头指向右端，见图2(a)(2)确定该问题中影响质量原因的分类方法。
一般对于工序质量问题，常按其影响因素：人(Man)、设备(Machine)、原材料(Material)、方法(Method)、环境(Environment)等进行分类，简称为4M1E。
对应每一类原因画出大枝、箭头方向从左到右斜指向主干，并在箭头尾端写上原因分类项目，见图2(b)。
(3)将各分类项目分别展开，每个大枝上分出若干中枝表示各项目中造成质量问题的一个原因。
中枝平行于主干箭头指向大枝。
见图2(c)(4)将中枝进一步展开成小枝。
小枝是造成中枝的原因，依次展开，直至细到能采取措施为止。
(5)找出主要原因，画上方框作为质量改进的重点。
2.因果图的用途(1)根据质量问题逆向追溯产生原因，由粗到细找出产生质量问题的各个层次、各种各样的原因。
以及各原因的传递关系。
(2)因果图可明确原因的影响大小和主次。
从而可以作为制定质量改进措施的指导依据。
散布图在质量问题的原因分析中，常会接触到各个质量因素之间的关系。
这些变量之间的关系往往不能进行解析描述，不能由一个（成几个）变量的数值精确地求出另一个变量的值，我们称之为非确定性关系。
散布图就是将两个非确定性关系变量的数据对应列出，标记在坐标图上，来观察它们之间的关系的图表。
1.散布图的画法(1)收集数据所要研究的两个变量如果一个为原因，另一个为结果时，则一般取原因变量为自变量，取结果变量为因变量。
通过抽样检测得到两个变量的一组数据序列。
(2)在坐标上画点在直角坐标系中，把上述对应的数据组序列以点的形式一一描出。
注意，横轴与纵轴的长度单位选取原则是使两个变量的散布范围大致相等，以便分析两变量之间的相关关系。
2.散布图的用途(1)确定两变量（因素）之间的相关性两变量之间的散布图大致可分下列六种情形，如图3所示。
1)强正相关。
x增大，y也随之线性增大。
x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。
此时，只要控制住x，y 也随之被控制住了，图3(a)就属这种情况。
2)弱正相关。
图3(b)所示，点分布在一条直线附近，且x增大，y基本上随之线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。
3)无关。
图3(c)所示，x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。
说明两因素互不相关。
4)弱负相关。
图3(d)所示，x增大，y基本上随之线性减小。
此时除x之外，可能还有其它因素影响y。
5)强负相关。
图3(e)所示，x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。
y随x的增大而减小。
此时，可以通过控制x而控制y的变化。
6)非线性相关。
图3(f)所示，x、y之间可用曲线方程进行拟合，根据两变量之间的曲线关系，可以利用x的控制调整实现对y的控制。
(2)变量控制。
通过分析各变量之间的相互关系。
确定出各变量之间的关联性类型及其强弱。
当两变量之间的关联性很强时，可以通过对容易控制（操作简单、成本低）的变量的控制达到对难控制（操作复杂、成本高）的变量的间接控制。
(3)可以把质量问题作为因变量，确定各种因素对产品质量的影响程度。
当同时分析各种因素对某一质量指标的作用关系时，或某一质量现状的引发因素包含多种因素时，应尽可能将质量数据按照各种可能因素类型进行分层，如：按操作人员分层、按使用设备分层、按工作时间分层、按使用原材料分层、按工艺方法分层或按工作环境分层等等。
图4所示为将因素分层之后使原来无关的数据得以进一步细分。
从而提示出更准确的内在联系。
直方图直方图是适用于对大量计量值数据进行整理加工、找出其统计规律。
即分析数据分布的形态，以便对其总体分布特征进行推断的方法。
主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的矩形。
各矩形底边相等，为数据区间。
矩形的高为数据落入各相应区间的频数。
1.直方图画法(1)收集数据。
数据个数一般在100个左右，至少不少于50个。
理论上讲数据越多越好，但因收集数据需要耗费时间和人力、费用，所以收集的数据有限。
(2)找出最大值L，最小值S和极差R。
找出全体数据的最大值L和最小值S，计算出极差R=L-S。
(3)确定数据分组数k及组矩h。
通常分组数k取4-20。
设数据个数为n，可近似取。
通常取等组距，h=R/k。
(4)确定各组上、下界.只需确定第一组下界值即可根据组距h确定出各组的上、下界取值。
注意一个原则：应使数据的全体落在第一组的下界值与最后一组（第k组）的上界值所组成的开区间之内。
(5)累计频率画直方图。
累计各组中数据频数fi，并以组距为底边，fi为高，画出一系列矩形，得到直方图。
见图5所示。
图5 直方图2.直方图用途(1)计算均值和标准差S均值表示样本数据的“质量中心”，可以按下式计算，(3)式中，n为数据个数。
样本数据的分散或变异程度可用下列样本标准差进行度量：(4)(2)从直方图可以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断工序是否处于统计控制状态，以决定是否采取相应处理措施。
至此为止，我们介绍了质量控制中常用的统计分析方法。
这些方法都是现场中经常用到的，实现方便、简单有效的统计质量控制方法。
各种方法可以单独使用，也可以综合使用，如何结合生产实际情况，选择一种合适的方法，达到预期的控制效果，仍需要广大工程技术人员在实践中不断摸索并总结经验。
控制图现在将介绍过程控制中常用的控制图方法。
包括控制图的重要性，控制图原理，控制图种类及选用。
控制图的重要性控制图是对生产过程或服务过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种图形方法。
图9-6所示为一控制图图例。
图上有中心线CL、上控制界限UCL和下控制界限LCL，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。
统计过程控制(SPC)作为统计质量控制(SQC)的核心技术受到普遍的重视。
目前，工业发达国家都将统计过程控制列为高技术项目，认为SPC是实现以预测为主的质量控制的有效手段。
控制图所以能获得广泛应用，主要是由于它能起到下列作用：1.贯彻预防为主的原则。
应用控制图有助于保持过程处于控制状态，从而起到保证质量防患于未然的作用。
2.改进生产率。
应用控制图可以减少废品和返工，从而提高生产率、降低成本和增加生产能力。
3.防止不必要的过程调整。
控制图可用以区分质量的偶然波动与异常波动，从而使操作者减少不必要的过程调整。
4.提供有关工序能力的信息。
控制图可以提供重要的过程参数数据以及它们的时间稳定性，这些对于产品设计和过程设计都是十分重要的。
控制图原理1.统计控制状态任何一个生产过程，不论它是如何精确设计和精心维护，总存在着一定量的固有的或自然的变化。
它是由许多偶然因素形成的偶然波动的累积效果。
由于这种波动比较小，所以我们认为这时生产过程处于受控状态或称为稳态。
此外，在生产过程中有时也发生由异常因素造成的异常波动。
如：由于设备调整不当、人为差错或原材料的缺陷而导致的质量波动。
与偶然波动相比这种异常变化要大得多，而且往往表现一定的趋势和规律，此时，我们认为生产过程处于失控状态。
受控状态是生产过程追求的目标，此时，对产品的质量是有把握的。
控制图即是用来监测生产过程状态的一种有效工具。
2.控制图的统计学原理令Ｗ为度量某个质量特性的统计样本。
假定Ｗ的均值为,而Ｗ的标准差为。
于是，中心线、上控制限和下控制限分别为(5)(6)(7)式中，Ｋ为中心线与控制界限之间的用标准差为单位所表示的间隔宽度。
图7说明了控制图的控制原理。
对于每一个控制点来讲，只要点子是在控制界限之间，我们就认为过程处于控制状态，不需要任何措施；但如果点子落在控制界限之外，就认为过程失控，必须找出异常因素。
采取措施加以消除。
正常情况下点子分布是正态的，落在控制界限之内的概率远大于落在控制界限之外的概率。