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深圳建航科精密电子有限公司TEC-005;A∥0 1∥0 11 20 11 214 15 21 2214 15 21 22= 采用箭头下第一个抽样计划 , 如样本大小等于或超过批量时 , 用100%检验。
=采用箭头上第一个抽样计划。
AC = 允收数 RE = 拒收数∥∥∥0 10 10 1 1 21 2良现象,第三批开始加严检验;凡经IQC批退的材料经厂商重工后需进行加严检验;3.同一产品加严检验后连续五批允收,第六批开始恢复正常检验;同一产品加严检验后连续五批均为不合格时,由检验单位提出联络单经部门主管核准后呈管理代表裁定处理方式.= 采用箭头下第一个抽样计划 , 如样本大小等于或超过批量时 , 用100%检验。
=采用箭头上第一个抽样计划。
AC = 允收数 RE = 拒收数附件二编号:QP-024-02 A版第1页共1页C=0 SAMPLING PLANS INDEX VALUES检验单位提出联络单经部门主管核准后呈管理代表裁定处理方式. (客户特别要求则按客户要求作业)来料数量为2-50PCS,取2PCS或以上数量作规格尺寸量测;来料数量51-500PCS,取3PCS或以上数量进行尺寸量测;来料数量501-35000PCS,取5PCS或以上数量进行尺寸量测;来料数量35000PCS以上,取8PCS或以上数量进行尺寸量测;规格尺寸的允收水平为0收1退;其它采用C=0抽样计划.* INDICATES ENTIVE LOT MUST BE INSPECTEDNOTE: THE ACCEPTANCE NUMBER IN ALL CASES IS ZERO附件三编号:QP-024-03 A版第1页共1页箱数抽样表。
第1篇一、背景介绍随着大数据时代的到来，数据分析已成为各行各业提升竞争力的重要手段。
本文将以某知名电商平台的用户行为数据为例，通过观察数据分析，探究用户购买行为背后的规律，为电商平台提供决策支持。
二、数据来源本案例所使用的数据来源于某知名电商平台，包括用户购买行为数据、用户浏览行为数据、用户基本信息等。
数据涵盖了2019年1月至2020年12月期间的用户行为数据，共计1000万条记录。
三、数据预处理1. 数据清洗：对原始数据进行清洗，去除重复、异常和缺失数据，确保数据质量。
2. 数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。
3. 特征工程：根据分析需求，提取用户特征、商品特征、时间特征等。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：对用户购买行为、浏览行为等数据进行描述性统计分析，了解用户行为的基本特征。
2. 关联规则挖掘：利用Apriori算法挖掘用户购买行为之间的关联规则，揭示用户购买偏好。
3. 聚类分析：利用K-means算法对用户进行聚类，分析不同用户群体的特征。
4. 时间序列分析：利用ARIMA模型分析用户购买行为的时间序列特征，预测未来趋势。
五、分析结果1. 描述性统计分析- 用户购买频率：平均每月购买次数为3.5次。
- 购买金额：平均每次购买金额为500元。
- 购买商品类别：用户购买商品类别较为分散，其中服装、电子产品、家居用品等类别购买量较大。
2. 关联规则挖掘- 规则1：购买服装的用户中有60%会购买鞋子。
- 规则2：购买电子产品的用户中有70%会购买配件。
- 规则3：购买家居用品的用户中有80%会购买家具。
3. 聚类分析- 聚类结果：将用户分为4个群体，分别为年轻时尚群体、家庭消费群体、商务人士群体和老年消费群体。
- 群体特征：- 年轻时尚群体：购买频率高，偏好服装、电子产品和家居用品。
- 家庭消费群体：购买频率适中，偏好食品、家居用品和教育用品。
- 商务人士群体：购买频率适中，偏好电子产品、办公用品和商务礼品。
Q R-012S兆欧表检定记录A/0 1/1QR-013SQR-014SQR-015S C类供方评价表A/0 1/1项目名称：供方：管理处主任：设备部经理：合格供方名单A/0 1/1说明：评审结果填写合格、不合格工程竣工验收证明A/0 1/1注：1、工程质量现场验收，确认质量达到规范要求后，请即签字盖章认可。
2、本表一式四份，均用碳素或蓝黑墨水填写。
工程结算协议书A/0 1/1工程合约编号：承判人：承判工程：经物业管理（深圳）有限公司和承判人双方核对并同意：一、最终结算工程款项如下：1、完成合约工程金额：2、额外工程金额：3、代工金额：4、其它金额：共计总金额：二、总金额中应扣除的项目：1、公司代支付材料及垫付等金额：2、其它扣款：三、实际支付金额（总金额－扣除金额）：截至年月日止支付承判金额：其中：第一次第二次尚有保固金额：上述保固金额将于年月日保养期满验收后发还。
双方对上述结算数据今后不得提出异议，特立此据。
立协议人： 00物业管理（深圳）有限公司代表:承判人：代表:日期: 年月日解除缺陷责任证书A/0 1/1QR-021S设备（机具）验证单A/0 1/1单位：年月日说明：1、大型设备可作更详细补充记录。
2、验证单后应附供应商资料。
设备（机具）外委维修申请表A/0 1/1设备维修记录A/0 1/1设备（机具）报废单A/0 1/1单位：年月日Ⅰ、Ⅱ级设备保养检查记录A/0 1/1单位：设备故障问题转呈单A/0 1/1公司： NO：现装置/设备发生故障，请于年月日前进行维修养护。
管理处年月日第一联：专业公司第二联：管理处第三联：工程部设备技术状态诊断记录A/0 1/1报废设备、器件清单A/0 1/1红旗设备申报表A/0 1/1注：各单位红旗设备申报表填写一式两份（管理处或专业公司、工程部各一份）。
QR-002S发电机运行记录A/0 1/1单位: 班: 年月日注：容量用蓄电池测试仪测量，分四个状态：充足、正常、重充、放光水泵房巡查记录A/0 1/1QR-020S机电设备统计表A/0 1/1单位：年月日设备保养计划表A/0 1/1。
记录控制程序1 目的为证实项目成果符合顾客要求与适用的法律法规要求以及质量管理体系有效运行提供证据，对质量记录(以下简称记录)予以控制。
2 范围适用于本公司所有与质量管理体系运行时和产品实现过程中所产生的各类记录，也包括外来记录(如供方提供的质检报告、行业主管部门规定的各类记录等)。
3 职责3.1 办公室负责汇总和编写本公司的《公司质量记录清单》并保存各类记录的样本。
规定记录的保存期限和保留部门、保存权限，对已到保存期限的记录进行统一销毁。
3.2 各职能部门负责本部门所使用记录格式的设计、标识、填写、收集、编目、整理、归档和保管。
4 工作程序4.1记录的分类与形式4.1.1记录的分类A、与项目(产品)质量有关的记录。
如项目质量自检、互检、抽检记录，项目设计审查、野外验收、成果评审、修改记录等；B、质量管理体系运行记录。
如内部审核报告、管理评审报告、纠正和预防措施记录、监视和测量设备校检记录、培训记录和顾客投诉记录等。
C、来自外部的记录。
如来自供方的质检报告、顾客的反馈记录、行业主管部门规定的各类记录等。
4.1.2记录的形式主要以文字、图表表现的纸质文件和电子文件等。
4.2 记录的设置、格式及编号4.2.1各部门按照标准GB/T19001-2008的要求、本公司体系文件要求、相关法律法规要求确定所需设置的记录，并负责设计其记录格式。
其记录表单表头的设计内容应能反映质量管理体系的运行状况和成果(产品)状态，并能为证实产品符合要求和质量管理体系有效运行提供证据。
表单设计完成，交管理者代表审批后由办公室登记备案。
若顾客或法律法规规定了记录格式，则相关部门必须采用其格式。
4.2.2 记录格式如需更改，由原编制部门填写《文件更改申请单》，经管理者代表批准、由编制部门更改后使用，同时报办公室备案。
4.2.3 办公室根据标准GB/T19001-2008的要求及各部门设置的记录，负责汇总和编写本公司的《公司质量记录清单》，并汇集和保存各类记录的样本。
微生物质谱仪质控记录全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：微生物质谱仪是一种用于检测微生物种类和数量的先进设备，通过质谱技术快速准确地识别样本中的微生物，广泛应用于食品安全、医疗卫生、环境监测等领域。
在使用微生物质谱仪进行检测时，质控是非常重要的环节，可以确保检测结果的准确性和可靠性。
下面我们来看一份关于微生物质谱仪的质控记录。
一、设备检测前的质控记录在使用微生物质谱仪之前，需要进行设备的质控检测，以确保设备正常运行。
首先要检查设备的各项参数设置是否正确，包括离子源温度、碰撞能量等。
同时要检查设备能否正常开机、运行和关机，以及设备的灵敏度和稳定性。
二、标准品质控记录在进行微生物质谱仪检测时，需要使用标准品进行质控，以确保检测结果的准确性和可靠性。
在进行质控前，需要对标准品进行质量检查，验证标准品的纯度和稳定性。
接着在微生物质谱仪上进行标准品的检测，比对标准品的质谱图谱和质谱峰值，确保标准品的检测结果符合要求。
四、质控记录的保存和备份质控记录是非常重要的数据，需要妥善保存和备份。
质控记录应该包括设备检测前的质控记录、标准品质控记录、样本检测的质控记录等内容。
这些记录应该保存在专门的档案文件中，定期进行备份和归档，确保数据的完整性和可追溯性。
五、质控结果的分析和反馈在质控完成后，需要对质控结果进行分析和反馈。
如果发现质控结果不符合要求，需要及时调整设备参数或者进行故障排查。
同时要反馈给相关部门和人员，及时纠正问题，确保微生物质谱仪检测结果的准确性和可靠性。
微生物质谱仪的质控是非常重要的环节，可以确保检测结果的准确性和可靠性。
通过设备检测前的质控记录、标准品质控记录、样本检测的质控记录等步骤，可以保证微生物质谱仪的检测结果符合要求。
同时要做好质控记录的保存和备份，并对质控结果进行分析和反馈，及时纠正问题，保证微生物质谱仪的正常运行和应用。
希望通过本文的介绍和分析，读者对微生物质谱仪的质控有更深入的了解和认识。
中国承接集团有限公司
数据分析报告
（ISO9001）
中国承接集团有限公司
质量统计分析报告
CJ/QR58NO：
开始时间: 2014.08.01 结束时间: 2014.11.30
数据分析内容：
a) 顾客满意；
本次发放顾客满意度调查表共2份,收回2份,回收率100%,平均得分100分,达到质量目标要求:顾客满意度85分以上。
b)与产品要求的符合性：
c) 过程和产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会：
1）产品报废率为1.1%，达到质量目标要求:产品报废率≤1.5%
2)产品准时交货率为100%，达到质量目标要求: 准时交货率≥98%
3)客户投诉为0次，达到质量目标要求: 每月客户投诉≤1批次
4)客户满意度100分，达到质量目标要求:每半年客户满意度≥85分
d) 供方：
1）对现有供方2家进行了合格评定，制定了供方评定表，合格后列入《合格供方名单》。
2）采购产品合格率100％，达到质量目标要求: 采购产品合格率100％。
3）采购及时率100％，达到质量目标要求: 采购及时率100％
品质部
2014年12月3日。
目的和背景遵守相关法规和标准要求，为软件测试实验室的促进软件测试实验室的持续改进和提高，提升实汇报范围本报告涵盖软件测试实验室的原始记录、技术记录和质量记录的详细情况。
报告涉及实验室测试活动的全过程，包括测试计划、测试设计、测试执行、缺陷管理和测试总结等各个阶段。
报告重点关注实验室记录的真实性、完整性、准确性和可追溯性，以及记录管理的规范性和有效性。
测试计划测试目标01测试方法02资源安排03用例编号对每一个测试用例进行唯一编号，以便跟踪和管理。
测试条件描述测试用例执行的前提条件或限制条件。
操作步骤详细记录测试用例的操作步骤，包括输入数据、预期结果等。
实际结果记录测试用例执行后的实际结果，包括通过、失败、异常等状态。
硬件环境记录测试所使用的硬件设备及其配置信息，如CPU、内存、硬盘等。
软件环境记录测试所使用的操作系统、数据库、中间件等软件环境及其版本信息。
网络环境记录测试所使用的网络环境及其配置信息，如IP地址、端口号、网络带宽等。
030201测试数据数据来源说明测试数据的来源，如客户提供、自行设计或其他途径获取。
数据类型描述测试数据的类型，如文本、图片、音频、视频等。
数据处理记录对测试数据进行处理的方法和过程，如数据清洗、转换、加密等。
数据存储说明测试数据的存储方式和位置，如数据库、文件服务器或其他存储设备。
黑盒测试通过对软件的功能进行测试，检查其是否满足需求规格说明书中的要求。
白盒测试通过对软件的内部结构和工作原理进行测试，检查其代码和逻辑是否正确。
灰盒测试结合黑盒和白盒测试的方法，既关注功能需求又考虑内部结构，以提高测试的覆盖率和准确性。
测试方法测试工具自动化测试工具性能测试工具缺陷管理工具详细记录测试的过程和结果，包括测试用例的执行情况、缺陷的发现和处理情况等。
测试报告对测试结果进行统计和分析，识别软件测试结果分析反映测试用例对软件功能需求的覆盖测试覆盖率报告010203测试结果测试数据准备问题与开发团队的协作问题测试环境搭建问题自动化测试脚本维护问题技术问题与解决方案详细记录每个缺陷的发现日期、描述、严重程度、优先级、所属模块、复现步骤等信息。
《精益数据分析》阅读记录一、书籍基本信息我所阅读的书籍是《精益数据分析》。
这本书的作者为著名数据分析专家XXX。
该书主要介绍了数据分析在现代企业管理中的重要作用以及如何运用精益思想来进行有效的数据分析。
书籍出版于年，属于出版社。
本书通过深入浅出的方式，为读者提供了丰富的数据分析方法和应用案例，旨在帮助读者提升数据分析能力，实现业务数据的精准洞察和决策支持。
这本书在数据分析领域具有较高的知名度和影响力，是我学习数据分析的重要参考书籍之一。
在阅读过程中，我深感这本书对于提升我的数据思维和分析能力有着极大的帮助。
1. 书籍名称：《精益数据分析》本阶段我阅读了一本关于数据分析的专著——《精益数据分析》。
这本书深入探讨了数据分析在现代企业中的重要性及其实际应用。
通过阅读这本书，我对数据分析有了更深入的了解，也学习到了很多实用的方法和技巧。
作者以通俗易懂的语言介绍了数据分析的基本概念，并结合实际案例，展示了如何将数据分析应用于企业的各个环节，从而优化企业的运营和管理。
我特别喜欢书中的一部分是关于如何使用数据分析工具来提高工作效率和决策准确性的内容，这对我个人工作有很大的指导意义。
书中详细阐述了精益数据分析的理念和方法，数据分析不仅仅是一堆数字和图表，更重要的是将这些数据转化为对企业有价值的洞见和策略建议。
数据驱动的文化是成功的关键，企业需要建立一种以数据为中心的工作环境，使所有人都能理解并利用数据来推动业务发展。
作者还强调了对数据科学的信任与透明度的重视，这为企业决策提供了坚实的理论基础。
书中的案例分析也非常具有启发性，通过真实的企业案例，作者展示了如何应用数据分析解决实际问题，这些案例既有成功的经验，也有失败的教训。
这些案例不仅让我了解了数据分析的实际操作过程，还让我学到了如何根据企业实际情况选择合适的数据分析方法。
书中还涉及了一些高级数据分析技术，如机器学习、人工智能等，展示了数据分析的广阔前景和无限潜力。
