数据分析控制程序
数据分析和评价控制程序
数据分析和评价控制程序数据分析和评价控制程序是用于对数据进行分析和评价的一种程序。
它可以帮助用户对数据进行统计、可视化、模型建立和预测等操作，从而得出有关数据的结论和决策。
下面是一个详细的数据分析和评价控制程序的流程：1. 数据收集：首先，需要收集相关的数据。
数据可以来自不同的来源，如数据库、文件、传感器等。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
3. 数据预处理：对清洗后的数据进行预处理，包括数据转换、标准化、特征选择等。
这样可以使数据更适合进行后续的分析和评价。
4. 数据分析：根据具体的需求和问题，选择合适的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过这些方法，可以对数据进行探索性分析、关联性分析、分类和聚类等操作。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示。
这样可以更直观地理解数据的含义和趋势，帮助用户更好地理解和解释数据。
6. 模型建立和预测：根据数据的特点和需求，建立合适的模型。
通过模型，可以对未来的数据进行预测和预测。
例如，可以建立回归模型来预测销售额，建立分类模型来预测用户行为等。
7. 数据评价：对分析和预测结果进行评价。
评价可以基于不同的指标和标准，如准确率、召回率、F1值等。
通过评价，可以判断模型的好坏和分析的可靠性。
8. 结果解释和决策：根据分析和评价的结果，对数据进行解释和决策。
例如，可以根据销售预测结果来制定营销策略，根据用户行为预测结果来优化产品设计等。
总之，数据分析和评价控制程序是一个复杂的过程，需要进行数据收集、清洗、预处理、分析、可视化、模型建立、预测、评价、结果解释和决策等多个步骤。
这个过程需要根据具体的需求和问题来选择合适的方法和工具，并且需要不断地优化和改进，以提高数据分析和评价的效果和准确性。
QP-11 数据分析控制程序
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XXXXXX 有限公司
数据分析控制程序
文件编号 修订状态
生效日期
XXX-QP-11 A0
2024 年 05 月 01 日
质量和运行绩效的趋势应该与整个业务目标的进展或竞争对手来进行比较,并采取措施予以支 持。 1) 公司收集的数据应优先于解决与顾客相关问题，并根据目前的状况对原有的策划进行必要
五、 程序内容
1 数据分析项目 数据分析应包含以下内容： 1) 业务目标的实际达成状况。 2) 与市场竞争对手的比较。 3) 质量目标的实际达成状况。 4) 过程绩效、产品符合性达成状况。 5) 合理化建议书。
2 数据收集分析 1) 市场部负责、采购信息、订单的执行和交付的收集与分析、生产实施状况、市场状况、 顾客满意度. 2) 研发部负责收集新品开发状况等 3) 质量部负责生产过程能力信息的收集和分析、品质不良成本、产品符合性状况 4) 行政部负责收集人员教育培训和员工激励状况、合理化建议等。 5) 根据以上收集的数据进行会议的召开，对收集的相关信息进行评论，形成会议记录形 式，将结果报告管理者代表. 6) 各部门所提供的数据和信息的趋势，与业务目标的进度相比较或与竞争对手进行比较分 析，并转换成可利用的信息以利于：针对顾客相关的问题方面，研究出迅速解决此等问题 的优先级 7) 各部门在数据统计分析时，可根据实际情况选用相应工具，如 QC 七大手法；过程统计时， 可采用 SPC，如 CPK/PPK 等；量测系统分析可采用 MSA，如 GRR；抽样标准如 GB2828 等
的调整. 2) 找出与顾客相关的关键趋势和相互关系，以协助检讨现状，作成决策以及进行长期计划。 3) 及时报告在使用中产生的对产品信息的信息系统。 4) 根据收集的数据信息，在质量、成本、服务等方面进行改进。 5) 公司所收集的数据应做为制定年度业务计划和经营计划的依据。 4 持续改进 各部门根据分析报告，策划适用、有效的纠正/预防措施，具体参照《纠正预防措施管理程 序》。 5 记录保存 所有采用统计技术产生的质量记录由相关部门按《记录控制程序》、《文件控制程序》归档保存。
数据分析和持续改进控制程序
数据分析和持续改进控制程序随着企业竞争的日益激烈，数据分析和持续改进成为了企业必备的管理工具。
数据分析通过对大量数据的收集、整理和分析，可以帮助企业发现问题、预测趋势，并制定相应的改进措施。
而持续改进控制程序则是通过不断优化和完善企业的运营和管理过程，达到提高效率和质量的目标。
本文将从数据分析和持续改进的概念、重要性、过程和工具等方面进行论述。
一、数据分析的概念和重要性数据分析是指通过对大量数据的收集、整理和分析，以发现问题、预测趋势和制定改进措施的方法和过程。
随着信息技术的快速发展，企业获取和存储大量的数据已成为可能，而数据分析则成为了企业管理的重要手段。
数据分析的重要性主要体现在以下几个方面：1.发现问题：通过对大量数据的分析，可以帮助企业发现各种问题，如生产过程中的缺陷、销售过程中的瓶颈等。
这些问题如果不及时发现和解决，将影响企业的正常运营和发展。
2.预测趋势：通过对过去数据的分析，可以预测未来的趋势。
这有助于企业及时调整策略和资源分配，以适应市场的变化。
3.制定改进措施：数据分析可以帮助企业制定改进措施，并验证其有效性。
这有助于企业不断优化和提高自己的运营和管理。
二、持续改进控制程序的概念和过程持续改进控制程序是指通过不断优化和改进企业的运营和管理过程，达到提高效率和质量的目标的方法和过程。
其核心是PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环，即计划、执行、检查和行动的循环。
持续改进控制程序的过程可以概括为以下几个步骤：1.确定目标：首先，企业应该明确自己的目标和改进的方向。
这可以通过与员工和利益相关者的沟通和协商来实现。
2.收集数据：为了支持改进控制程序，企业需要收集大量的数据。
这包括从各个环节收集数据，如生产、销售、采购、质量等。
3.分析数据：企业应该对收集到的数据进行分析。
这可以通过使用各种统计和数据分析工具来实现，如趋势图、散点图、直方图等。
4.制定改进措施：通过对数据的分析，企业可以制定相应的改进措施。
数据分析控制程序(含记录)
数据分析控制程序（IATF16949-2016/ISO9001-2015）1.0目的通过正确使用统计技术,评估客户相关信息,产品要求的符合性,过程和产品的特性及趋势,以提早对制程异常纠正。
2.0范围适用于质量活动的各个阶段,及客户指定的产品特性。
3.0 定义3.1 SPC: Statistical Process Control,统计过程管制。
3.2 机遇原因(Chance cause):不可避免的机器、非人为、共同、偶然状况发生。
3.3 非机遇原因(Assignable cause):可避免的机器、材料、人为、操作疏忽等原因。
3.4 UCL:管制上限。
3.5 LCL:管制下限。
3.6 CpK:制程能力(长期),量产阶段的制程能力。
3.7 PpK:制程能力(短期),试产阶段的制程能力。
3.8 甘特图:又叫进度表,用以表示日程计划与其它进度的图形。
3.9 过程能力:(Capability Process)一个稳定过程的固有变差的总范围。
3.10 过度调整:把每一个偏离目标的值当做过程中特殊原因处理的做法。
3.11 概率:A事件在N次试验中出现了M次,M/N就称为A事件的概率。
3.12 变差:过程的单个输出之间不可避免的差别。
4.0权责4.1品保部:统计技术运用、分析、改进措施的跟进,效果确认。
4.2 生产部门:统计技术运用, X-R控制图绘制,过程能力计算、记录。
4.3 相关部门:基础统计概念培训,了解及使用。
5.0程序5.1统计技术常用的以下方面:5.1.1品保部:进料检验、制程检验、成品检验的抽样计划、问题与原因分析,公司内部及供应商质量记录之统计分析，测量系统分析。
5.1.2生产部门:生产质量记录统计与分析、过程能力问题控制、原因分析、产品特性的测量、不合格品分析等。
5.1.3.业务部:市场及客户满意度调查分析。
5.1.4工程部:产品的设计开发。
5.2统计技术的应用,公司主要应用以下统计技术但不局限以下几种:5.2.1抽样检查：指从一批产品中随机抽取一部分进行检查，通过检查出的少量产品中的不合格品数，来作出判定这批产品是合格或不合格，是接收或拒收的结论。
公司级数据分析控制程序
德信诚培训网公司级数据分析控制程序1. 目的通过对公司级数据运用适当的统计技术进行科学的分析，以识别改进机会，并证实和持续改进质量管理体系的适宜性和有效性。
2. 适用范围本章适用于对质量管理体系运行过程中所产生的公司级数据的分析和决策活动的控制。
3. 术语和定义本程序引用GB/T19000-2008 idt ISO9000:2005质量管理体系—基础和术语。
公司级数据：在公司业务计划中或质量目标中确定的业绩指标，主要包括：公司年度主要质量目标、公司二级部门的主要质量目标等。
4. 职责4.1 人力资源部负责安排各部门数据分析中所用的统计技术的培训。
4.2 公司各部门负责与本部门有关的公司级数据的分析，并给出改进对策或建议。
4.3 质量管理部负责各部门提供的数据分析的归口管理，识别并制定改进对策或建议。
5. 工作程序5.1 数据分析的过程德信诚培训网数据的分析主要分三个过程：a）对数据的收集和整理；b）用适宜的统计方法归纳，得出所需结果；c）对结果进行分析，找出规律和主要问题所在。
5.2 公司级数据的收集和整理5.2.1 数据收集的主要来源数据的收集可来源于公司的内部或外部。
5.2.1.1 外部数据：——顾客满意或不满意的信息、建议、意见；——国家、地方抽检同行业产品的情况等。
5.2.1.2 内部数据——各部门质量目标完成情况的统计；——与产品质量有关的数据，如：质量记录、产品不合格信息、供应商供货信息、顾客满意度分析结果、内外部故障成本等；——与运行能力有关的数据，如：过程运行的测量监控信息、产品实现过程的能力、内外部审核的结论、管理评审输出、生产率、交货。
ISO13485数据分析控制程序(含表格)
数据分析控制程序
1目的
对所反馈、收集的信息进行数据分析控制，以证实所开展的产品质量活动和体系运行的适宜性、有效性。
2范围
适用于所收集信息的数据分析控制。
3职责
质检部负责本程序控制，相关部门配合。
4工作程序
4.1信息内容
4.1.1外部信息：
a、各上级主管部门（包括认证机构）的监视和测量结果；
b、国家有关法律法规、条例和注册产品标准；
c、顾客与合格供方反馈的质量信息与要求；
d、其他外部信息（部研单位或权威检测部门）。
4.1.2内部信息：
a、质量目标实现情况，各过程检验结果与内审、管评结果；
b、不合格项和不合格品统计数据；
c、重大质量事故、顾客投诉、信息和设备安全及工伤事故等紧急信息；
d、其他内部信息（员工建议等）。
4.2数据分析控制：
4.2.1数据分析方法：
a、质检部采用统计技术进行数据分析。
b、依据GB/T2828.1-2003标准抽样检验产品质量。
4.3数据分析记录
4.3.1各部门负责本部门所收集信息的数据分析记录管理。
4.3.2办公室负责各种信息的数据分析记录的整理、归档保存，保存期限为三年。
5相关文件
《记录控制程序》
《纠正预防和改进措施控制程序》
6质量记录
8.4-01数据分析记录。
数据分析控制程序
数据分析控制程序1.0目的：采用适当的统计技术，提供准确客观的统计数据，为过程能力及产品质量的提高和管理决策提供依据，实现对产品实现过程的有效监控。
2.0适用范围：适用于以下四个信息方面的数据分析，也适合对于产品实现过程的测量和监控。
2.1顾客反馈的信息。
2.2产品质量状况的信息。
2.3过程和产品的特性和趋势。
2.4供方的质量状况信息。
3.0职责：3.1业务部负责收集分析有关顾客反馈的信息、有关产品质量状况的信息和供方的质量状况的信息。
3.2品管部和加工部负责在制品、半成品、成品的质量状况统计分析工作。
3.3品管部负责选择、应用与评价适用的统计技术。
3.4品管部负责实施适用的统计技术，做好产品质量统计分析工作。
3.5管理者代表负责数据分析的策划。
3.6各责任部门利用数据分析的结果，制定执行相应的改进措施，实施对过程的监控测量。
4.0程序内容4.1数据分析定义：基于事实决策要求运用有效的分析方法和适宜的统计技术，汇总和分析来自各部门的数据和信息，以确定现有或潜在问题的根本原因，以及对总体业绩进行评价。
4.2顾客反馈信息的分析：由业务部收集分析顾客反馈的信息，编制出有关的分析报告，由总经理、管理者代表审阅，批示有关部门采取改进措施，并跟踪措施的有效性。
4.3产品质量状况信息分析4.3.1在检验过程中应用GB/T2828抽样检验标准,对物料、半成品及成品进行批量判定,判定合格与否。
4.3.2生产日报表是生产统计的原始资料，唯有准确的原始资料才能提供正确的统计信息，因此必须审核。
4.3.2.1审核生产报表A.生产报表与上日的生产报表、《物资领用单》核对。
B.生产报表与《物资领用单》核对。
4.4依据正确无误的生产日报表，应用合适的统计技术方法计算一系列生产指标。
4.5依据加工部生产指标目标管理标准，对上述各项生产指标加以评析。
4.5.1有效跟踪生产进度，考核生产完成情况。
4.5.2考核相同工艺，同样条件下的生产活动成果。
数据分析与评价控制程序
进料检验，过程检验，成品检验缺陷原因分析。
排列图、直方图、因果图、控
制图，柏拉图，SPC(统计过程控制),CPK,测量系统分析（MSA），PPM
生产部
生产制造过程，工序不良，设备管理，工装管理
排列图、直方图、因果图、控制图，柏
拉图，曲线图及时率，退货率
曲线图，PPM
5.5研发部：负责产品开发，技术文件发行及正确性和样品开发等相关参数进行统计分析。
5.6工程部:负责对生产过程、技术工艺及产品符合性进行统计分析。
5.7财务部：负责成本数据的分析。
5.8其他各部门负责本部门的数据收集、传递、交流以及统计技术的选用和分析。
5.9管理者代表负责数据分析后的改进引入。
6
6.1数据和信息的收集、整理
6.1.1产品实现品质性能的数据的来源、收集和整理；
（1）采购与品质部对供应商来料数据和信息的分析，以对其进行考核评价，并记录在《供应商审核检查表》里，每年对供应商提供的产品质量、交付和服务质量、产品价格等数据和信息进行统计分析，以评价供应商整体效果（具体按《供应商管理控制程序》执行）。
（2）品质部负责每月对各阶段产品监视和测量数据和信息进行汇总分析，并利用数据分析结果对产品的符合性进行评价，形成相应的检查总结报告。
1.0
整份
首次发行
1
收集和分析适当的数据，以确定质量管理体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。
2
适用于本公司与质量体系相关的各个过程/部门数据的收集、传递、分析、决策等管理活动。
3
3.1《供应商评估控制程序》
3.2《纠正与预防措施控制程序》
4
4.1数据:是指能够客观地反映事实的资料和数字信息.
6.2.4生产运行数据和信息的分析
IATF16949统计技术与数据分析控制程序样板
IATF16949统计技术与数据分析控制程序样板一、目的二、适用范围本程序适用于所有涉及统计技术与数据分析的工作环节及相关人员。
三、定义1.统计技术：应用数学和统计方法来收集、分析和解释数据的技术。
2.数据分析：将收集的数据进行整理、解读和发现问题的过程。
四、程序流程1.收集数据a.指定数据收集的频率和方式，包括采样方法和数据收集表格。
b.由相关人员按照指定频率和方法进行数据收集。
c.将收集到的数据进行整理和存档，确保数据的准确性和完整性。
2.数据分析a.在收集一定量的数据后，进行数据分析。
b.应用适当的统计方法和工具，例如控制图、直方图、散点图等，对数据进行可视化和分析。
c.分析数据，发现潜在的问题和异常。
3.问题解决a.一旦发现问题或异常，立即采取纠正措施。
b.应用问题解决工具和方法，例如5W1H、鱼骨图、等等，进行问题根本原因的分析和解决。
c.实施纠正措施，并记录纠正措施的有效性。
4.指标跟踪a.确定关键的质量指标，例如不符合品率、首次通过率等。
b.跟踪和记录这些指标，以便进行趋势分析和改进计划的制定。
5.持续改进a.根据数据分析结果和指标跟踪情况制定改进计划。
b.确定负责人和时间表，跟踪改进计划的执行情况。
c.定期评估改进计划的有效性，并进行调整和优化。
五、培训与沟通1.根据需要，为相关人员提供统计技术与数据分析的培训，以确保他们具备必要的知识和技能。
2.定期与相关人员进行沟通和交流，分享数据分析结果和改进计划的进展情况。
3.定期组织质量管理体系评审会议，评估统计技术与数据分析的实施情况，并提出改进意见和建议。
六、文件管理1.所有数据收集表格、统计分析报告等文件应进行适当的归档保存，以便查询和回顾。
2.文件管理负责人应进行定期的文件审查，确保文件的准确性和可用性。
七、术语和缩写八、相关记录本程序所涉及的相关记录包括但不限于：1.数据收集表格2.数据分析报告3.问题解决记录4.指标跟踪记录5.改进计划和执行记录6.培训记录7.文件管理审查记录。
数据分析控制程序
数据分析控制程序编制人/日期：审核人/日期：批准人/日期：修订页目录1. 目的 (4)2. 范围 (4)3. 职责 (4)4. 程序 (4)5. 相关文件 (5)6. 附件1.流程图 (5)1.目的为对体系运行产生的数据进行收集、分析，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并获取持续改进的信息，特制定本程序。
2.范围本程序适用于确定、收集和分析与产品质量、不良事件、顾客反馈和质量管理体系运行有关的数据，包括对过程进行的监视和测量结果，进而实行数据分析。
3.职责3.1各部门负责部门内数据的收集和分析。
3.2质管部负责组织有关部门对数据分析的结果进行验证及检查。
4.程序4.1数据是指能够客观反映事实的资料或数字信息。
4.2数据来源及收集4.2.1外部数据来源及收集1)文件控制人员负责收集与医疗器械有关的政策、法规、标准等。
2)质管部负责收集监管部门、认证机构等相关部门的监督检查结果及反馈数据、技术标准。
收集与产品有关的不良事件信息。
3)研发部负责收集有关顾客对医疗器械产品的需求和期望方面的资料以及有关新产品、新技术发展方向等。
4)营销部负责收集有关顾客对产品质量的反馈（包括顾客满意情况）及投诉。
适用时，包括服务报告。
5)采购部负责收集供方供货的资料及数据。
4.2.2内部数据来源及收集1)生产部负责收集与过程和产品特性及趋势有关的数据。
2)质管部负责收集与供方、产品质量要求相关的数据。
分析过程和产品的特性和趋势，包括采取所需的改进措施的机会。
3)行政部负责收集内部员工建议等。
4.2.3数据的收集可采用记录、资料、讨论交流、电子多媒体、声像设备、通迅等方式。
4.3相关数据分析4.3.1营销部负责统计分析顾客反馈，包括产品、服务、价格、交付等方面的反映情况。
应特别关注抱怨的情况。
负责统计分析顾客规定要求包括对交付及交付后活动的要求，以及顾客虽然没有明示，但需满足的要求。
4.3.2研发部负责统计分析顾客对产品的需求和期望，分析市场及与产品有关的法律法规要求。
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1、目的
收集和分析适当的数据，以确定质量管理体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改
进。
2、适用范围
适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析。
3、相关/支持性文件
《过程和服务的监视和测量程序》
《文件控制程序》
《记录控制程序》
《纠正措施程序》
《预防措施程序》
4、职责
4．1质量管理部
a) 负责归口管理公司对内、外相关数据的传递与分析、处理；
b) 负责统计技术的选用、批准、组织培训及检查统计技术的实施效果。
4．2各部门
a) 负责各自相关的数据收集、传递、交流；
b) 负责本部门统计技术的具体选择与应用。
5、工作程序
5．1数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。
5．2数据的来源
5．2．1外部来源
a) 政策、法规、标准等；
b) 地方政府机构检查的结果及反馈；
c) 市场动态；
d) 相关方（如业主和住户、供应方等）反馈及投诉等。
5．2．2内部来源
a) 日常工作，如质量目标完成情况、服务质量检查与考评记录、内部质量审核与管理评审
报告及体系正常运行的其他记录；
b) 存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等；
c) 紧急信息如出现突发事故等；
d) 其他信息员工建议等。
5．2．3数据可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、通讯等方式。
5．3数据的收集、分析与处理
5．3．1对数据的收集、分析与处理应提供如下信息；
a) 业主和住户满意或不满意程度；
b) 服务满足业主和住户需求的符合性；
c) 过程、服务的特性及发展趋势，包括采取预防措施的机会；
d) 供方的信务标准类数据的收集分析，并负责传递至相关部门。对出现的不合格项，执行
《纠正措施程序》。
5．3．2．2政策法规类信息由质量管理部及相关部门收集、分析、整理、传递。
5．3．2．3质量管理部、工程管理部及其他相关部门积极与业主和住户进行信息沟通，以
满足业主和住户需求，妥善处理他们的意见，执行《纠正措施程序》的有关规定。