質量p圖怎麼收集數據

❶ 質量數據的收集方法有哪些

質量數據的收集方法有哪些

質量數據是指某質量指標的質量特性值。 狹義的質量數據主要是產品質量相關的數據，如不良品數、合格率、直通率、返修率等。廣義的質量數據指能反映各項工作質量的數據，如質量成本損失、生產批量、庫存積壓、無效作業時間等。這些均將成為精益質量管理的研究改進對象。那麼質量數據的收集方法有哪些呢？

(一)全數檢驗

全數檢驗是對總體中的全部個體逐一觀察、測量、計數、登記，從而獲得對總體質量水平評價結論的方法。

(二)隨機抽樣檢驗

抽樣檢驗是按照隨機抽樣的原則，從總體中抽取部分個體組成樣本，根據對樣品進行檢測的結果，推斷總體質量水平的方法。 抽樣的具體方法有：

1.簡單隨機抽樣

簡單隨機抽樣又稱純隨機抽樣、完全隨機抽樣，是對總體不進行任何加工，直接進行隨機抽樣，獲取樣本的方法。

適用於——總體差異不大，或對總體了解甚少的情況。

2.分層抽樣

分層抽樣又稱分類或分組抽樣，是將總體按與研究目的有關的某一特性分為若干組，然後在每組內隨機抽取樣品組成樣本的方法。

優點——對每組都有抽取，樣品在總體中分布均勻，更具代表性。 適用於——總體比較復雜的情況。

工程質量控制用於：①研究混凝土澆築質量時，可以按生產班組分組、或按澆築時間(白天、黑夜;或季節)分組、②按原材料供應商分組後，再在每組內隨機抽取個體。

3.等距抽樣

等距抽樣又稱機械抽樣、系統抽樣，是將個體按某一特性排隊編號後均分為n組，這時每組有K=N/n個個體，的方法。如在流水作業線上每生產100件產品抽出一件產品做樣品，直到抽出n件產品組成樣本。

4.整群抽樣

整群抽樣一般是將總體按自然存在的狀態分為若干群，並從中抽取樣品群組成樣本，然後在中選群內進行全數檢驗的方法。如對原材料質量進行檢測，可按原包裝的.箱、盒為群隨機抽取，對中選箱、盒做全數檢驗;每隔一定時間抽出一批產品進行全數檢驗等。

由於隨機性表現在群間，樣品集中，分布不均勻，代表性差，產生的抽樣誤差也大，同時在有周期性變動時，也應注意避免系統偏差。 5.多階段抽樣

多階段抽樣又稱多級抽樣。上述抽樣方法的共同特點是整個過程中只有一次隨機抽樣，因而統稱為單階段抽樣。但是當總體很大時，很難一次抽樣完成預定的目標。多階段抽樣是將各種單階段抽樣方法結合使用，通過多次隨機抽樣來實現的抽樣方法。如檢驗鋼材、水泥等質量時，可以對總體1萬個個體按不同批次分為100群，每群100件樣品，從中隨機抽取8群，而後在中選的8群中的800個個體中隨機抽取100個個體，這就是整群抽樣與分層抽樣相結合的二階段抽樣，它的隨機性表現在群間和群內有兩次。

❷ 如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖

近年來，隨著技術的進步、互聯網速度提升、移動互聯網更新換代、硬體技術不斷發展、數據採集技術、存儲技術、處理技術得到長足的發展，使我們不斷加深了對數據分析的需求。但數據分析本身並不是目標，目標是使業務能夠做出更好的決策。如何做好數據分析，簡單來說，只需5步。
第一步：明確分析的目標和框架
對一個分析項目，數據分析師應該明確業務目標是什麼，初步選定哪些變數作為研究對象，從而為收集數據、分析數據提供清晰的目標，避免無意義的數據分析。同時對項目進行簡單的評估，即時調整項目，構建出分析的思路與整體的框架。
第二步：數據收集
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。作為數據分析師，需要對收集數據的內容、渠道、方法進行規劃。
1) 將識別的需求轉化為具體的需求，明確研究的變數需要哪些數據。
2) 明確數據的來源渠道，數據的渠道主要有三種，一種是從公司系統資料庫直接導出，另一種是通過網路爬蟲軟體（如火車頭、集搜客GooSeeker）從網上抓取數據，也可以直接通過問卷的形式來收集數據。
第三步：數據處理
數據分析的中最重要的一步是提高數據質量，最好的數據值分析如果有垃圾數據將會產生錯誤結果和誤導。因此，對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，數據處理包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
第四步：數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，通過數據建立模型，進而為商業提供決策參考。
到了這一階段，為了駕馭數據、展開數據分析，需要涉及到工具與分析軟體的使用。
要熟悉數據分析的方法，首先需要良好的統計基礎，了解像方差、抽樣、回歸、聚類分析、判別分析、因子分析等數據分析方法的原理以及使用，才能靈活的根據業務目標以及已有數據來選擇分析的方法。
其次掌握幾種常用的數據分析軟體，如較基礎的Excel、SPSS,或SAS、R等較高級的分析軟體，保證分析工作的高效進行。
第五步：撰寫分析報告
一份好的數據分析報告很重要，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，好的分析報告應該有以下一些要點：
1) 要有一個好的框架，層次明了，讓讀者一目瞭然。
2) 每個分析都有結論，而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。

❸ 數據分析中數據收集的方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

❹ 質量管理中的統計方法有哪幾種

1、統計分析表法和措施計劃表法：

質量管理講究科學性，一切憑數據說話。因此對生產過程中的原始質量數據的統計分析十分重要，為此必須根據本班組，本崗位的工作特點設計出相應的表格。

2、排列圖法：

排列圖法是找出影響產品質量主要因素的一種有效方法。

收集數據，即在一定時期里收集有關產品質量問題的數據。如，可收集1個月或3個月或半年等時期里的廢品或不合格品的數據。

作排列圖。即根據上表數據進行作圖。需要注意的是累計百分率應標在每一項目的右側，然後從原點開始，點與點之間以直線連接，從而作出帕累托曲線。

3、因果分析圖法：

因果分析圖又叫特性要因圖。按其形狀，有人又叫它為樹枝圖或魚刺圖。它是尋找質量問題產生原因的一種有效工具。

畫因果分析圖的注意事項：影響產品質量的大原因，通常從五個大方面去分析，即人、機器、原材料、加工方法和工作環境。每個大原因再具體化成若干個中原因，中原因再具體化為小原因，越細越好，直到可以採取措施為止。

(4)質量p圖怎麼收集數據擴展閱讀

標准化工作是質量管理的重要前提，是實現管理規范化的需要，「不講規矩不成方圓」。企業的標准分為技術標准和管理標准。

工作標准實際上是從管理標准中分離出來的，是管理標準的一部分。技術標准主要分為原材料輔助材料標准、工藝工裝標准、半成品標准、產成品標准、包裝標准、檢驗標准等。

它是沿著產品形成這根線環環控制投入各工序物料的質量，層層把關設卡，使生產過程處於受控狀態。在技術標准體系中，各個標准都是以產品標准為核心而展開的，都是為了達到產成品標准服務的。

管理標準是規范人的行為、規范人與人的關系、規范人與物的關系，是為提高工作質量、保證產品質量服務的。它包括產品工藝規程、操作規程和經濟責任制等。

企業標准化的程度，反映企業管理水平的高低。企業要保證產品質量，要建立健全各種技術標准和管理標准，力求配套。

❺ 質量管理常見的收集數據的方法有

質量管理常見的收集數據的方法有問卷調查法、訪談調查法、觀察調查法、文獻調查法、網路調查法等。
1、問卷調查法：是指通過制定詳細周密的問卷，要求被調查者據此進行回答以收集資料的方法。
2、訪談調查法：是社會調查中最古老、最常用的方法之一。通過與調查對象進行交談，收集口頭資料的一種調查方法。
3、觀察調查法：觀察調查法主要觀察人們的行為、態度和情感，系統地記錄人、物體或者事件的行為模式的過程。
4、文獻調查法：通過尋找文獻搜集有關市場信息的調查方法，它是一種間接的非介入式的市場調查方法。
5、網路調查法：通過互聯網、計算機通信和數字互動式媒體，了解和掌握信息的方式。