品質數據分析工具有哪些

① 典型質量分析工具有哪些

典型的質量分析工具，當然有捲尺，鋼尺，游標卡尺，電子秤，放大鏡這些

② 質量管理5大工具7大手法是什麼

5大工具

1、統計過程式控制制（SPC，Statistical Process Control）；

是一種製造控制方法，是將製造中的控制項目，依其特性所收集的數據，通過過程能力的分析與過程標准化，發掘過程中的異常，並立即採取改善措施，使過程恢復正常的方法。

2、測量系統分析（MSA，Measurement System Analyse）；

是對每個零件能夠重復讀數的測量系統進行分析，評定測量系統的質量，判斷測量系統產生的數據可接受性。

3、失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；

FMEA實際是一組系列化的活動，其過程包括：找出產品／過程中潛在的故障模式；根據相應的評價體系對找出的潛在故障模式進行風險量化評估；列出故障起因／機理，尋找預防或改進措施。

4、產品質量先期策劃（APQP，Advanced Proct Quality Planning）；

產品質量策劃是一種結構化的方法，用來確定和制定確保某產品使顧客滿意所需的步驟。

5、生產件批准程序（PPAP，Proction Part Approval Process）。

一種實用技術，其目的是在第一批產品發運前，通過產品核准承認的手續，驗證由生產工裝和過程製造出來的產品符合技術要求。

七大手法

1、樹圖

樹圖就是以「目的—方法」或「結果—原因」層層展開分析，以尋找最恰當的方法和最根本的原因，因其形狀如大樹分枝，因此取名樹圖，目前在企業界被廣泛應用。

2、關連圖

關連圖就是把現象與問題有關系的各種因素串聯起來的圖形。通過連圖可以找出與此問題有關系的一切要圖，從而進一步抓住重點問題並尋求解決對策。

3、親和圖

親和圖也叫KJ法，是指把收集到大量的各種數據、資料，按照其之間的親和性（相近性）歸納整理，使問題明朗化，從而有利於問題解決的一種方法。

4、矩陣圖

矩陣圖是指從問題事項中找出成對的因素群，分別排列成行和列，找出其間行與列的相關性或相關程度大小的一種方法。

5、矢線圖

矢線圖即網路分析技術，是以工序之間相互聯系的網路圖和較為簡單的計算方法來反映整個工程或任務的全貌，指出對全局有影響的關鍵工序和關鍵路線，從而做出切合實際的統籌安排。

6、PDPC法

PDPC法是英文原名ProcessDecision Program Chart的縮寫，中文稱之為過程決策程序圖法。所謂PDPC法是指為實現某一目的進行多方案設計，以應對實施過程中產生的各種變化的一種計劃方法。

7、矩陣數據分析

矩陣數據分析法是指通過運用主要成分分析等計算方法，准確地整理和分析在矩陣圖上用數據定量化表示的各元素間關系的一種方法。是一種定量分析問題的方法。在品質管理新七大手法中，矩陣數據分析法是唯一一種利用數據分析問題的方法。

八大原則

1、以顧客為關注焦點：組織依存於其顧客。因此組織應理解顧客當前和未來的需求，滿足顧客並爭取超越顧客期望。

2、領導作用：領導者確立本組織統一的宗旨和方向。他們應該創造並保持使員工能充分參與實現組織目標的內部環境。

3、全員參與：各級人員是組織之本，只有他們的充分參與，才能使他們的才幹為組織獲益。

4、過程方法：將相關的活動和資源作為過程進行管理，可以更高效地得到期望的結果。

5、管理的系統方法：識別、理解和管理作為體系的相互關聯的過程，有助於組織實現其目標的效率和有效性。

6、持續改進：組織總體業績的持續改進應是組織的一個永恆的目標。

7、基於事實的決策方法：有效決策是建立在數據和信息分析基礎上。

8、互利的供方關系：組織與其供方是相互依存的，互利的關系可增強雙方創造價值的能力。

③ 品質五大工具：MSA、APQP、SPC、FMEA、PPAP分別是什麼

APQP&CP:產品質量先期策劃&控制計劃

PPAP：生產件批准程序

FMEA：潛在失效模式

SPC：統計製程式控制制

MSA：量測系統分析

以上五種是TS 16949中的五大核心工具

④ QC七大工具是哪些

1. KJ法（親和圖法）（Affinity Diagram）：從雜亂的語言數據中汲取信息；

2. 關聯圖法（Rolation Diagram）：理清復雜因素間的關系；

3. 系統圖法（Systematization Diagram）：系統地尋求實現目標的手段；

4. 矩陣圖法（Matrix Diagram）：多角度考察存在的問題,變數關系；

5. 過程決策計劃圖法（Process Dicesion program Chart）：預測設計中可能出現的障礙和結果；

6. 箭條圖法（Arrow Diagram）：合理制定進度計劃；

7. 矩陣數據分析法（Factor Analysis）多變數轉化少變數數據分析；

(4)品質數據分析工具有哪些擴展閱讀

新QC七大手法的特點：

1、整理語言資料的工具

2、將語言情報用圖形表示的方法

3、引發思考，有效解決凌亂問題；

4、充實計劃；

5、防止遺漏、疏忽；

6、使有關人員了解；

7、促使有關人員的協助；

8、確實表達過程。

9、管理工具，可以應用於QC以外的領域

新QC七大手法的五項益處：

1、迅速掌握重點--實時掌握問題重心，不似無頭蒼蠅般地找不到重點。

2、學習重視企劃--有效解析問題，透過手法的運用，尋求解決之道。

3、重視解決過程--重視問題解決的過程，不只是要求成果。

4、了解重點目標--擁有正確的方向，不會顧此失彼。

5、全員系統導向--強化全員參與的重要性，進而產生參與感與認同感。

⑤ 數據分析工具軟體有哪些

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi

Excel也存在一些問題，長期困擾一線業務用戶：

1.首先是性能問題。對於大數據量，Excel處理起來很慢，甚至超過100萬行，就完全不支持。

2.數據獲取的過程麻煩。特別是周期性的數據獲取，每次都要找IT人員幫忙，再粘貼到excel中去。

3.共享的安全性和便利性問題。用戶大都是把Excel文件通過郵件或即時通訊軟體共享。首先，文件滿天飛，不好管理；其次，許可權不好控制，沒法做到只共享分析結果，而不共享明細數據；最後，數據沒法做到每個人的數據不同，根據用戶許可權動態更新數據。

Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。


Smartbi Excel分析的功能亮點

1.支持Excel直連資料庫，數據准備自己搞定

2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析

3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據

4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據

5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境

6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集群）運算

7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權

思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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⑥ 有效數據分析工具有哪些

1、Excel

在很多人眼裡，Excel只是一個辦公軟體，但實際上，大部分人對Excel的認知還不到50%。Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。

當然也有人認為自己非常精通計算機編程語言，不屑於使用Excel這種工具，因為Excel不能處理大數據。但換個思維想想，我們在日常中用到的數據是否超過了大數據這個極限呢?而且我們國家中小微型企業佔了大部分，Excel足夠處理絕大多數的數據分析需求。

2、Python

不可否認的是，python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。你可以隨心所欲地寫代碼執行你想要的東西。盡管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。

尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢。

新人在初入門時可以先不學Python，很多初級崗位甚至用不上Python，但如果想在這條路上長遠發展，它一定是個逃不開的工具。

3、BI工具

BI也就是商業智能，這類工具就是為數據分析而生的。你會發現BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。

⑦ 數據分析軟體有哪些

數據分析軟體有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。

1、Excel

為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。

5、Tableau Software

Tableau Software用來快速分析、可視化並分享信息。Tableau Desktop 是基於斯坦福大學突破性技術的軟體應用程序。它可以以在幾分鍾內生成美觀的圖表、坐標圖、儀表盤與報告。

⑧ 質量管理工具有哪些，能簡單分析就行

質量管理五大工具，也稱品管五大工具。包括：
1.統計過程式控制制（SPC，Statistical
Process
Control）；
2.測量系統分析（MSA，Measurement
System
Analyse）；
3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure
Mode
&
Effect
Analyse）；
4.產品質量先期策劃（APQP，Advanced
Proct
Quality
Planning）；
5.生產件批准程序（PPAP，Proction
Part
Approval
Process）。
一、SPC
SPC是一種製造控制方法，是將製造中的控制項目，依其特性所收集的數據，通過過程能力的分析與過程標准化，發掘過程中的異常，並立即採取改善措施，使過程恢復正常的方法。
利用統計的方法來監控製程的狀態，確定生產過程在管制的狀態下，以降低產品品質的變異
SPC能解決之問題
：
1.經濟性：有效的抽樣管制，不用全數檢驗，不良率，得以控製成本。使製程穩定，能掌握品質、成本與交期；
2.預警性：製程的異常趨勢可即時對策，預防整批不良，以減少浪費。
3.分辨特殊原因：作為局部問題對策或管理階層系統改進之參考。
4.善用機器設備：估計機器能力，可妥善安排適當機器生產適當零件。
5.改善的評估：製程能力可作為改善前後比較之指標。
二、MSA
一是確保測量數據的准確性/質量，使用測量系統分析（MSA）方法對獲得測量數據的測量系統進行評估；二是確保使用了合適的數據分析方法，如使用SPC工具、試驗設計、方差分析、回歸分析等。MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用數理統計和圖表的方法對測量系統的解析度和誤差進行分析。
測量系統分析（MSA）是對每個零件能夠重復讀數的測量系統進行分析，評定測量系統的質量，判斷測量系統產生的數據可接受性。
三、FMEA
在設計和製造產品時，通常有三道控制缺陷的防線：避免或消除故障起因、預先確定或檢測故障、減少故障的影響和後果。

⑨ 簡述常用的質量管理七大工具用法

質管理七大手法即：QC七工具，是常用的統計管理方法，又稱為初級統計管理方法。它主要包括：查件表、柏拉圖（又稱排列圖或帕累托圖）、層別法、特性要因圖（又稱魚骨圖，石川圖）、散布圖、直方圖（又稱品質分布圖）、管制圖。
1、查件表：是QC的基本功。
是以簡單的數據、容易理解的方式，製成圖表或表格，必要時記上檢查記號並加以統計整理，作為進一步分析或檢查核對用的工具；
2、柏拉圖：是把握重點的利器。
是根據收集的數據系統的層別分類，計算出比例並從大到小排列，製成累積值的圖形，是識別重點的有效工具，對重點影響項目改進，效果會比較明顯；
3、層別法：撥開迷霧見本質。
將得到的數據資料和調查對象人員、設備、產品等進行分類，層層對比，分析發現真正問題所在；
4、特性要因圖：尋找原因的捷徑。
即採用由結果到原因層層倒推法，從人、機、料、法、環方面逐一分析，最後找出關鍵原因；
5、散布圖：查看數據分布的工具。
當兩組特性值或數據中的一組發生變時，對另一組數據產生的影響，兩組數據值稱為相關。用圖表的形式表現其關系，就是散布圖；
6、直方圖：品質穩定性的分析工具。
是根據收集的數據畫成以組距為底、以次數為高的直方矩形圖，能一目瞭然的預測並監控產品品質狀況；
7、管制圖：及時發現問題的工具。
通過日常的監測來判定製程是否處於穩定的狀態的圖表就是管制圖。可以及時發現品質問題，並通過相應的調整手段，使製程處於穩定狀態。