JMP使用技巧串烧：JMP测量系统分析(MSA)系列之二
在上一期的《JMP测量系统分析(MSA)系列之一》中，我们为大家介绍了入门级的传统计量型测量系统的分析过程，而当过程的输出特性为计数型数据时，即测量值为一组有限的分类数，最常见的如合格/不合格，一等品/二等品/三等品/······时，此类测量系统的分析方法显然将会有所不同。目前，对于计数型测量系统多采用一致性比率和Kappa值来进行分析，本文的重点就是向大家介绍如何应用JMP来进行辅助评估。
其中，一致性比率是度量分类测量结果一致性最常用，也是最通俗易懂的一个统计量，用公式来描述即：
一致性比率=一致的次数/测量的总次数
而Kappa值(κ)则是另一个度量分类测量结果一致性的统计量，并且比较常见的是Cohen κ，它适用于度量两个变量具有相同的分级数和分级值时的吻合程度。用公式来描述即：
公式中，P0为实际一致的比率；Pe为期望一致(随机猜对)的比率。如果您觉得Kappa公式有些晦涩的话，那么不妨如下定性理解即可，假设我们欲评估两个评级员对30个部件合格与否的测量结果的一致性，试想一下，即便两个评级员不严格贯彻标准作业流程，只
是分别信口胡说30个评级测量结果，那么也可以获得两者在某种程度上的一致性，那么，所谓Kappa值就是扣除了这部分随机瞎蒙成分后的一致性结果，因此，相对更为准确。在这里，作为应用者，我们不必过于纠结Kappa值的计算过程，因为在JMP等现代统计分析软件的辅助下，都可直接给出相应的计算结果，您只需会对结果进行解释和判定即可。一般情况下，-1≤κ≤1，当κ=1时，表示两者完全一致；当κ=-1时，表示两者截然相反；当κ=0时，表示两者一致程度跟瞎蒙差不多。此外，在AIAG MSA手册中，其建议参考标准如表-1所示。
表-1 Kappa值的一般判定标准
接下来，为了避免不必要的分歧和争议，我们直接引用AIAG MSA手册(第4版，英文版)，Chapter Ⅲ，Section C，Attribute Measurement Systems Study，P131-140中的案例，来对计数型测量系统分析的操作过程予以演示，并对输出结果予以简析。
“50个代表性部件，3个评级员，每个部件每人测3次的计数型数据汇总如表-2所示。·“1”表示部件合格或接受；
·“0”表示部件不合格或拒绝；
·代表性部件的抽样细节其实很关键，比如50%左右的部件应该来自于“灰色”地带(即临近规格上下限的临界地带)，而剩余部件则应为明确的合格品与不合格品各半；
·检测者应实施盲测，以避免人为主观因素影响测量数据的真实性。
表-2 计数型测量系统分析数据集
JMP针对本例的计数型测量系统的分析操作步骤：
1. 首先，在源数据导入至JMP后，利用堆叠平台并稍加整理，即可轻松转换数据结构至图-1所示形式，并且最终变量类型都应设置为名义型变量。
图-1 计数型测量系统分析数据的录入和整理
2. 按图-2设置，启动“分析>质量和过程>变异性/计数量具图”平台。
图-2 “变异性/计数量具图”启动平台设置
3. 点击确定之后，后续核心工作便是对计数型测量系统分析输出报表的系列解析，依据AIAG MSA手册的指南，它主要包括以下几个方面：
1) 基于Kappa值，评估评级员之间是否具有良好的一致性，结果如图-3所示。从中可以看出，由于Kappa值全部>0.75，因此认为评级员之间具有良好的一致性。
图-3 不同评级员之间Kappa值汇总
2) 基于Kappa值，评估评级员和参考标准之间是否具有良好的一致性，结果如图-4所示。从中可以看出，由于Kappa值全部>0.75，因此认为评级员和参考标准之间也具有良好的一致性。
图-4 不同评级员和参考标准之间Kappa值汇总
3) 在评估了评级员之间、评级员和参考标准之间的一致性后，还可基于一致性比率评估每个评级员的测量有效性、误报率和漏报率。
首先，如图-5所示，在AIAG MSA手册中，该环节评估了以下4个方面：
I. 在所有测量中，评级员本身的一致性
II. 评级员的所有测量和参考标准的一致性
III. 所有评级员本身与其他评级员之间的一致性
IV. 所有评级员本身与其他评级员之间一致，且与参考标准一致的情况
图-5 AIAG MSA手册计数型测量系统分析有效性研究汇总表
而在JMP中，与之对应的输出报表如图-6所示。值得一提的是，在JMP中，对于Ⅱ评估项的有效性定义为：正确决策数与决策机会总数之比。举个例子，假定评级员A 对于某个部件的3次评级，有1个决策不正确（如合格、合格、不合格），那么，另外两个决策仍计为正确决策。这一有效性定义不同于AIAG MSA手册，因为在AIAG MSA手册的定义下，评级员A对该部件的全部3个决策都将计为不正确。可以认为，这两种定义无所谓绝对的对错，相对来说，单独计算所有评级决策可以提供整个测量过程的更多信息。对于Ⅳ评估项结果，JMP虽然未直接给出，但也未发现AIAG MSA手册对该评估项设立明确的参考标准。
图-6 JMP计数型测量系统分析有效性研究相关输出报表
其次，在不同评级员的误报率和漏报率方面，汇总结果如图-7所示。这里的误报率和漏报率分别是指：
图-7 不同评级员的误报率和漏报率汇总报表
最终，在AIAG MSA手册中，给出了本评估环节中一些定量指标的参考标准示例，如表-3所示，以及本环节的评级员实际评估结果汇总，如表-4所示。
表-3 评级员有效性、漏报率和误报率参考标准示例
表-4 评级员有效性、漏报率和误报率评估结果汇总
通过比对不难看出，如果以当前评级员有效性、漏报率和误报率参考标准为依据，那么没有哪位评级员在3个维度上是完全可以被接受的，也没有哪位评级员在3个维度上是完全不可被接受的，问题主要在于漏报率的指标评估上，这似乎在某种程度上与之前的Kappa值统计结论相悖。因此，作为该测量系统分析的研究小组，一方面可以重新审视当前的有效性、漏报率和误报率标准定义是否合理，还是评级员需要更好的培训(特别是评级员代表C)，测量系统需要更进一步的改善？另一方面，也可以和内、外部客户沟通研讨，他们如何看待当前的分析结果，他们的期望和要求又是什么，双方是否
可以共同承担当前所反应出来的测量系统风险？因为综合所有分析结果来看，当前的测量系统并非不可有条件的接受。
此外，除了上述与AIAG MSA手册相呼应的分析内容外，JMP还给出了一些其它的可视化图表，比如图-8所示的量具计数图。在量具计数图中，您同样不必过于纠结Y轴取值的来历，能够首要明晰在第一个图中，“一致性百分比”值越低的部件，评级员对其给出的测量结果越不一致；在第二个图中，“一致性百分比”值越低的评级员，与其他评级员或是自我评级结果越不一致即可。即为您更进一步地深入分析该计数型测量系统指明了方向，并且也可与其它分析结果相互佐证。
图-8 JMP量具计数图
好了，以上就是我们本期所要介绍的有关计数型测量系统分析的全部内容，希望本文能够帮助您进一步了解JMP在MSA领域的具体应用，我们下期再见
可靠性分析软件对比 Reliasoft 和JMP 最近，有业界同行问我可靠性分析软件哪家强。回答了几次之后，发现这里面涉及的内容还挺多、 挺复杂的。我估计很可能有更多的人有这样的疑惑，就把当初我公司选型购买时的决策过程整理了一下， 结合本人的工作经验和这两年网上公开的资料，进行了相对全面的对比，供有需要的朋友参考。市面上号 称能够做可靠性分析的软件其实多多少少有一些，但是就功能全面、强大而言，我认为Reliasoft 和JMP 软件应该算是当仁不让的领导者了： 比较一：软件架构。 JMP是一款综合性的数据分析软件平台，来自全球统计分析领导者SAS功能强大、先进。而本文要 重点讨论的可靠性只是JMP的一部分。在可靠性方面，它整合了所有的可靠性分析功能，但是并没有拆分成零散的模块。而Reliasoft完全不同，它是按可靠性功能的不同，分不同的软件模块授权安装和使用的。 我把常用的可靠性分析功能在这两种软件中的对应菜单/模块名称整理成下表，供大家参考。 到底哪种架构好呢目前为止，可能不同的人会有不同的偏好，很难统一。不过，等一会儿看到价格的比较，大家就比较容易形成一致的想法了。 比较二：可靠性分析功能。 相信这是很多技术控关心的话题，但这实在是个庞大的工程，如果按每一个小项逐一比较的话，估计都可以写两篇毕业论文了。所以，我还是着眼大局，用两幅大图让大家快速了解两种软件的整体差异。 第一张图显示的是Reliasoft 所有的可靠性功能模块介绍，第二张图显示的是JMP的可靠性分析菜单项介
绍（不包括可靠性实验设计部分）
是不是很难判断谁强谁弱实际上也是如此， 两者在可靠性分析领域各有所长。 例如：Reliasoft 在“系 统可靠性”方面还整合了故障树分析 FTA 技术，而JMP 没有。但同时，我也可以找出反例， JMP 能够计算 和显示系统的 Remaining Life CDF 和 Remaining Life BCI ，而 Reliasoft 不行。 所以，我只能说它们在纯粹的可靠性分析方面平分秋色。 不过从我的使用体验来看，必须赞一下JMP 的可靠性模型展示功能。它有一个工具，叫“预测刻画器” ，能够动态地、交互式地预测产品寿命或失效 概率。记得上次开会时，我用这个功能做 Prese ntatio n ，大老板看了很开心，还当场表扬我们部门的工作 了。 THE SYNTHESIS 尹? EjNTEfmiSE :B LOCK S IM " Anjdyw wSh RRE Qr F UJ H Trsw THI if J I V P LATFORM 0 Wfeieuu_+ +" Lif? 血北 Anfl#yii? ALTA* AcDeteriited Ute TjMbngAnaivBJfl O DOE+-^ <5>RGA* O /[PREDICT * <^RENO* Prwfi&iigtc Ewtrtf and Rae O X FMEA * fhiEA RMted AnaiyiBi O RCM+-P RuMtnirty Cc^lerBd! Manbeniirx? C^RBI - Risk In tfMdoo Z MPC* ? Ofiomnpf Wfll>bdAed A M 则 MdniigMmerd Z XFRACAS ■ Mbbttud FRACAS SUITES
查看:[大字体中字体小字体] DOE知识介绍 一、什么是DOE： DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，得理想的试验结果以及得出科学的结论。 实验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr. Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。 二、为什么需要DOE： 要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）； 要对生产过程选择最合理的工艺参数时； 要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时； 要缩短新产品之开发周期时； 要提高现有产品的产量和质量时； 要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。 另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。 三、DOE实验的基本策略： 策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）
实验成功的标志： 在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子； 这些显着因子的累积贡献率在70%以上。 策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成 T型问题） 实验成功的标志： 在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。 因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了 成本低廉且又容易控制之目的。 策略三：证实最佳生产条件有再现性。 试验设计方法及其在国内的应 用 返回DOE目录 随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。 试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。其实试验设计对于我国学术界来说并不陌生。比如均匀设计，均匀设计是中国统计学家方开泰教授(下图左)和中科院院士王元首创，是处理多因素多水平试验设计的卓有成效的试验技术，可用较少的试验次数，完成复杂的科研课题开发和研究。 国内一些大学的数学系和统计系近年来已经逐渐开始开设专门的试验设计课程，比如清华大学，电子科技大学、复旦大学等高校。国内一些行业领先的企业，比如中石化，华为科技，中石油，宝钢等企业，
智慧质量系列应用专题
智慧质量?金领职业经理人火石计划
精益六西格玛运营黑带 BB 证书班
课程时间：十五天 (9:00-12:00 14:00-17:00) 升级版本：3.0 课程对象：本课程适合希望通过精益六西格玛提升部门绩效与企业经营，例如总经理、副
总裁、部门总监、部门经理、质量经理、研发/工艺经理、生产经理、物流与采购经理等。
教学模式：录像观赏＋工具复制+案例分析+实战模拟+疑难问答＋精彩点评 课程思考：“六西格玛”其实是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的管理经营方法。
摩托罗拉公司率先使用了“六个西格玛”理论，联信公司也成功地采用了它，GE 公司董事长兼 首席执行官约翰·韦尔奇更是对这一理论爱不能己，并借此创造了新的神话。从 1995 年下半年 开始，“六西格玛”运动“像野火一样”燃遍整个 GE，改造着 GE 人所做的一切。“为什么要 开展 6 西格玛管理？”摩托罗拉的回答是：为了生存。从 70 年代到 80 年代，摩托罗拉在同日 本的竞争中失掉了收音机和电视机的市场，后来又失掉了 BP 机和半导体的市场。1985 年，公 司面临倒闭。 一个日本企业在 70 年代并购了摩托罗拉的电视机生产公司。 经过日本人的改造后， 很快投入了生产，并且不良率只有摩托罗拉管理时的 1/20。他们使用了同样的人员、技术和设 计。显然问题出在摩托罗拉的管理上。 在市场竞争中，严酷的生存现实使摩托罗拉的高层接受了这样的结论：“我们的质量很臭”。 在其 CEO 的领导下， 摩托罗拉开始了 6 西格玛质量之旅。今天“摩托罗拉”成为世界著名品牌， 1998 年，摩托罗拉公司获得了美国鲍德理奇国家质量管理奖。他们成功的秘密就是 6 西格玛质 量之旅。是 6 西格玛管理使摩托罗拉从濒于倒闭发展到当今世界知名的质量与利润领先公司。
课程前言：GE(通用电气)的“六个西格玛”项目的工作包括五项基本活动：确定、测量、
分析、改进及最终控制生产或服务的工序。这些项目通常都把重点放在提高客户的生产率和减 少他们的资本支出上，这同时也就提高了 GE 自己的业务质量、速度和效率。GE 公司的医疗设 备系统集团、工业钻石超级磨料部、铁路火车租赁部以及塑料集团都非常具体地实施了“六西 格玛”质量标准。 “六西格玛” 曾经协助许多世界级企业展现惊人的成绩， 它曾经使通用电气 （GE） 公司迈向营运的高峰，被杰克韦尔奇为通用所采用的过最重要的管理措施；也是西方企业力抗 日本企业反败为胜的法宝。 用“六西格玛”管理就如同重新训练公司员工。它要求所有人员，包括市场营销人员和勤杂工 都采用象工程师那样的思维和行为方式。所有的工序，包括电话应答，或装配飞机，按照“六 西格玛”要求，出现误差的可能性都要缩小到百万分之 3.4 以下，达到 99.9997%的精确度。质 量管理不再是那种目标不清，只是笼统地说质量有所改善的实践，而是根据顾客的要求来确定 的管理活动。对顾客特别有帮助的项目就会受到高度重视。 精益六西格玛是精益生产与六西格玛管理的结合，其本质是消除浪费。精益六西格玛管理的目 的是通过整合精益生产与六西格玛管理， 吸收两种生产模式的优点， 弥补单个生产模式的不足， 达到更佳的管理效果。精益六西格玛不是精益生产和六西格玛的简单相加，而是二者的互相补 充、有机结合。传统六西格玛项目主要解决与变异有关的复杂问题，例如控制一个过程的产品 一次通过率；而精益六西格玛项目解决的问题不仅包括传统六西格玛所要解决的问题，而且要 解决那些与变异、效率等都有关的“综合性”复杂问题，优化整个生产流程，缩短生产周期。
1
JMP使用技巧串烧：JMP测量系统分析(MSA)系列之二 在上一期的《JMP测量系统分析(MSA)系列之一》中，我们为大家介绍了入门级的传统计量型测量系统的分析过程，而当过程的输出特性为计数型数据时，即测量值为一组有限的分类数，最常见的如合格/不合格，一等品/二等品/三等品/······时，此类测量系统的分析方法显然将会有所不同。目前，对于计数型测量系统多采用一致性比率和Kappa值来进行分析，本文的重点就是向大家介绍如何应用JMP来进行辅助评估。 其中，一致性比率是度量分类测量结果一致性最常用，也是最通俗易懂的一个统计量，用公式来描述即： 一致性比率=一致的次数/测量的总次数 而Kappa值(κ)则是另一个度量分类测量结果一致性的统计量，并且比较常见的是Cohen κ，它适用于度量两个变量具有相同的分级数和分级值时的吻合程度。用公式来描述即： 公式中，P0为实际一致的比率；Pe为期望一致(随机猜对)的比率。如果您觉得Kappa公式有些晦涩的话，那么不妨如下定性理解即可，假设我们欲评估两个评级员对30个部件合格与否的测量结果的一致性，试想一下，即便两个评级员不严格贯彻标准作业流程，只
是分别信口胡说30个评级测量结果，那么也可以获得两者在某种程度上的一致性，那么，所谓Kappa值就是扣除了这部分随机瞎蒙成分后的一致性结果，因此，相对更为准确。在这里，作为应用者，我们不必过于纠结Kappa值的计算过程，因为在JMP等现代统计分析软件的辅助下，都可直接给出相应的计算结果，您只需会对结果进行解释和判定即可。一般情况下，-1≤κ≤1，当κ=1时，表示两者完全一致；当κ=-1时，表示两者截然相反；当κ=0时，表示两者一致程度跟瞎蒙差不多。此外，在AIAG MSA手册中，其建议参考标准如表-1所示。 表-1 Kappa值的一般判定标准 接下来，为了避免不必要的分歧和争议，我们直接引用AIAG MSA手册(第4版，英文版)，Chapter Ⅲ，Section C，Attribute Measurement Systems Study，P131-140中的案例，来对计数型测量系统分析的操作过程予以演示，并对输出结果予以简析。 “50个代表性部件，3个评级员，每个部件每人测3次的计数型数据汇总如表-2所示。·“1”表示部件合格或接受； ·“0”表示部件不合格或拒绝； ·代表性部件的抽样细节其实很关键，比如50%左右的部件应该来自于“灰色”地带(即临近规格上下限的临界地带)，而剩余部件则应为明确的合格品与不合格品各半；
6SQ统计插件1.1发布(一款可替代Minitab，Jmp的质量小软件)--2008.3.4升级为1.1版) 一个有SAS、MiniTab，JMP等专业统计软件的大部分功能的Excel统计插件！ 它的特点小巧，易用，实用. 由鹰蛇工作室与https://www.doczj.com/doc/c819069319.html,共同合作完成。 命名为"6SQ统计" 该软件将对个人完全免费, 企业使用必须购买授权 这是鹰蛇工作室和https://www.doczj.com/doc/c819069319.html,送给广大6SQer和质量人的一份大礼,希望能提升大家工作效率，提升中国的质量管理水平. 现发布第一个测试版。 欢迎大家下载使用，多多支持，有任何问题或建议请在本版反馈. 我们将不断升级完善。。。。。。 界面支持简体中文和英文切换 本插件目前仅支持Excel xp以上版本,不支持Excel 2000 最新的柏拉图
引用: 更新提示: 2008.3.4 发布1.1测试版 主要修正的前期发现的一些bug. 根据用户反馈对柏拉图等进行了调整 未来我们将会在两周左右升级一次。。。。。。 升级方法: 1,控制面板---添加/卸载程序--卸载6SQ统计插件for excel 2,点击安装即可. 下载地址1: https://www.doczj.com/doc/c819069319.html,/other/6SQStatAddin1.1.rar (提示: 文件大小为8915kb) 下载地址2: 天空软件下载站下载 讨论专区: https://www.doczj.com/doc/c819069319.html,/forum-85-1.html 6SQ统计插件讨论专用QQ群: 23584575 引用: 1.1版基本功能： 1、本插件提供的基本统计功能有： 1. 1、数据处理：从Access数据库获取数据、行列互换、空行空列的删除、线性变换、排秩。 1. 2、描述统计及相关图形：描述统计、点距图。 1. 3、图表：直方图、散点图、矩阵图、点图、概率图、置信区间图、单值图、线条图、条形图、饼图、区域图，功能和MiniTab相类似。
IE(工业工程师)所使用到的软件工具,我根据工作经验总结了一下,主要有以下几类: 1、基础IE：标准工时：这个没什么好说的，Excel就能处理了，但是要管理成千上万的工 时记录，Excel显得很吃力，业界还没有能很好的管理标准工时的软件出现，虽然SAP 等一些ERP软件有记录工时的功能，但是毕竟不能做到各行业适用，更细部的工时SAP 无法满足需求。在现场测量工时的时候，国外有更先进的做法，就是采用PocketPC， 配合软件，便可以取代硬板和秒表、笔、纸张等工具，但是此做法需用成本较高，在国 内估计还未有人使用。 a.布局设计：其实就是layout，AutoCAD是最佳的，如果没有AutoCAD，visio是一个 不错的画图工具。这两个软件是最基本的，如果你所设计的工厂很复杂，有很多复 杂的管道、布线，那么你就要寻求专业的工厂设计工具了。布局分析常用的方法是 SLP，与SLP相关的软件常见的是visfactory，这是一个专业的布局分析软件，与 CAD相结合运行。 b.动作研究：常用的当然也是Excel和word，为了工作方便，你可以设置好一些模 板，需要时调用即可。 2、ERP：有人会问，ERP也算是IE相关的软件吗？我的回答是：算。ERP中很多部分由IE 来维护，如工作中心、工艺路线等。在ERP软件盛行的现在，作为IE 必须了解ERP软 件的业务流程及其中的一些概念，这对于你能迅速的掌握制造业的大致流程很有帮助。 ERP软件当然首推SAP和Oracle ERP，其次金蝶、用友也是不错的ERP软件。不管用什 么软件，基本的内核都是差不多的，作为IE你需要了解这些内核，我所谓的内核是指 MRP的计算原理，包括主生产计划、粗能力计划、细能力计划等。 3、运筹学：运筹学的理论经常被用于实际的应用中，由于实际的应用千变万化，涉及到运 筹学的软件需要定制。但是也有一些解决基本问题如线性规划、整数规划、最短路等问 题的软件，最著名的是lindo和lingo，WINQSB也是此类软件之一，这几个都适合用于 教学演示和实验用软件。Excel的solver加载宏也可以求解线性规划，而且比较容易上 手，在实际应用中比较常用，所以建议掌握好这个方法。通过编写程序求解运筹学问题 也是一种途径，但是需要掌握算法和熟悉编程。 4、物流和供应链：工业工程中的物流方向不同于物流专业中的方向，工业工程中的物流比 较注重于系统分析和设计，而物流专业的物流比较注重实际的操作。由于物流系统设计 用到运筹学的理论比较多，所以能解决运筹学基本问题的软件均可以用来辅助设计。物 流和供应链的仿真在物流系统的设计中占有重要地位，此类的软件种类繁多: witness, flexsim, emplant, automod, arena, extend，Supply Chain Guru等，如果有意在仿真方向发 展，掌握其中一个软件是必要的。 5、人因工程：人因工程是国内比较新的一个方向，目前该方面的软件不是很多，比较有名 的是名叫jack的软件，可以模拟人体动作，进行动作研究。此外也有一些专门针对某 个领域的专业软件，如机车驾驶，但是都是定制软件，不常见。相对于软件，我觉得更
可靠性分析软件对比 ——Reliasoft和JMP 最近，有业界同行问我可靠性分析软件哪家强。回答了几次之后，发现这里面涉及的内容还挺多、挺复杂的。我估计很可能有更多的人有这样的疑惑，就把当初我公司选型购买时的决策过程整理了一下，结合本人的工作经验和这两年网上公开的资料，进行了相对全面的对比，供有需要的朋友参考。市面上号称能够做可靠性分析的软件其实多多少少有一些，但是就功能全面、强大而言，我认为Reliasoft和JMP软件应该算是当仁不让的领导者了： 比较一：软件架构。 JMP是一款综合性的数据分析软件平台，来自全球统计分析领导者SAS，功能强大、先进。而本文要重点讨论的可靠性只是JMP的一部分。在可靠性方面，它整合了所有的可靠性分析功能，但是并没有拆分成零散的模块。而Reliasoft完全不同，它是按可靠性功能的不同，分不同的软件模块授权安装和使用的。我把常用的可靠性分析功能在这两种软件中的对应菜单/模块名称整理成下表，供大家参考。 到底哪种架构好呢目前为止，可能不同的人会有不同的偏好，很难统一。不过，等一会儿看到价格的比较，大家就比较容易形成一致的想法了。 比较二：可靠性分析功能。 相信这是很多技术控关心的话题，但这实在是个庞大的工程，如果按每一个小项逐一比较的话，估计都可以写两篇毕业论文了。所以，我还是着眼大局，用两幅大图让大家快速了解两种软件的整体差异。第一张图显示的是Reliasoft所有的可靠性功能模块介绍，第二张图显示的是JMP的可靠性分析菜单项介绍（不包括可靠性实验设计部分）。
是不是很难判断谁强谁弱实际上也是如此，两者在可靠性分析领域各有所长。例如：Reliasoft在“系统可靠性”方面还整合了故障树分析FTA技术，而JMP没有。但同时，我也可以找出反例，JMP能够计算和显示系统的Remaining Life CDF和Remaining Life BCI，而Reliasoft不行。 所以，我只能说它们在纯粹的可靠性分析方面平分秋色。不过从我的使用体验来看，必须赞一下JMP 的可靠性模型展示功能。它有一个工具，叫“预测刻画器”，能够动态地、交互式地预测产品寿命或失效概率。记得上次开会时，我用这个功能做Presentation，大老板看了很开心，还当场表扬我们部门的工作了。
中芯国际 质量工程师岗位笔试题目（精选） 中芯国际公司质量工程师岗位的笔试题目 选择题 1. 下列哪个不是质量工程师的主要职责？ A. 开发和实施质量控制计划 B. 对产品质量进行度量和预测 C. 优化生产过程以提有效率 D. 收集和分析质量数据 参考答案C. 优化生产过程以提有效率不是质量工程师的主要职责。 2. 在质量管理中，哪个原则是非常重要的？ A. 领导作用 B. 全员参与 C. 过程方法 D. 持续改进 参考答案C. 过程方法在质量管理中是非常重要的原则之一，它强调对产品或服务的整个生命周期进行系统的管理和控制。 3. 以下哪个不是质量控制的工具？ A. MSA B. DOE C. SPC
D. PDCA 参考答案D. PDCA（计划-执行-检查-行动）不是质量控制工具，它是一个循环的过程，用于持续改进和解决问题。 4. 下面哪个是质量工程师非常常使用的数据分析工具？ A. Excel B. Minitab C. JMP D. MATLAB 参考答案B. Minitab是质量工程师非常常使用的数据分析工具之一，它专门设计用于进行统计分析，图形表示和假设检验。 5. 当遇到质量问题时，下面哪个选项是非常合适的解决步骤？ A. 分析问题原因，采取临时措施解决问题，然后制定长期计划以防止问题再次发生 B. 制定长期计划，采取临时措施解决问题，然后分析问题原因以防止问题再次发生 C. 制定长期计划，分析问题原因，然后采取临时措施解决问题以防止问题再次发生 D. 采取临时措施解决问题，分析问题原因，然后制定长期计划以防止问题再次发生 参考答案A. 当遇到质量问题时，非常合适的解决步骤是首先分析问题原因，然后采取临时措施解决问题，非常后制定长期计划以防止问题再次发生。这样可以迅速解决当前问题，同时避免了问题的重复发生。
JMP和Minitab可靠性分析调查 可靠性分析是指运用数据分析的方法对产品和设备按照规定的标准在规定的时间内提供规定服务的能力进行量化分析或评估，它可以帮助企业降低产品故障和失效率，从源头上提升产品竞争力，乃至于提升顾客满意度。出于不同的目的需要，越来越多的国内企业也开始重视起可靠性分析来。我们公司是Apple 的PCB供应商，受客户影响，我们质量管理部门近几年来也可以编写可靠性分析报告。这可是件技术活，没有专业的软件帮忙，那绝对是一件又苦又难的差事。 最近部门申请到一笔预算，总算可以购买正版的可靠性分析软件了，老板叫我调查一下相关软件。目前在国内电子企业，用得最多的可靠性统计软件有两个：JMP和Minitab。（本来还想比较另一个软件Weibull++的，但是它的基本功能很简单，如果要用其它可靠性分析功能，就得买其它模块，一个个模块加起来价格贵得惊人，就不考虑了。）下面就把我花了大量心血整理的技术调查结果和各位分享一下。 一功能 以下的软件菜单截图反映的是JMP和Minitab在可靠性分析方面的功能清单。由于分别是两家公司开发的，所以名称上会有所不同，但都能够实现诸如右删失或任意删失的可靠性数据的分布识别及分布参数估计、单应力和多应力加速寿命试验的回归建模与预测、可修复性系统的可靠性分析、可靠性试验规模的规划等基本功能。 我仔细试用了一下两个软件的相关菜单，明显地感受到似乎JMP软件的功能更加强大。比如JMP自带了19种概率分布模型，而Minitab只有11种概率分布模型；JMP支持两个加速因子的加速寿命试验设计（可包含交互作用），而Minitab只支持一个加速因子的加速寿命试验设计，等等。 此外，JMP软件还多了Minitab软件无法实现的三个分析平台：第一个是“退化”平台，它能够构建线性或非线性的产品老化模型，还可以用来进行稳定性检验和产品的破坏性退化分析；第二个是“拟合比例风险”平台，它能够构建Cox模型，Cox模型适合为找不到合适概率分布的寿命数据构建加速寿命回归建模；第三个是“可靠性增长”平台，它可以进行更复杂的 Crow-AMSAA 建模，通过计算可修复系统的平均故障间隔时间 MTBF以及多阶段系统的累积故障计数等参数，分析和展现新产品系统可靠性的改善状况。 二易用性 这方面的差异最为明显。JMP软件的菜单命令设计得较为简洁，操作时人机交互性强，输出的图形种类丰富，效果逼真，所以哪怕是从未接触过可靠性的新手，上手也很快。相比之下，Minitab软件就逊色不少。菜单命令多得很，操作界面看上去密密麻麻的一堆选项，也不知道什么时候该选什么参数选项，图形种类相当少，效果也很一般，用户一定要对可靠性有比较深入的了解，才敢用这些菜单命令。 举一个最常用的例子来说吧，如果要对产品的寿命数据进行可靠性建模与预测。在JMP软件中，只要用一个“寿命分布”的菜单平台就能搞定。如下图所示，我只要用“拟合所有分布”这条下拉菜单命令就
中芯国际 质量工程师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 中芯国际公司质量工程师岗位的笔试题目 选择题 1. 下列哪个不是质量工程师的主要职责？ A. 开发和实施质量控制计划 B. 对产品质量进行度量和预测 C. 优化生产过程以提有效率 D. 收集和分析质量数据 参考答案C. 优化生产过程以提有效率不是质量工程师的主要职责。 2. 在质量管理中，哪个原则是非常重要的？ A. 领导作用 B. 全员参与 C. 过程方法 D. 持续改进 参考答案C. 过程方法在质量管理中是非常重要的原则之一，它强调对产品或服务的整个生命周期进行系统的管理和控制。 3. 以下哪个不是质量控制的工具？ A. MSA B. DOE C. SPC
D. PDCA 参考答案D. PDCA（计划-执行-检查-行动）不是质量控制工具，它是一个循环的过程，用于持续改进和解决问题。 4. 下面哪个是质量工程师非常常使用的数据分析工具？ A. Excel B. Minitab C. JMP D. MATLAB 参考答案B. Minitab是质量工程师非常常使用的数据分析工具之一，它专门设计用于进行统计分析，图形表示和假设检验。 5. 当遇到质量问题时，下面哪个是非常合适的解决步骤？ A. 分析问题原因，采取临时措施解决问题，然后制定长期计划以防止问题再次发生 B. 制定长期计划，采取临时措施解决问题，然后分析问题原因以防止问题再次发生 C. 制定长期计划，分析问题原因，然后采取临时措施解决问题以防止问题再次发生 D. 采取临时措施解决问题，分析问题原因，然后制定长期计划以防止问题再次发生 参考答案A. 当遇到质量问题时，非常合适的解决步骤是首先分析问题原因，然后采取临时措施解决问题，非常后制定长期计划以防止问题再次发生。这样可以迅速解决当前问题，同时避免了问题的重复发生。
牢靠性剖析软件比照之公保含烟创作 ——Reliasoft和JMP 最近，有业界同行问我牢靠性剖析软件哪家强.答复了几次之后，发现这外面涉及的内容还挺多、挺复杂的.我估量很能够有更多的人有这样的疑惑，就把现在我公司选型购置时的决策进程整理了一下，结合自己的任务经历和这两年网上地下的资料，停止了相对全面的比照，供有需要的朋友参考.市面上号称能够做牢靠性剖析的软件其实多多少少有一些，然则就功用全面、强年夜而言，我认为Reliasoft和JMP软件应该算是义无反顾的指导者了： 比拟一：软件架构. JMP是一款综合性的数据剖析软件平台，来自全球统计剖析指导者SAS，功用强年夜、先进.而本文要重点讨论的牢靠性只是JMP 的一局部.在牢靠性方面，它整合了所有的牢靠性剖析功用，然则并没有拆分红零散的模块.而Reliasoft完全分歧，它是按牢靠性功用的分歧，分分歧的软件模块授权装置和使用的.我把常常使用的牢靠性剖析功用在这两种软件中的对应菜单/模块名称整理成下表，供年夜家参考. 究竟哪种架构好呢？目前为止，能够分歧的人会有分歧的偏
好，很难统一.不外，等一会儿看到价钱的比拟，年夜家就比拟容易形成一致的想法了. 比拟二：牢靠性剖析功用. 相信这是很多技术控关心的话题，但这实在是个庞年夜的工程，如果按每一个小项逐一比拟的话，估量都可以写两篇结业论文了.所以，我还是着眼年夜局，用两幅年夜图让年夜家疾速理解两种软件的整体差异.第一张图显示的是Reliasoft所有的牢靠性功用模块介绍，第二张图显示的是JMP的牢靠性剖析菜单项介绍（不包括牢靠性实验设计局部）. 是不是很难判断谁强谁弱？实际上也是如此，两者在牢靠性剖析范畴各有所长.例如：Reliasoft在“系统牢靠性”方面还整合了故障树剖析FTA技术，而JMP没有.但同时，我也可以找出反例，JMP 能够计算和显示系统的Remaining Life CDF和Remaining Life BCI，而Reliasoft不成. 所以，我只能说它们在地道的牢靠性剖析方面平分秋色.不外从我的使用体验来看，必需赞一下JMP的牢靠性模型展示功用.它有一个工具，叫“预测描写器”，能够静态地、交互式地预测产物寿命或失效概率.记得上次闭会时，我用这个功用做Presentation，年夜老板看了很开心，还就地表彰我们局部的任务了. 比拟三：价钱. 既然牢靠性功用年夜差不离，那么价钱就很关键了.我曾从JMP 中国公司和负责Reliasoft中国地域总署理的公司（不知道Reliasoft 为什么这么久了还不在中国成立分公司）处辨别咨询过两个软件的售
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/28 13:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
可靠性分析软件对比 ——Rｅｌiaｓofｔ和JMP 最近,有业界同行问我可靠性分析软件哪家强。回答了几次之后,发现这里面涉及的内容还挺多、挺复杂的。我估计很可能有更多的人有这样的疑惑，就把当初我公司选型购买时的决策过程整理了一下,结合本人的工作经验和这两年网上公开的资料，进行了相对全面的对比，供有需要的朋友参考。市面上号称能够做可靠性分析的软件其实多多少少有一些，但是就功能全面、强大而言,我认为Reliaｓｏft和JＭＰ软件应该算是当仁不让的领导者了: 比较一：软件架构。 JＭP是一款综合性的数据分析软件平台,来自全球统计分析领导者ＳAＳ，功能强大、先进。而本文要重点讨论的可靠性只是JＭP的一部分。在可靠性方面,它整合了所有的可靠性分析功能,但是并没有拆分成零散的模块。而Rｅlｉasoｆt完全不同，它是按可靠性功能的不同,分不同的软件模块授权安装和使用的。我把常用的可靠性分析功能在这两种软件中的对应菜单/模块名称整理成下表，供大家参考。 到底哪种架构好呢?目前为止,可能不同的人会有不同的偏好,很难统一。不过,等一会儿看到价格的比较，大家就比较容易形成一致的想法了。 比较二：可靠性分析功能。 相信这是很多技术控关心的话题，但这实在是个庞大的工程，如果按每一个小项逐一比较的话,估计都可以写两篇毕业论文了。所以,我还是着眼大局，用两幅大图让大家快速了解两种软件的整体差异。第一张图显示的是Reｌiasofｔ所有的可靠性功能模块介绍，第二张图显示的是ＪMP的可靠性分析菜单项介绍(不包括可靠性实验设计部分)。 是不是很难判断谁强谁弱?实际上也是如此,两者在可靠性分析领域各有所长。例如:Reliａsoft在“系统可靠性”方面还整合了故障树分析FTA技术,而JMP没有。但同时,我也可以找出反例,JMP能够计算和显示系统的RemａinｉｎｇＬiｆe CDＦ和Rｅmaiｎiｎg Lifｅ BＣI,而Ｒeliaｓoｆt不行。 所以，我只能说它们在纯粹的可靠性分析方面平分秋色。不过从我的使用体验来看，必须赞一下ＪMP的可靠性模型展示功能。它有一个工具，叫“预测刻画器”,能够动态地、交互式地预测产品寿命或失效概率。记得上次开会时,我用这个功能做Presenｔatｉoｎ，大老板看了很开心,还当场表扬我们部门的
可靠性分析软件对比之相礼和热创作 ——Reliasoft和JMP 近来，有业界偕行问我可靠性分析软件哪家强.回答了几次之后，发现这里面触及的内容还挺多、挺复杂的.我估计很可能有更多的人有这样的疑惑，就把当初我公司选型购买时的决策过程整理了一下，结合本人的工作经验和这两年网上公开的材料，进行了绝对片面的对比，供有必要的冤家参考.市面上号称可以做可靠性分析的软件其实多多少少有一些，但是就功能片面、弱小而言，我以为Reliasoft 和JMP软件应该算是当仁不让的领导者了： 比较一：软件架构. JMP是一款综合性的数据分析软件平台，来自环球统计分析领导者SAS，功能弱小、先进.而本文要重点讨论的可靠性只是JMP的一部分.在可靠性方面，它整合了全部的可靠性分析功能，但是并没有拆分成零散的模块.而Reliasoft完全分歧，它是按可靠性功能的分歧，分分歧的软件模块受权安装和运用的.我把经常运用的可靠性分析功能在这两种软件中的对应菜单/模块称号整理成下表，供大家参考. 到底哪种架构好呢？现在为止，可能分歧的人会有分歧的偏
好，很难一致.不过，等一会儿看到价格的比较，大家就比较容易构成同等的想法了. 比较二：可靠性分析功能. 置信这是很多技术控关怀的话题，但这着实是个巨大的工程，假如按每一个小项逐一比较的话，估计都可以写两篇结业论文了.以是，我还是着眼大局，用两幅大图让大家快速了解两种软件的团体差别.第一张图表现的是Reliasoft全部的可靠性功能模块引见，第二张图表现的是JMP的可靠性分析菜单项引见（不包含可靠性实验计划部分）. 是不是很难判别谁强谁弱？实践上也是云云，两者在可靠性分析领域各有所长.例如：Reliasoft在“零碎可靠性”方面还整合了毛病树分析FTA技术，而JMP没有.但同时，我也可以找出反例，JMP可以计算和表现零碎的Remaining Life CDF和Remaining Life BCI，而Reliasoft不成. 以是，我只能说它们在纯粹的可靠性分析方面中分春色.不过从我的运用体验来看，必须赞一下JMP的可靠性模型展现功能.它有一个工具，叫“预测刻画器”，可以动态地、交互式地预测产品寿命或生效概率.记得上次开会时，我用这个功能做Presentation，大老板看了很开心，还当场表扬我们部分的工作了. 比较三：价格. 既然可靠性功能大差不离，那么价格就很关键了.我曾从JMP中国公司和担任Reliasoft中国地区总代理的公司（不晓得Reliasoft为什么这么久了还不在中国成立分公司）处分别征询过两个软件的售
JMP使用技巧串烧之测量系统分析(MSA)系列之一 近期来，不断地有朋友们在咨询实施实验设计之前应该进行哪些准备工作，这个话题的外延其实很大，初始接触时还真觉得不易聚焦谈起，而大家的自问自答却往往多指向测量系统分析(Measurement System Analysis, MSA)。 # MSA #
思索之后才发现，大家想要强调的与其说是测量系统分析，不如说是数据质量的保障问题，而数据一般情况下自然是测量的结果，因此，实验数据的有效性自然需要通过测量系统的有效性来保障。但是转念一想，两者之间其实也并没有必然的因果关系。换个角度讲，测量系统分析作为一项基础的、常规的工作，无论是否进行实验设计，但凡想通过数据来驱动量化决策时，测量系统的有效性不应该都是被评估验证和确认保障的吗？ 于是，另一个更基础的问题便应运而生，也正是近期时常接到的JMP用户询问之一，即：如何通过JMP软件来进行测量系统分析？那么，今天，我们就为大家抛砖引玉，提供一些入门的指引。 首先，导致部分用户使用JMP进行MSA稍有困惑的原因之一，可能就在于JMP对于MSA的多平台支持，有时候提供的选择多了，反而容易引发一阵莫名的“混乱”，造成选择性障碍。我们正好在此予以澄清。 在当前的JMP中，主要提供了两个支持MSA的功能平台(图-1)，它们分别是： 1 分析>质量和过程>测量系统分析 2 分析>质量和过程>变异性/计数量具图
图-1 JMP对于MSA的多平台支持
对于“测量系统分析”平台，它首先基于EMP(Evaluating the Measurement Process)方法进行测量系统分析。 该理念提出的时间并不长，是由美国SPC专家Donald J. Wheeler博士于1984年在其著作Evaluating the Measurement Process中率先提出，而JMP所引用的方法源自其2006年出版的EMP Ⅲ Using Imperfect Data (2006)一书中(图-2)所阐述的内容和步骤。 由于该方法在中国地区尚未普及，知者甚少，也鲜有相关教材或培训机构来推广，因此，在我们所接触过的JMP用户群体中，使用率低，本文也就先不再费笔墨予以赘述。 此外，该平台其实也提供了传统“Gage R&R”分析方法的入口，但这与由“变异性/计数量具图”平台进入的效果一致，故直接参考下文即可。 目前中国国内主流的测量系统分析思路，主要还是基于汽车工业行动集团(AIAG)持续更新发布的《测量系统分析参考手册》。 如果类比评估房产价值的核心是位置、位置、还是位置的话，那么评估测量系统优良与否的核心就是精准、精准、还是精准！
品质工程师岗位职责16篇 【第1篇】售后品质工程师岗位职责任职要求 售后品质工程师岗位职责 职责描述: 1、管控第三方检品公司对逆向物流产品的鉴定及分类; 2、制定逆向物流产品的质量判定标准; 3、对逆向物流质量疵点进行数据收集与分析; 4、对工厂检验合格产品在仓库进行质量抽查; 5、处理售后产品的品质鉴定、整理、分析职能; 任职要求: 1、学历:大专以上，检验检测、质量工程等相关专业; 2、工作年限及要求:35岁以下，3-5年，有品牌公司品质工程师经验;
3、聪明、严谨、肯吃苦;售后品质工程师岗位 【第2篇】产品品质工程师岗位职责 产品品质工程师星网锐捷福建星网锐捷通讯股份有限公司,starnet,星网,星网锐捷,星网锐捷【岗位职责】1、负责产品中心产品的产品化工作、可靠性验证,新品转量的验证、验收工作; 2、负责产品品质的保障、生产变异的管理; 3、宏泰、海西工厂的稽核、管理等。 【任职要求】 2、具有比较扎实的硬件功底,熟悉产品开发; 3、了解电子类产品生产工艺流程; 4、具备较强的异常问题分析处理能力。 【第3篇】品质高级工程师岗位职责 品质高级工程师2名职位需求 岗位需求:大专以上学历,英语听说读写流畅1、数据分析1名:熟练操作 jmp/m3tbd软件
2、测试测量1名:有测试经验,具备aatacai的能力。职位需求岗位需求:大专以上学历,英语听说读写流畅1、数据分析1名:熟练操作jmp/m3tbd软件 2、测试测量1名:有测试经验,具备aatacai的能力。 【第4篇】产品质量检验工程师岗位职责 产品质量检验工程师杰利阳能源设备制造北京杰利阳能源设备制造有限公司，杰 利阳北京，杰利阳能源设备制造，杰利阳岗位职责: 1.具备重工业产品质量检验经验及压力容器产品、焊接为主的过程质量检验经验， 2.负责撬装产品的最终验收工作。 3.熟练使用卡尺、卷尺、百分表、塞规等常规量具及msa测量系统分析; 4.负责对外购物料的尺寸、规格、型号按货物单进行检验并判定结果，合格、不 合格的标识; 5.负责填写相关检验记录单据，客观记录检验测量情况。 任职要求: 1.三年以上生产制造型企业的质检工作经验。 2.较强的抗压能力。 3.机械类专业，专科以上学历;
数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它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，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、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，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报