品质数据分为哪些

⑴ 苏秦 质量管理中质量管理数据分为哪几类

数据的分类:按照性质的不同质量管理中的数据通常分为两类计量值数据与计数值数据。

⑵ 品质数据与数值型数据区别

品质数据是对产品或商品进行各种化学、物理、力学等试验后所得出的数据。数值型数据是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。现实中所处理的大多数都是数值型数据。

Microsoft Excel软件中的数值型数据往往表示某些数据类型的数量，例如日期、时间、阿拉伯数字、长度、高度、重量等。

在Excel2003中，数值型数字最大正数可达9.9*10的307次方，最小负数可达-9.9*10的307次方，不过其精度只能精确到15位数字。当Excel2003单元格中的数字超过15位时，第15位以后的数字将使用数字0代替。

这个限制即使在Excel2007中也未被突破。因此当用户需要保留15以上的精确数字时，需要将单元格数据类型设置为“文本”格式。

在规划求解工具SOLVER中，最终出来的Answer Report即运算结果报告中，型数值的含义是最后求解的当行中单元格值，与该变量的极限的差值。

举例来说，如果该变量的值达到了所给极限的最大值或者最小值，那么这个变量的型数值就是0，如果达到要求的变量是1000而条件所给的极限是2500，那么该变量的型数值就是1500。

⑶ 什么是说明事物的品质特征表现的具体类别

分类数据是说明事物的品质特征表现的具体类别。分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，结果表现为类别，也统称为定性数据或称品质数据。数值型数据说明的是现象的数量特征，也称为定量数据或数量数据。

⑷ 请分别举出一个分娄品质数据和数值型数量数据的例子

分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。是对事物进行分类的结果，该数据表现为类别，使用文字来表述的。分类数据主要由分类尺度计量形成的。 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。这些类别是有顺序的，它是由顺序尺度计量形成的。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。是使用自然或度量衡单位对事物进行测量的结果，其结果表现为具体的数值。

⑸ 品质数据包括什么

数据品质是指数据为了满足特定需要应具有的特性和质量。无论是哪一类模型和分析方法，反映客观事实的数据都是必不可少的。经济计量分析技术与方法的发展，提出对经济计量模型的分层级检验和提高了对经济数据品质的要求。然而，这种做法是在逐级进行经济意义、统计学、计量经济学和延伸的拟合预测检验的同时，也默认地接受了处于更基础层面的假设：建立理论所依赖的基本假设与现实环境的一致性（事先接受了理论无偏性假设），和能够获取真实合理地反映经济现象与运行结果的数据
同时也必然对数据的质量和定量分析方法的科学性及相互之间的内在联系提出相应的要求。若缺乏对数据质量的检验，就好像“巧妇难为无米之炊”，原料品质不行，而且不可替换，再好的烹饪大师和厨具条件也难以做出上等佳肴。

客观上经济数据大都具有互为因果的交互性、解释变量之间的共线性和非参数形式的隐函数模型结构等属性，而传统定量分析方法无法突破和消除这些局限性。基于新古典理论的经济计量方法，用外生给定的方法寻找分析起点，回避交互性、共线性和隐函数性等问题。于是，像定义在商品集上的偏好序关系、风险态度、时间价值、技术水平等假设都需要预先给定，因而难以解释和处理新经济增长理论中技术进步内生化的问题。虽然经济计量学的新进展也在不断地放宽约束限制条件，但难以取得根本性突破。实际数据是诸多因素综合影响的结果，在现有的理论框架中，很多因素的影响方式和程度是不可能明确和确切地表示出来。

实验经济学（与行为经济学联袂）的形成动因和主要功能之一是检验经济理论，尤其是逐一验证基本行为假设，如风险态度、偏好稳定性、效用价值、市场竞争、信息和制度规则等对决策行为的影响

⑹ 质量管理数据类型有哪几种

楼主的问题比较大，一般可以这么去理解质量管理的数据:
1.质量管理体系本身。包括管理制度，质量手册，程序文件，作业细则，记录等
2.质量管理数据。包括质量管理体系运行中产生的各类管理类见证信息，如文件控制见证，管理评审资料，内审资料，人员管理资料，设备管理资料，方法管理资料，内外部质控资料，不符合控制资料，纠正和预防控制资料，数据分析资料，持续改进资料等。
3.业务流程数据。如原料管理，产品管理，工艺流程见证等数据。

⑺ 品质数据常用什么统计图进行分析

1、条形图

用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。条形图是统计图资料分析中最常用的图形。

按照排列方式的不同，可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同，可分为条形比较图和条形结构图。

2、扇形图

以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。也叫作百分数比较图。扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。

3、折线图

以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映同一事物在不同时间里的发展变化的情况。

折线图在生活中运用的非常普遍，虽然它不直接给出精确的数据，但只要掌握了一定的技巧，熟练运用“坐标法”也可以很快地确定某个具体的数据。

4、网状图

网状统计图的特点是：

母代表的意义，在具体的答题过程中就可以脱离字母，较简便找出答案。

5、茎叶统计图

茎叶图又称“枝叶图”，它的思路是将数组中的数按位数进行比较，将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干（茎），将变化大的位的数作为分枝（叶），列在主干的后面，这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数，每个数具体是多少。

⑻ 什么是品质数据

分两方面来考虑这个问题；
1、数据真实性是作为搞品质的基础，只有这样才能发现问题，而不时掩盖问题；
2、和厂内其它主管的关系处理属于沟通问题，沟通能力也是作为考核一个主管最基本的能力之一，在处理该问题的时候，作为一个品质主管，不单单只是将问题暴露出来（让别人感觉在揭他的短），也要向生产部门调查、交流，和他们一起提出可行性的分析和改善提案，使生产部门的主管能够接受你，觉得你说的是正确的，只有真的改善了，真的有了进步，才是大家愿意看到的；
另外，现阶段的品质数据较差并不一定是坏事，这表示还有很大的改善空间，表明这正可以发挥你作为品质主管应有的价值，树立你在主管中的威信（我想生产部门主管也是乐意通过改善取得成绩）。
最后，建议你和需要配合你工作的主管好好喝喝酒，沟通沟通，毕竟大家在同一条船上，真取得了成绩大家都进步，都有满足感和成就感，都能得到老板的赏识，不要玩心计，算来算去算自己，这样没意思。

⑼ 品质！何为品质品质应该包括哪些因素如何用数据衡量品质建筑的品质又是怎么衡量呢谢谢大家！

品质如同质量，一般讲好的产品品质，就是好的质量，国内一般企业设立为质量部，而一些外企所设立的品质部。因素非常多，大体上可以分为：

1.功能
2.特点
4.耐用度
5.服务度
6.高品质的外观
各自数据各有不同，比如说耐用度，产品连续使用十年没有问题
建筑的品质主要是坚固耐用抗震等。有专门的监理机构出局房屋建筑品质报告的。。

⑽ 质量数据的分类

数据录入过程
质量数据是指由个体产品质量特性值组成的样本(总体)的质量数据集，在统计上称为变量；个体产品质量特性值称变量值。 根据质量数据的特点，可以将其分为计量值数据和计数值数据。
1.计量值数据
计量值数据是可以连续取值的数据，属于连续型变量。其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。它通常由测量得到，如重量、强度、几何尺寸、标高、位移等。此外，一些属于定性的质量特性，可由专家主观评分、划分等级而使之数量化，得到的数据也属于计量值数据。
2.计数值数据
计数值数据是只能按0，1，2，……数列取值计数的数据，属于离散型变量。它一般由计数得到。计数值数据又可分为计件值数据和计点值数据。
(1)计件值数据，表示具有某一质量标准的产品个数。如总体中合格品数、一级品数。
(2)计点值数据，表示个体(单件产品、单位长度、单位面积、单位体积等)上的缺陷数、质量问题点数等。如检验钢结构构件涂料涂装质量时，构件表面的焊渣、焊疤、油污、毛刺数量等。
数据一致性
很多用户甚至一些数据仓库项目的开发人员经常将数据质量和数据仓库项目开发中的ETL过程的数据一致性混为一谈，错误的认为数据仓库项目（也即ETL过程）能够修复数据以提高数据质量，其实数据质量和ETL过程的数据一致性是两个不同的概念。ETL过程的数据一致性是指根据相同的业务理解（基于源系统模型和基于数据仓库模型），在源系统查询和统计的信息与在数据仓库中得到的结果在各个细节层次（包括明细层次）上都是相同的。数据一致性是ETL过程必须保证的。质量是数据存在于企业的源系统中的，如常见的客户代码的不规范，同一个客户在不同的系统中（例如业务处理系统和财务系统）有不同的代码，甚至同一个客户在同一个系统中也有不同的代码，以保险公司的业务处理系统为例，同一个客户先后在同一个保险公司投保，不同的业务员可能会输入不同的客户代码；更常见的是那些没有实现大集中的分布式的应用，同一个客户（如工商银行）在不同的分公司（如河南分公司和湖北分公司）投保，业务员很可能会输入不同的代码；再如，在业务处理系统中，有些录入人员为了录入的方便，常常将一些内容不输或者采用默认值，造成一些重要录入信息的缺失或错误。这些数据质量问题对数据分析系统造成严重的干扰和破坏。数据仓库项目虽然不能够修复数据以提高数据质量，但能发现存在的部分问题从而提醒用户哪些数据是有质量问题的，给出用户一些改进的建议，同时在分析和决策时应降低对这些数据的依赖程度，也可以提供辅助的方法跟踪、监测数据质量问题。