尺寸变化数据收集多少合适

A. 手机中照片的大小设为多少最合适

因为图片尺寸直接决定了图片的大小.具体选择哪个尺寸,看你的照片想做什么用途了.如果你想放大后冲洗出来是很不现实的,因为现在所有的手机照出来都是惨不忍睹,要是想洗出来的话还得拿相机照,所以如果你想留个纪念,或者放在电脑上大概浏览的话,越大越好,只要你的卡有足够的空间.

而手机照相的重要功能就是直接发彩信,这样就需要图片大小不超过50KB,图片尺寸一般为320*240比较合适.

用多大尺寸,看你照相的用途而定

B. 关于千分尺GRR测试数据收集

1.尺寸的准确性和量具的稳定性可以做MSA（MSA：选十个相同的产品，远三个不同的人，用同一个量具，去检测这十个编号的产品，每个人检测三遍，记录每次每人测试的数据，可以评定出结论）
2.检测人员的选定是在现场使用计量器具的人，若非检测人员，也应该对量具使用熟悉才行！

C. excel插入图表，什么类型数据用什么形式图表最恰当合适。

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图（一共有6种类型）

适用场景：适用于有空间位置的数据集；

优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；

（1）行政地图（面积图）

（2）行政地图（气泡图）

（3）地图图表：点状图

（4）地图图表：热力图

（5）地图图表：散点图

（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形

5.饼图（环图）

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势：理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。

9.散点图

适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）

10.面积图

适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。

11.指标卡

适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。

优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景：一般用来显示项目的完成进度。

优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。

劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。

劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。

所有的数据图表均来自BDP个人版~~~图表综合效果如下：

D. 体现两组数据变化情况采用什么统计图比较合适

如果是想了解趋势，选择线状统计图；如果想对比所占比例有何不同，则选择饼状；若单纯比较大小，选择柱状比较好。

E. 如何更好地进行数据采集

工程师经常需要进行数据采集来验证产品的性能和指标，或者对一些特定的应用进行监测和控制，以便确定其物理参数，例如温度、应力、压力和流量。在设计产品时，工程师需要进行各种测量以确保其产品能够达到预期的技术指标。例如在电源表征应用中，工程师可能会测量不同负载条件下的电源输出。在所有负载条件下，电压输出都必须保持稳定，同时产品内部的温度变化也应保持最小。或者，在一家饮料制造厂中，化学工程师可能需要监测最终产品的液体流量。在液体流量达到最小或最大极限值时，则需对其进行调整。 在某些情况下，采集此类数据可能非常困难。有没有更好的办法来采集数据，并保证数据是有效的？本文介绍了几种数据采集应用，并将说明一些不同的工具如何帮助您采集和分析数据。 在本文中，我们将探讨这些应用的具体情况，并向您介绍通过选择适合的数据采集设备，将会为您的数据采集和分析带来哪些帮助。 选择测量设备 在数据采集过程中，许多测量都需要使用传感器将物理现象转换为电压、电阻或频率，再使用适当的测量设备（例如数字万用表）对这些电信号进行测量。 温度测量是数据采集中最常进行的物理测量之一，它可以通过使用热电偶、RTD（电阻式温度探测器）或热敏电阻传感器来实现。热电偶是一个由两种不同金属构成的接点，而该接点在受热时会产生电压。将该电压与一个参考接点进行比较，用两者的差值来确定相关的温度。RTD 和热敏电阻是以电阻为基础制成的传感器。随温度的变化，传感器的输出电阻将出现相应的改变。您应当根据测量的类型以及应用所需的精度和线性度选择合适的传感器。 几乎所有的万用表都可以测量传感器产生的电压或电阻，但并非所有的万用表都可以将电压或电阻转换为物理测量值显示。例如，如果您使用热电偶进行温度测量，就需要一个具有自动转换程序的万用表。使用这些内置的转换程序，可以将原始的热电偶测量结果从电压值转换为温度值。 因此在进行物理测量时，例如上述的电源表征应用，必须选择一个具有自动转换程序的仪器。与此同时，如果您希望进一步地简化数据采集和分析过程，请选择具有下列特性的数据采集设备： �6�1 支持数学方程， 如Mx + B，可以方便地转换其他的传感器输出 �6�1 在信号的测量结果超过预定限制阈值时能够触发硬件报警 �6�1 包含前端多路复用器，可以将多个测量点或传感器连接到一个测量仪器 �6�1 包含能够帮助进行数据采集和分析的软件 使用软件工具采集并分析数据 软件工具也可以让数据采集和分析变得更简单。一般来说，软件工具可以简化仪器的连接，同时无需任何编程即可进行数据采集和分析。Microsoft �0�3- Excel 是一种最常见的数据分析工具 。大多数的 PC 中都装有 Microsoft excel，它的使用非常广泛。作为一款功能强大的电子表格应用软件，它支持插入公式，并包含许多内置的制图功能。部分厂商还提供了 Microsoft Excel 插件，以帮助设置和采集数据。这些产品充分利用微软的专业技术，可以将采集到的数据直接捕获到 Microsoft Excel 中。随后，用户使用微软内置的公式和绘图工具，对这些数据进行处理并绘制成图形。但该工具需要用户熟练掌握 Microsoft Excel 的公式和图形功能。 部分仪器厂商还提供了其他的应用软件，以扩展仪器的功能，使之更好地适用于特定任务。对于数据采集，这些软件产品可以简化仪器的连接，根据需要轻松定义不同的测量、限制阈值和动作。也可以预定或根据特定事件触发数据采集。诸如标度和数学公式等特性也可以让您更方便地对数据进行处理和分析。 我们将通过一个简单的示例，来详细描述上述的电源表征应用。需要采集的数据包括温度、电压和数字测量结果。在所有负载条件下电压输出都必须保持稳定，同时产品内部的温度变化也应保持最小。 我们使用仪器软件来采集和分析这些数据，并选定扫描中包含的独立通道，指定不同的测量功能、范围和分辨率值。 图1 中，通道 1001 至 1005 设置为测量电源中的不同电压，通道 1006 至 1010 设置为测量电源内部不同位置的温度变化。由于该仪器包含热电偶自动转换程序，因此我们无需额外进行转换。温度值直接显示为摄氏度值。通道 2001 至 2002 是数字通道，用于读取电源状态。 Res 列用于指定直流电压测量分辨率，并选择测量的温度标度（摄氏度、华氏度或开氏度）。标度功能（即 Mx + B）用于对每个通道上的读数应用增益和偏置，并可以用来定制线性转换。这在校准损耗、增益或偏置时十分有用。 在每个通道上设置报警。每个测量结果都会与报警限制阈值进行比较。如果测量结果超出限制阈值，就会触发报警。通道 1001 至 1005 上设置了低电压/高电压报警阈值，以确保电压的稳定性。因此，如果电压输出超出限制阈值，则会触发硬件报警 1，开关闭合，并关闭电源。 通道1006 至 1010 上的报警设置用于控制电源内部的温度。如果内部温度过高，就会触发硬件报警 2，开关闭合，提高变速风扇的转速。如果温度降低，将会触发报警 3，再次降低变速风扇的转速。 为进行进一步的分析，可以加入计算通道以进行基本的数学、功率公式或应力公式运算，例如加、乘、除、平方根、dBM、全桥和半桥。 图1 使用标准软件工具采集和分析数据 一旦完成对这些通道的配置后，即可预定扫描，在特定时间采集数据。 该软件包会伴随仪器免费提供。此外还有一些更高级的软件包，可以提供更多的控制功能，并允许用户设定限制阈值，指定在超出限制阈值时将会执行的动作。这些软件包还可以使用通用 SCPI 命令控制其他仪器。图 2 显示了某个应用的数据采集结果，其中一个扫描列表用于监测电炉（oven）温度，一旦温度趋于稳定，将发送一个 SCPI 命令来改变电源输出，继而开始新的扫描，并采集新的数据。 图2 绘制多个扫描列表（包含极限值和动作脚本）的图形 使用以太网进行远程数据采集 许多新型仪器都具有以太网接口，使您可以通过网络轻松访问测试设备。测试与测量行业中的多家领先制造商和用户联合开发了一个全新的 LXI（仪器在局域网中的扩展）行业标准。该标准以经过验证的以太网标准为基础，对仪器的交互操作做出了规定。因此，不同厂商所生产的 LXI 仪器都会具有类似的实现模式。LXI 标准的主要方面包括： �6�1 通信和连接方案的以太网标准 �6�1 定义了编程驱动程序、接口发现和接口安全规则的接口标准 �6�1从Web 浏览器访问数据的仪器 Web 服务器要求 �6�1 时间同步的触发标准 �6�1 物理规格标准，包括尺寸、功率、散热和 LED 指示器等 将设备部署在测量位置 在数据采集应用中，使用 LXI 仪器可以将测试设备轻松部署在测量位置。对于本文前面提到的负责监控饮料生产流程的工程师来说，需要将测量设备部署在整个生产车间的多个不同位置。连接到网络之后，测量设备可以轻松采集测量数据并通过网络发送到中心电脑：无需使用 GPIB/LAN 转换器，也无需布置很长的电缆连接到测量位置。物理布线长度的缩短，可以减少噪声对测量的干扰，降低总体成本。 通过标准的 Web 浏览器访问设备 LXI 仪器的另一个特性就是能够通过标准的 Web 浏览器进行访问。LXI 仪器中装有一个 Web 服务器端程序，用户可以通过它访问和控制该仪器，无需再安装任何特殊的软件。 通过仪器的 Web 服务器端程序，您可以打开 Web 浏览器，输入仪器连接网络的 IP 地址或主机名，便可通过 Web 浏览器直接访问该仪器。 LXI 标准定义了对网页内容的最低要求。某些仪器只具备基本的功能和简单的仪器信息浏览界面，只能用于监测；而另一些仪器则具有功能齐全的图形 Web 界面，用户可以通过该界面全面地访问和控制这些仪器。 对于在饮料工厂中负责监控生产流程的工程师，他们可以使用 LXI Web 界面来监控在不同位置测量得到的结果。或者，借助具有全部测量和控制功能、符合 LXI 标准的仪器，工程师还能够通过图形 Web 界面设置和执行测量。图 3 显示了如何使用标准 Web 浏览器在开关配置窗口设置和执行温度测量。 由于LXI 仪器直接支持温度传感器并具有内部补偿功能，因此传感器转换可以在仪器内部完成。温度测量结果将直接在工程单元中显示。使用图形视图，可以极大幅度地简化测量的设置和执行，不需要使用仪器前面板。 图3：通过 Web 浏览器配置、执行测量或只是监视测量结果 总结 综上所述，数据采集和分析在某些情况下会很困难。使用适当的测量硬件和软件工具可以简化这项工作，并提高采集数据的效用。 �6�1 使用具有自动转换程序、数学运算功能、告警和多通道输入等特性的仪器，可以轻松进行数据采集和解读。 �6�1 使用软件工具，可以更轻松地实现数据设置、执行和分析。

F. 室内设计尺寸很重要，室内设计常用尺寸是多少

随着社会的不断发展，人们对室内设计的要求越来越高。从空间、色彩、光影、装饰、绿化等方面对室内设计是否满足自己的需求。房子装修会涉及到很多家的大小，装修到最后发现家具放不下，走道太窄走不动，或是心疼买来的家具被套上，各种麻烦不断。当室内设计中常用的尺寸数据被用于装饰工程设计时，有必要考虑室内空间、家具和人体尺寸之间的关系，以便于室内设计。

如果空间不是特别宽敞，沙发应该尽量靠墙放置。它不是一款色彩艳丽、醒目的软装饰设计，也不是一款酷炫的多功能变身装置，而是严格控制每一个细节的大小，保证装修后，基本的硬件设施符合人体工程学的基本要求，让家里的每个人都能过上舒适快乐的生活。这是最重要的。室内陈设是为人们创造一个生活环境。就高雅而言，展示艺术可以说是一种生活艺术，实际上是人们的一种生活态度。通过家具的变化，我们可以适应自己内心的感受。人们心中都有一个摆设的想法，设计师要做的就是让这个想法成真。

G. 数据的采集和收集

（一）测井系列的选择

测井时，根据地层的特点和地质任务的要求，选择一套合适的测井方法。这种能完成一定地质任务的测井方法组合，叫做测井系列。

按照划分油气水层的要求，选择良好的测井系列应能做到：准确地分层、确定地层的界面；计算地层厚度和有效厚度；准确地判断岩性和划分渗透层；准确地计算储层参数，如孔隙度、渗透率、泥质含量和含油饱和度、可动油等；准确地判断油气水层。

使用国产仪器时：

1.淡水泥浆测井系列

厚度大于2 m、电阻率小于20 Ω·m的中厚层、中低阻砂岩地层的测井系列为微电极系，电极距离为0.45 m、4 m的底部梯度电极类，声速以及感应测井，有的油田还加井径测井或自然伽马测井。各种方法的用途是：微电极系和0.45 m底部梯度电极系详细划分地层岩石；微电极系、自然电位和声速测井判断岩性和划分渗透层；微电极系反映冲洗带，0.45 m底部梯度电极系反映侵入带，4 m底部梯度电极系反映原状地层岩石；声速测井计算孔隙度；感应测井电阻率确定含油饱和度。

中厚层、电阻率大于20 Ω·m的高阻砂岩，要用侧向测井代替感应测井，即测井系列为微电极（或微侧向）、0.45 m和4 m底部梯度电极系、侧向测井和声速测井。

2.盐水泥浆测井系列

在盐水泥浆钻井中，必须使用有聚焦能力的侧向测井和微侧向测井；用自然伽马测井代替自然电位测井。这样，盐水泥浆的测井系列为微侧向测井、自然伽马测井、声速测井、侧向测井。

3.碳酸盐岩测井系列

深、浅三侧向测井、自然伽马测井、中子-伽马测井、声速测井，2.5 m底部梯度电极系、自然电位（自然伽马）是碳酸盐岩的测井系列。

需要说明的是，上述测井系列并不一定是最佳的。随着我国测井事业的发展，测井仪器的完善，上述测井系列将会有较大的调整，以取得更好的地质效果。

使用进口仪器时：

1）中等—软地层、淡水泥浆条件下，使用以下测井方法：双感应测井/球形聚焦（或八侧向）测井—声波速度测井、岩性—密度—中子—微电阻率—电磁波传播测井。得到的测井曲线是：SP、IL_d、IL_m、SFL、Δt、R_wa、DEN、GR、U、Th、K、Pe、φ_D、φ_N、φ_EPT等。条件许可时，再加测地层倾角测井。

2）硬地层或盐水泥浆条件时使用：双侧向测井—微球形聚焦测井、双感应—球形聚焦测井—声速测井、岩性—密度—中子—自然伽马能谱测井。得到的测井曲线有：SP、LL_d、LL_s、MSFL、DEN、IL_d、IL_m、SFL、Δt、GR、U、Th、K、Pe、φ_D、φ_N等。有可能时，加测地层倾角测井、成像测井和核磁共振测井。

（二）地质录井资料

1.泥浆录井资料

用测井方法进行油气水层评价时，直接需要泥浆相对密度、泥浆矿化度、泥浆电阻率、泥浆滤液电阻率、泥浆滤液矿化度、泥饼厚度等录井资料。

在泥浆寻井过程中出现的油气显示异常数据资料也应认真全部收集，以便在测井油气评价时间接参考使用。

2.钻时录井资料

钻进速度的快慢，取决于地下岩层的可钻性，即疏松性软的岩层钻进快；致密坚硬的岩层钻进慢。所以在进行测井油气层评价时，常用来帮助判断岩石的组成、沉积的类型、压实程度，以及其他岩石物理性质。

对于碳酸盐岩裂缝性油气藏来说，钻时的变化是发现缝、洞最及时的一项录井资料。

3.岩屑录井资料

岩屑录井资料是钻井地质评价中最及时、便宜、不可缺少的直接资料。

4.岩心录井资料

石油地质工作者，对地下可能油气藏的认识都是一种抽象，各人认识的抽象未必相同。只凭岩屑、钻时、泥浆等录井资料是不够的，必须取得能够直观的、可提供作仔细分析化验之用的岩心资料。有了岩心资料，就可以研究地层时代，岩性岩相变化，储集层的物理性质，化学性质和裂缝发育情况，生储层特征及生油指标，储层含油产状，了解地层倾角、接触关系、断点位置等构造情况。

钻井岩心录井资料是测井的油气评价和测井地质解释研究的基础。通过钻井岩心的观察和实验室分析化验获取的地质信息和参数进行各种标定或刻度，在所建立的地质概念模型的基础上，应用正演和反演模型，建立正确可靠的岩石物理与测井的关系，为提高测井地质的解释精度奠定坚实的基础。

（三）测井资料

1.测井数据

测井技术是油气层评价和测井地质学研究应用重要的手段。根据地质分析与油气评价的目的任务，可以由下述测井项目中形成测井系列进行测井数据资料的采集。

（1）常规测井项目

1）双侧向测井（DDL）；

2）微侧向测井（MLL）；

3）补偿中子测井（CN）；

4）补偿声波测井（AC）；

5）补偿Z密度测井（Z-DEN）；

6）自然伽马测井（GR）；

7）井径测井（CAL）；

8）自然电位测井（SP）。

（2）特殊测井项目

1）自然伽马能谱测井（SL）；

2）地层倾角测井（DIP）；

3）重复式地层测试器（FMT）。

（3）现代测井项目

1）微电阻率扫描成像测井（STAR）；

2）井周声波成像测井（CBIL）；

3）多极阵列声波测井（MAC）；

4）核磁共振测井（MRIL）；

5）薄层电阻率测井（TBRT）。

目前在我国，进行地球物理测井工作时，根据解决油气勘探与开发的实际需要设计组合成裸眼井和套管井测井系列，所测的资料经过精细处理和解释，可进行地层岩性识别、解决硬地层的裂缝段的划分、评价及裂缝产状的确定、地层产状的确定，识别低阻油气层、划分与评价薄层，还可进行固井质量检查及管井的动态监测等等。测井系列的选择应用，可参见表6-1。

表6-1 测井系列一览表

2.测井解释参数

测井的定量解释评价油气层采用了两种不同类型的解释模型和方法导出的一些数学关系式，即体积模型法和概率模型法，是目前测井资料数字处理所采用的基本方法。利用上述模型进行定量测井解释时，除了需要地质钻井资料和测井数据资料外，还需要测井解释参数。

1）利用密度测井解释基本公式时，需要岩石骨架密度（ρ_ma）、泥质密度（ρ_sh）、孔隙流体密度（ρ_f）、泥质的相对体积（V_sh）。

2）利用声波测井解释基本公式时，需要岩石骨架声波时差（Δt_ma）、泥质声波时差、孔隙流体声波时差（Δt_f）、泥质的相对体积（V_sh）；

3）利用中子测井解释基本公式时，需要岩石骨架含氢指数（φ_ma）、泥质含氢指数（φ_sh）、孔隙流体含氢指数（φ_f）、泥质的相对体积（V_sh）。

4）利用脉冲中子测井解释基本公式时，需要岩石骨中子俘获截面Σ_ma、孔隙流体中子俘获截面Σ_f、泥质中子俘获截面Σ_sh。

在用经验关系式确定含水饱和度（S_w）和冲洗带饱和度（S_xo）时，需要地层水电阻率（R_w）、泥浆滤液电阻率（R_mf）和孔隙度（φ）。

在用泥质的相对体积（泥质含量）经验关系式确定泥质含量时，也需要给出测井解释参数：

1）利用自然伽马测井计算泥质体积公式时，则需要给出C_GR，max（纯泥岩地层的GR值）和C_GR，min（C_GR纯砂岩层的GR读数）。

2）利用自然电位测井计算泥质体积公式时，需要给出U_SP，max（纯砂岩的SP幅度）和U_SP，min（纯泥岩层的SP幅度）。

3）利用中子测井计算泥质含量公式时，需要给出φ_N，max（纯砂岩地层的中子孔隙度值）和φ_N，min（纯泥岩层的中子孔隙度值）。

4）利用中子寿命测井计算泥质含量公式时，需要给出Σ_max（纯砂岩地层的中子俘获截面）和Σ_min（纯泥岩层的中子俘获截面）。

5）利用声波测井方法时需要给出φ_ACSH（纯泥岩地层声波孔隙度）。

6）利用能谱测井计算时，需要给出纯泥岩地层的钾和Th含量，纯砂岩地层的K和Th含量。

7）利用电阻率测井计算泥质含量时，需要给出R_sh（纯泥岩层电阻率）和R_max（纯产油层最大电阻率）。

8）利用密度-中子、中子-声波、密度-声波等交会图方法计算泥质含量时需要给出φ_Nma、φ_Nsh、ρ_ma、ρ_sh、ρ_f、Δt_f、Δt_ma、Δt_sh等测井解释参数。

在利用核磁共振测井研究和计算储层的毛管束缚流体体积、自由流体体积、地层有效孔隙度、渗透率和孔隙结构时，关键性的测井解释参数应该有φ（孔隙度）、T_2cutoff、ρ（表面弛豫强度）。

在利用Waxman和Smits方程计算储层含水饱和度时，需要给出总连通孔隙度φ_e、地层水电阻率R_w和阳离子交换量Q_V等参数。

H. 用图表反应要统计的数据,最好用哪种统计图

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图（一共有6种类型）

适用场景：适用于有空间位置的数据集；

优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；

（1）行政地图（面积图）

（2）行政地图（气泡图）

（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状图

（4）地图图表：热力图

（5）地图图表：散点图

（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形

5.饼图（环图）

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势：理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。

9.散点图

适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）

10.面积图

适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。

11.指标卡

适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。

优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景：一般用来显示项目的完成进度。

优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。

劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。

劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。

所有的数据图表均来自BDP个人版~~~数据图表（数据报告）综合效果如下：

I. 频数直方图，50应该分到40~50之间。还是分到50~60之间(凑字数1223545568755

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APQP

APQP（Advanced ProctQuality Planning）即产品质量先期策划，是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。

产品质量策划有如下的益处：

◆引导资源，使顾客满意；

◆促进对所需更改的早期识别；

◆避免晚期更改；

◆以最低的成本及时提供优质产品。

SPC

SPC（StatisticalProcess Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。

SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。

1、SPC实施意义

可以使企业：

◆降低成本

◆降低不良率，减少返工和浪费

◆提高劳动生产率

◆提供核心竞争力

◆赢得广泛客户

2、实施SPC两个阶段

分析阶段：运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态，使过程能力足够。

监控阶段：运用控制图等监控过程

3、SPC的产生

工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。

1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了着名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。

4、SPC的作用：

（1）确保制程持续稳定、可预测。

（2）提高产品质量、生产能力、降低成本。

（3）为制程分析提供依据。

（4）区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

FMEA

FMEA（Potential Failure Mode and EffectsAnalysis）即潜在的失效模式及后果分析，是在产品/过程/服务等的策划设计阶段，对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。

FMEA种类：按其应用领域常见FMEA有设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA），其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。

MSA

MSA：MeasurementSystem Analysis的简称，MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。

PPAP

PPAP：生产件批准程序（Proction partapproval process） ，是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。

PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告，外观检验报告，功能检验报告， 材料检验报告；主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做PPAP文件及首件，只有当PPAP文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。

检查表

检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。

1、组成要素

①确定检查的项目；

②确定检查的频度；

③确定检查的人员。

2、实施步骤

①确定检查对象；

②制定检查表；

③依检查表项目进行检查并记录；

④对检查出的问题要求责任单位及时改善；

⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；⑥定期总结，持续改进。

层别法

层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤：

①确定研究的主题；

②制作表格并收集数据；

③将收集的数据进行层别；

④比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。

柏拉图

柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。

1、分类

1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。

A品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；

B成本：损失总数、费用等；

C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；

D安全：发生事故、出现差错等。

2）分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。

A操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等；

B机器：设备、工具、模具、仪器等；

C原材料：制造商、工厂、批次、种类等；

D作业方法：作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用

①降低不良的依据；

② 决定改善目标，找出问题点；

③可以确认改善的效果。

3、实施步骤

①收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数；

②把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数；

③绘制横轴和纵轴刻度；

④绘制柱状图；

⑤ 绘制累积曲线；

⑥记录必要事项；

⑦分析柏拉图。

【要点】

A、柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或金额，右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数；

B、柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列；

C、绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接成线。

4、应用要点及注意事项

①柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善效果；

②分析柏拉图只要抓住前面的2~3项就可以了；

③柏拉图的分类项目不要定得太少，5~9项较合适，如果分类项目太多，超过9项，可划入其它，如果分类项目太少，少于4项，做柏拉图无实际意义；

④ 做成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图就失去意义，与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再作分析；

⑤ Y 柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项别已经清楚者，则无需浪费时间制作柏拉图；

⑥其它项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因；

⑦ 柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时，或者即使解决但花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手。

因果图

所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。又称为鱼骨图。

1、分类

1）追求原因型：在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结果（特性）与原因（要因）间的关系；

2）追求对策型：追求问题点如何防止、目标如何达成，并以因果图表示期望效果与对策的关系。

2、实施步骤

① 成立因果图分析小组，3~6人为好，最好是各部门的代表；

②确定问题点；

③ 画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因（一般从5M1E即人Man、机Machine、料Material、法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因）；

④与会人员热烈讨论，依据重大原因进行分析，找到中原因或小原因，绘至因果图中；

⑤ 因果图小组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识；

⑥ 记入必要事项 。

3、应用要点及注意事项

① 确定原因要集合全员的知识与经验，集思广益，以免疏漏；

②原因解析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法；

③有多少品质特性，就要绘制多少张因果图；

④ 如果分析出来的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决，要想改进有效果，原因必须要细分，直到能采取措施为止；

⑤在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性；

⑥把重点放在解决问题上，并依5W2H的方法逐项列出，绘制因果图时，重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”；

Why——为何要做？（对象）

What——做什么？（目的）

Where——在哪里做？（场所）

When——什么时候做？（顺序）

Who——谁来做？（人）

How——用什么方法做？（手段）

How much——花费多少？（费用）

⑦ 因果图应以现场所发生的问题来考虑；

⑧因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用红笔或特殊记号标出；

⑨ 因果图使用时要不断加以改进。

散布图

将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上，以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何，这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。

1、分类

1）正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大；

2）负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小；

3）不相关：变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变；

4）曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减小。；

1、实施步骤

1）确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少30组以上；

2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴；

3）将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；

4）计入图名、制作者、制作时间等项目；

5）判读散布图的相关性与相关程度。

3、应用要点及注意事项

1）两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；

2）通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量；

3）由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；

4）当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除；

5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。

直方图

直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。

1、实施步骤

1）收集同一类型的数据；

2）计算极差（全距）R=Xmax-Xmin；

3）设定组数K：K=1+3.23logN

数据总数

50~100

100~250

250以上

总数

6~10

7~12

10~20

4）确定测量最小单位，即小数位数为n时，最小单位为10-n；

5）计算组距h，组距h=极差R/组数K；

6）求出各组的上、下限值

第一组下限值=X min-测量最小单位10-n/27

第二组下限值（第一组上限值）=第一组下限值+组距h；

7）计算各组的中心值，组中心值=（组下限值+组上限值）/2；

8）制作频数表；

9）按频数表画出直方图。

2、直方图的常见形态与判定：

1）正常型：是正态分布，服从统计规律，过程正常；

2）缺齿型：不是正态分布，不服从统计规律；

3）偏态型：不是正态分布，不服从统计规律；

4）离岛型：不是正态分布，不服从统计规律；

5）高原型：不是正态分布，不服从统计规律；

6）双峰型：不是正态分布，不服从统计规律；

7）不规则型：不是正态分布，不服从统计规律。

控制图

1、控制图法的涵义

影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出?

控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。

控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。

控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。

常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。

2、控制图的绘制

控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤：

①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；

②测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；

③在控制图上描点；

④判断生产过程是否有并行。

控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：

①根据工序的质量情况，合理地选择管理点。管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；

②根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类；

③使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限；

④控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；

⑤控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；

⑥控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。

制作控制图时并不是每一次都计算控制界限，那么最初控制线是怎样确定的呢?如果现在的生产条件和过去的差不多，可以遵循以往的经验数据，即延用以往稳定生产的控制界限。下面介绍一种确定控制界限的方法，即现场抽样法，其步骤如下：

①随机抽取样品50件以上，测出样品的数据，计算控制界限，做控制图；

②观察控制图是否在控制状态中，即稳定情况，如果点全部在控制界限内．而且点的排列无异常，则可以转入下一步；

③如果有异常状态，或虽未超出控制界限，但排列有异常，则需查明导致异常的原因，并采取妥善措施使之处在控制状态，然后再重新取数据计算控制界限，转入下一步；

④把上述所取数据作立方图，将立方图和标准界限(公差上限和下限)相比较，看是否在理想状态和较理想状态，如果达不到要求，就必须采取措施，使平均位移动或标准偏差减少，采取措施以后再重复上述步骤重新取数据，做控制界限，直到满足标准为止。

3、怎样利用控制图判断异常现象

用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断。

失控状态主要表现为以下两种情况：

② 样本点超出控制界限；

②样本点在控制界限内，但排列异常。当数据点超越管理界限时，一般认为生产过程存在异常现象，此时就应该追究原因，并采取对策。排列异常主要指出现以下几种情况；

③连续七个以上的点全部偏离中心线上方或下方，这时应查看生产条件是否出现了变化；

④连续三个点中的两个点进入管理界限的附近区域（指从中心线开始到管理界限的三分之二以上的区域），这时应注意生产的波动度是否过大；

⑤点相继出现向上或向下的趋势，表明工序特性在向上或向下发生着变化；

⑥点的排列状态呈周期性变化，这时可对作业时间进行层次处理，重新制作控制图，以便找出问题的原因。

控制图对异常现象的揭示能力，将根据数据分组时各组数据的多少、样本的收集方法、层别的划分不同而不同。不应仅仅满足于对一份控制图的使用，而应变换各种各样的数据收取方法和使用方法，制作出各种类型的图表，这样才能收到更好的效果。

值得注意的是，如果发现了超越管理界限的异常现象，却不去努力追究原因，采取对策，那么尽管控制图的效用很好．也只不过是空纸一张。

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