minitab数据分析三板斧一．剔除异常数据
一般选择前5项就可以了
二．判断是否为正态分布
执行菜单：Stat>Basic Stats>Normality Test
如果p值小于0.05，那么您可以说您的数据不服从正态分布，其置信度小于95%。不能用于进行能力分析。
三．能力分析
执行菜单：Stat > Quality Tools > Capability A nalysis (Normal)…
欲分析的data 输入在
一个列的情况
CPK值乘3就是几西格码。
1处理流程和数据流程 2工作负荷 餐饮会员管理系统是一套专门为餐饮行业量身定做的智能经营管理软件，该系统把先进的经营理念融入其中，从管理者的角度出发，以客户管理为切入点，把客户管理与营业分析、内部管理等管理工作高度结合起来，形成了一套完整独到的管理系统。该系统能迅速提高餐饮行业的经营管理水平、稳固客户群，增加经济效益，是一套以最小的投资获得双盈的优秀管理软件。 3费用开支 中原材料7万，工资3万，酒水2万，税金1万多，还有维修费等其他杂费1万多 4人员 前台营业、商品管理、会员管理、数据维护、统计查询、系统管理、系统设置。 一、前台营业 一般的前台日常业务包括：前台接待收银、顾客预约、收费日报结账管理等。 二、商品管理 主要是商品的采购入库开单，商品入库确认，商品出库开单、商品出库确认及商品库存盘点管理等。 菜品及餐桌信息 退餐桌名 就餐信息表 就餐信息表
三、会员管理 主要是会员资料管理、会员充值管理、会员取现管理、会员挂失管理、会员注销管理等。 四、数据维护 对系统自身的信息（诸如：部门及员工信息、商品信息、菜谱信息、房台信息、商品供应商和系统数据字典等信息）进行维护管理。 五、统计查询 系统拥有强大的统计分析功能包括：营业收入统计查询、日结汇总统计查询、消费帐单信息查询、消费统计查询、商品采购入库统计、商品领用出库统计、商品库存盘点统计、商品库存信息查询、会员资料信息查询（包括会员消费明细、卡业务信息、消费累计及积分等信息）和统计月报等。 五、系统管理 主要功能包括：系统用户管理、系统用户组管理、用户组权限管理、用户操作日志查询、系统使用监控、数据备份和系统出错监控等。 五、系统设置 主要功能包括：会员级别设置、系统参数设置（包括：店名、地址、联系电话、结算方式、小票打印和积分等信息的设置）和系统初始化等。 5设备 一、开发平台和数据库： 可取的是SQL数据库（ORACLE)，而不是ACCESS的 开发工具比较差的是VB，好一些的入PB，C++BUIDER..... 二、软件功能 餐饮业注重前台收银，前台功能快捷，灵活的好 后台进存分析多的，属于超市版的改版，华而不实 三、厨房打印机 国外和港台的餐饮软件，厨打以串口为主，从不丢单 国内软件以网口为主，采用的无非是固网的打印机服务器或者是厨打自带的网卡，丢单是肯定的。 所以客户要选择软件的时候，厨打作为最重要的考核。用无线点菜，100％会上厨打。那么只能有两种选择，其一是PC当打印机服务器＋串口厨打的方式，其二是软件公司自主研发的打印机服务器。所有通用打印机服务器和打印机自带网口的，全不可用！ 四、无线点菜器 一种是IC卡式的，晨森软件用的，麻烦，投资大
数据处理服务协议书 甲方： 乙方：圣涉宝（天津）数据科技有限公司 甲乙双方经充分协商确认合同，同意按照以下条款签定本合同并执行本合同。 一、合同标的 1.1乙方同意向甲方提供、甲方同意接受乙方提供本合同项下所列的数据处理分析服务。 1.2 一方未获另一方事先书面许可，不得将本合同所述的权利、义务及/或责任转让予第三方。 1.3 乙方需将本合同项下的数据处理分析服务项目分包其他方提供时，应在本合同规定的项目启动前30个工作日，以书面形式通知甲方，甲方同意后双方签署合同变更书，方可生效。否则，甲方有权视分包商提供的服务为无效服务。 二、定义 “数据”由甲方提供给乙方并与甲方客户相关的所
有数据，以下所列均是数据的一部分： 1.存储或者以其它方式固定于有形媒体、电子媒体或其他媒体上并且可提取为可察觉形式的所有资料、数据文档、图像、图表、影像；此类数据或者已经清晰注明保密，或者本身属性已是保密类型； 2.在处理上述数据的过程中产生的资料、数据文档、图像、图表、影像。 “保密资料和数据”包括但不限于在履行本合同过程中或者在双方业务处理过程中可获得的双方交易 和业务有关的所有信息（书面、口头或电子形式的信息） 三、数据处理分析服务内容、服务期限 3.1 数据处理分析服务内容包括对甲方提供的相关业务数据的记录、整理、计算、作图、分析等方面的服务。 3.2 专业技术服务期限：本合同持续有效到任何一方向另一方提前六个月发出书面通知予以终止。 四、服务变更 4.1 任何一方均可以要求对数据处理分析服务进 行更改。任一更改申请须以书面形式提交。
4.2 根据更改要求的范围和复杂程度，甲乙双方可对实现变更要求所发生的费用进行磋商。 4.3 就上述第4.1条，双方达成一致，并签署变更备忘录后，变更生效。变更将修改或替取数据处理分析服务中或先前的任何变更备忘录中所有不一致的条款。 4.4 提出变更请求的一方应提交书面申请，描述变更、变更的理由和变更将产生的影响，并提交另一方讨论，接收方须于接到申请后三周内向建议方知会其决定。 4.5 如双方对该申请达成一致同意意见，双方授权代表将签署相应的《变更备忘录》。经双方授权代表签字盖章后的变更备忘录将作为本合同的有效附件和执行变更的依据。变更将修改或替取数据处理分析服务中或先前的任何变更备忘录中所有不一致的条款。 五、数据保护 5.1 数据所有权：乙方确认所有客户数据及与其相关权利应一直为甲方之独有财产，且甲方保留存在于此类数据中的一切权利。
过程能力概述 一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据
——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。 假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.
过程能力概述 一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析: ——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据) ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据) 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。 如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。
大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中
国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。
用MINITAB软件进行测量系统分析 质量部陈志明 摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。 关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA） 一测量系统分析概述 测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。 测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。 测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是： 1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值； 2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别； 3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的； 4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。 5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。 通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。 二测量系统分析流程及方法 测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。 测量系统分析步骤： 1.验证“量具（gage）”的校准； 2.选择工件和测量者执行测量； 3.用MINITAB软件进行数据评估； 4.分析数据，解释结果，得出结论； 5.检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。 量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。 为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的10件工
————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。 结果: DOE_热处理(全因).MTW 拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间 （Step3：回归系统的统计质量） 强度的估计效应和系数（已编码单位） 系数标 项效应系数准误 T P 常量 541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711 （Step2：观察回归效果） S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = * R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56% （step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)
大数据处理分析研究服务竞争性磋商文件 招标编号： 采购人：北京市西城区统计局 采购代理机构：北京市京发招标有限公司 年月
目录 第一章采购邀请 ................................................................................................ 第二章磋商单位须知 ........................................................................................ 第三章采购需求 ................................................................................................ 第四章采购合同 ................................................................................................ 第五章评审办法 ................................................................................................ 第六章磋商响应文件格式................................................................................
第一章采购邀请 北京市京发招标有限公司受北京市西城区统计局的委托，对大数据处理分析研究服务按照竞争性磋商方式进行采购，特邀请符合条件的单位参加竞争性磋商。 1．项目信息： 项目名称：大数据处理分析研究服务 项目编号：采计【】号 招标编号： 包号及包名称： 项目预算金额：元 采购需求：（详尽参数见第三章采购需求） 服务名称用途数量简要技术要求 预算金额 （元） 大数据处理分析研究服务评估 决策 地图绘制服务：根据西城区宏观经济社会 发展数据监测平台的功能建设需求，以及 西城区相关数据分析需求，为满足区域经 济社会发展决策的精细化数据支撑，将据 此对主题数据进行处理，进行定制化的数 据地图绘制工作，并与现有的地理信息地 图进行叠加。 部门统计数据和互联网数据处理服务： 部门统计数据与互联网数据，是当前区域 大数据应用的空白和薄弱环节，计划加强 对该类数据的精细化处理，形成不同维度 的独立数据池，支持区内不同部门的决策 使用需求。同时，在处理过程中，会对历 年数据进行比对，逐步校准数据。 数据地址和坐标清洗服务：为满足大数据 关联计算应用，需要将来自不同部门的企 业、人员和社会资源点的数据，对其地址 坐标进行清洗比对。同时，在清晰比对的 过程中，逐步形成地名地址和坐标基础列 表，以便为今后的数据处理，特别是地理 信息处理提供标准。 大数据分析研究服务：目前，紧紧依靠统 计报表数据和行政记录，不能满足精细化 管理的需求，所以，需要对社会化的大数 据使用进行研究，同时，对可利用的社会 化大数据进行分析比对，找出可同现用统 计和其他部门行政记录进行关联的部分， 进行获取和应用测试，建立分析研究的方
服务数据统计分析程序 1.0 目的 通过对适当数据的收集、统计分析,以证实质量管理体系的适宜性和有效性,并识别可以改进的机会。 2.0 范围 本程序适用于业户满意度、业户投诉、工程分包、内审和管理评审、物业管理服务和过程检查结果等有关信息和数据的统计和分析。 3.0 职责 3.1 物业公司(管理处)负责收集业户满意度、业户投诉等数据及信息,并进行分析。 3.2 全面质量管理办公室负责对物业管理服务过程检查结果进行统计分析。 3.3 其他各部门负责收集与本部门的工作有关的数据信息,并进行分析。 3.4 管理者代表负责收集、分析内审和管理评审有关信息和数据,以及其他部门统计分析的结果汇总分析。 4.0 工作内容 4.1 物业公司(管理处)依据《业户满意信息收集与利用程序》、《投诉处理程序》,进行业户满意度的调查、业户投诉和表扬的统计,并对调查和统计结果进行分析,并及时将统计分析结果反馈到全面质量管理办公室。 4.2 各部门定期对部门质量目标、服务质量考评进行统计、考评并反馈至全面质量管理办公室。 4.3 各物业公司(管理处)采购员对提供物品的供应商的信息和数据进行收集,工程维护部(动力部)对工程分承包方,物资的供应商的信息和数据进行收集,并分析分承包方、供应商所提供的服务、物资的质量、诚信度、及时性、价格等因素进行分析,以确定是否应与其继续保持合作、与其合作应注意的事项等。 4.4 全面质量管理办公室根据各物业公司(管理处)的统计结果进行分析,将各部门取得的成效、存在的问题和不足汇报管理者代表。管理者代表审核后责令相关责任部门限期进行整改,并推广好的工作经验。 4.5 全面质量管理办公室对《督导检查工作规范》中规定的检查的结果进行统计分析,对出现问题最多的部门,出现几率最多的问题,出现的最严重的问题等,在后期工作中加强管理;对于检查中发现的好现象、先进个人、集体等应予以通报,进行鼓励。
2016年数据处理和存储服务行业简析 一、行业主管部门及监管体制 (2) 二、行业主要法律、法规及政策 (2) 三、行业发展现状和未来趋势 (3) 四、进入本行业的主要障碍 (6) 1、技术壁垒 (6) 2、人才壁垒 (7) 3、市场与客户壁垒 (7) 五、因素行业发展的因素 (8) 1、有利因素 (8) （1）互联网技术的发展对行业的促进 (8) （2）国家信息化建设趋势 (8) （3）IT基础科技的快速发展 (8) 2、不利因素 (9) （1）技术人才流失风险 (9) （2）资金风险 (9) 六、行业主要企业简况 (9) 1、上海天玑科技股份有限公司 (9) 2、南京斯坦德云科技股份有限公司 (10) 3、上海爱可生信息技术股份有限公司 (10) 4、南京云创大数据科技股份有限公司 (11)
一、行业主管部门及监管体制 数据处理和存储服务行业从属于软件和信息技术服务业，行政主管部门是工业和信息化部以及各地的信息产业主管部门。工业和信息化部负责制订我国软件和信息技术服务业的产业政策、产业规划和行业规则制度，制订行业的技术政策和技术标准等，对行业的发展方面进行宏观调控。 此外，国家发改委、科技部等部门分别从产业发展、科技发展等方面对行业进行宏观指导，国家版权局负责本行业知识产权相关保护工作。 我国软件和信息技术服务业自律机构为中国软件行业协会。中国软件行业协会主要负责产业和市场研究、行业协调、为会员企业提供公共服务、行业自律管理；受工信部委托对各地软件企业认定机构的认定工作进行业务指导、监督和检查，负责软件产品登记认证和软件企业资质认证工作；代表会员企业与相关政府部门进行行业信息的交流与协调，向政府部门提出产业发展建议等。 数据处理和存储服务等业务，涉及的监管部门还包括公安部门，相关的行业协会主要有中国安全防范产品行业协会、国家计算机行业协会等。 二、行业主要法律、法规及政策 行业涉及的国家及地方的相关法律、法规及政策如下：
Minitab统计分析(上） Minitab介绍 1.Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一； 2.相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的； 3.Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。Minitab与6 Sigma的关系1.在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始借助Minitab 使6 Sigma得以最大限度的发挥；2.6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；3.即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab 很好的完成各项分析。Minitab的功能 1.计算功能(1)计算器功能(2)生成数据功能(3) 概率分布功能(4)矩阵运算2.数据分析功能 (1)基本统计(2)回归分析(3)方差分析(4)实验设计分析(5)控制图(6)质量工 具(7)多变量分析时间序列；列联表，非参数估计，EDA，概率与样本容量。3.图形分析(1)直方图 (2)散布图(3)时间序列图(4)条形图(5)箱图(6)矩阵图(7)轮廓图三维图，点图，饼图，边际图，概率图，茎叶图，特征图。课程内容安排1.由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；2.在两天的时间里，主要的课程内容安
排如下：Minitab界面和基本操作介绍 数据的生成(Make Random Data)数据的生成结果生成有规律的数据 Select:计算>产生模板化数据>简单数集结果输出数据类型的转换(Change Data Type)Select: 数据> 更改数据类型> 数字到文本数据类型的转换结果数据的堆栈（Stack&Unstack）Select: 数据> 堆叠> 列数据的堆栈结果数据块的堆栈(Stack Blocks)Select: 数据> 堆叠> 列的区组数据块的堆栈结果转置栏（Transpose Columns）Select: 数据> 转置列转置结果连接（Concatenate）Select: 数据> 合并连接结果编码（Code） Select: 数据> 编码>数字到文本编码结果Minitab 之常用图形QC手法常用的图形如下：(1)特性要因图(2)控制图(参见SPC部分)(3)柏拉图(4)散布图(5)直方图(6)时间序列图特性要因图练习输入表中Select: 统计> 质量工具> 因果填好各项需要的参数柏拉图练习输入数据Select: 统计> 质量工具> Pareto 图结果输出练习下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析散布图练习输入数据 Select: 图形> 散点图输入参数输出图形直方图练习输入数据