质量p图怎么收集数据

❶ 质量数据的收集方法有哪些

质量数据的收集方法有哪些

质量数据是指某质量指标的质量特性值。 狭义的质量数据主要是产品质量相关的数据，如不良品数、合格率、直通率、返修率等。广义的质量数据指能反映各项工作质量的数据，如质量成本损失、生产批量、库存积压、无效作业时间等。这些均将成为精益质量管理的研究改进对象。那么质量数据的收集方法有哪些呢？

(一)全数检验

全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平评价结论的方法。

(二)随机抽样检验

抽样检验是按照随机抽样的原则，从总体中抽取部分个体组成样本，根据对样品进行检测的结果，推断总体质量水平的方法。 抽样的具体方法有：

1.简单随机抽样

简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机抽样，是对总体不进行任何加工，直接进行随机抽样，获取样本的方法。

适用于——总体差异不大，或对总体了解甚少的情况。

2.分层抽样

分层抽样又称分类或分组抽样，是将总体按与研究目的有关的某一特性分为若干组，然后在每组内随机抽取样品组成样本的方法。

优点——对每组都有抽取，样品在总体中分布均匀，更具代表性。 适用于——总体比较复杂的情况。

工程质量控制用于：①研究混凝土浇筑质量时，可以按生产班组分组、或按浇筑时间(白天、黑夜;或季节)分组、②按原材料供应商分组后，再在每组内随机抽取个体。

3.等距抽样

等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后均分为n组，这时每组有K=N/n个个体，的方法。如在流水作业线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。

4.整群抽样

整群抽样一般是将总体按自然存在的状态分为若干群，并从中抽取样品群组成样本，然后在中选群内进行全数检验的方法。如对原材料质量进行检测，可按原包装的.箱、盒为群随机抽取，对中选箱、盒做全数检验;每隔一定时间抽出一批产品进行全数检验等。

由于随机性表现在群间，样品集中，分布不均匀，代表性差，产生的抽样误差也大，同时在有周期性变动时，也应注意避免系统偏差。 5.多阶段抽样

多阶段抽样又称多级抽样。上述抽样方法的共同特点是整个过程中只有一次随机抽样，因而统称为单阶段抽样。但是当总体很大时，很难一次抽样完成预定的目标。多阶段抽样是将各种单阶段抽样方法结合使用，通过多次随机抽样来实现的抽样方法。如检验钢材、水泥等质量时，可以对总体1万个个体按不同批次分为100群，每群100件样品，从中随机抽取8群，而后在中选的8群中的800个个体中随机抽取100个个体，这就是整群抽样与分层抽样相结合的二阶段抽样，它的随机性表现在群间和群内有两次。

❷ 如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图

近年来，随着技术的进步、互联网速度提升、移动互联网更新换代、硬件技术不断发展、数据采集技术、存储技术、处理技术得到长足的发展，使我们不断加深了对数据分析的需求。但数据分析本身并不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。如何做好数据分析，简单来说，只需5步。
第一步：明确分析的目标和框架
对一个分析项目，数据分析师应该明确业务目标是什么，初步选定哪些变量作为研究对象，从而为收集数据、分析数据提供清晰的目标，避免无意义的数据分析。同时对项目进行简单的评估，即时调整项目，构建出分析的思路与整体的框架。
第二步：数据收集
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。作为数据分析师，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行规划。
1) 将识别的需求转化为具体的需求，明确研究的变量需要哪些数据。
2) 明确数据的来源渠道，数据的渠道主要有三种，一种是从公司系统数据库直接导出，另一种是通过网络爬虫软件（如火车头、集搜客GooSeeker）从网上抓取数据，也可以直接通过问卷的形式来收集数据。
第三步：数据处理
数据分析的中最重要的一步是提高数据质量，最好的数据值分析如果有垃圾数据将会产生错误结果和误导。因此，对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，数据处理包括数据清洗、数据转化等处理方法。
第四步：数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，通过数据建立模型，进而为商业提供决策参考。
到了这一阶段，为了驾驭数据、展开数据分析，需要涉及到工具与分析软件的使用。
要熟悉数据分析的方法，首先需要良好的统计基础，了解像方差、抽样、回归、聚类分析、判别分析、因子分析等数据分析方法的原理以及使用，才能灵活的根据业务目标以及已有数据来选择分析的方法。
其次掌握几种常用的数据分析软件，如较基础的Excel、SPSS,或SAS、R等较高级的分析软件，保证分析工作的高效进行。
第五步：撰写分析报告
一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点：
1) 要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。
2) 每个分析都有结论，而且结论一定要明确。
3) 分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。
4) 数据分析报告尽量图表化。
5) 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。

❸ 数据分析中数据收集的方法有哪些

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

❹ 质量管理中的统计方法有哪几种

1、统计分析表法和措施计划表法：

质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。

2、排列图法：

排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。

收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。

作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。

3、因果分析图法：

因果分析图又叫特性要因图。按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。

画因果分析图的注意事项：影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。

(4)质量p图怎么收集数据扩展阅读

标准化工作是质量管理的重要前提，是实现管理规范化的需要，“不讲规矩不成方圆”。企业的标准分为技术标准和管理标准。

工作标准实际上是从管理标准中分离出来的，是管理标准的一部分。技术标准主要分为原材料辅助材料标准、工艺工装标准、半成品标准、产成品标准、包装标准、检验标准等。

它是沿着产品形成这根线环环控制投入各工序物料的质量，层层把关设卡，使生产过程处于受控状态。在技术标准体系中，各个标准都是以产品标准为核心而展开的，都是为了达到产成品标准服务的。

管理标准是规范人的行为、规范人与人的关系、规范人与物的关系，是为提高工作质量、保证产品质量服务的。它包括产品工艺规程、操作规程和经济责任制等。

企业标准化的程度，反映企业管理水平的高低。企业要保证产品质量，要建立健全各种技术标准和管理标准，力求配套。

❺ 质量管理常见的收集数据的方法有

质量管理常见的收集数据的方法有问卷调查法、访谈调查法、观察调查法、文献调查法、网络调查法等。
1、问卷调查法：是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。
2、访谈调查法：是社会调查中最古老、最常用的方法之一。通过与调查对象进行交谈，收集口头资料的一种调查方法。
3、观察调查法：观察调查法主要观察人们的行为、态度和情感，系统地记录人、物体或者事件的行为模式的过程。
4、文献调查法：通过寻找文献搜集有关市场信息的调查方法，它是一种间接的非介入式的市场调查方法。
5、网络调查法：通过互联网、计算机通信和数字交互式媒体，了解和掌握信息的方式。