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系统集成项目管理工程师教程各种图的总结目录帕累托图 (3)一、定义 (3)二、最优 (3)三、最优的条件 (4)四、定律 (4)鱼骨图 (6)一、定义 (6)二、鱼骨图的三种类型 (6)三、鱼骨图制作 (6)四、鱼骨图使用步骤 (7)五、鱼骨图案例分析 (8)六、用统计工具软件MINTAB制作鱼骨图 (8)散点图 (9)条形图 (10)一、简介 (10)二、描绘条形图的要素 (10)直方图 (12)一、科技名词定义 (12)二、百科名片 (12)三、目录 (12)四、直方图的绘制方法 (13)五、用直方图来观察和分析生产过程质量状况 (13)六、如何判断直方图是否正常的形状： (14)七、直方图在摄影上的应用 (16)趋势图 (17)一、简介 (17)二、柱形图 (17)控制图 (20)一、百科名片 (20)二、定义 (20)三、作用 (21)四、控制图的预防原理 (21)五、统计过程控制的实质 (21)六、计量值控制图 (22)七、计数值控制图 (22)八、判断稳态的准则 (23)九、应用控制图需要考虑的问题 (24)十、基本结构 (25)十一、详细分类 (25)十二、扩展阅读 (25)帕累托图一、定义帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。
它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。
可以用来分析质量问题，确定产生质量问题的主要因素。
按等级排序的目的是指导如何采取纠正措施：项目班子应首先采取措施纠正造成最多数量缺陷的问题。
从概念上说，帕累托图与帕累托法则一脉相承，该法则认为相对来说数量较少的原因往往造成绝大多数的问题或缺陷。
帕累托图排列图用双直角坐标系表示,左边纵坐标表示频数,右边纵坐标表示频率.分析线表示累积频率,横坐标表示影响质量的各项因素,按影响程度的大小(即出现频数多少)从左到右排列,通过对排列图的观察分析可以抓住影响质量的主要因素.帕累托法则往往称为二八原理，即百分之八十的问题是百分之二十的原因所造成的。
六西格玛的统计与分析方法六西格玛（Six Sigma）是一种以统计分析为基础的管理方法，旨在通过减少过程中的变异性来提高质量和效率。
六西格玛方法通过一系列统计和数据分析技术，帮助组织找出和解决导致问题的根本原因，从而改进和精益化其业务流程。
六西格玛方法的核心是将统计学和数据分析应用于实际业务问题中，以充分了解和改进过程中的变异性。
下面将介绍一些常用的统计和数据分析工具，以及如何应用它们来实施六西格玛方法。
1.流程映射和价值流图：流程映射是一种将工作流程可视化的方法，通过绘制工作流程图形来识别和理解工作流程中的活动和阶段。
价值流图是一种补充的工具，它通过分析价值流，并识别和消除非价值增加的活动。
流程映射和价值流图为改进活动的目标设置了基线，并帮助确定需要关注的关键问题。
2.直方图和散点图：直方图是一种图表，用于可视化数据的分布情况。
通过绘制样本数据的分布，直方图可以帮助确定数据是否服从正态分布，以及是否存在任何异常值或异常情况。
散点图则用来显示两个变量之间的关系，通过绘制散点图，可以确定两个变量之间是否存在任何相关性。
3. 测量系统分析（MSA）：测量系统分析是一种评估和验证测量系统的能力和准确性的方法。
MSA可以帮助确定测量系统是否稳定和准确，并确定测量误差的源头。
常用的MSA工具包括方差分析、相关性分析和Gage R&R分析。
4. 接触图（Fishbone Diagram）：接触图是一种将问题和潜在原因之间的关系可视化的工具。
接触图通过绘制鱼骨状图形，将问题放在鱼头上，然后将潜在原因放在鱼骨的骨架上。
接触图帮助团队识别和分析导致问题的各种因素，从而有针对性地改进和解决问题。
5. 测量分析计划（Measurement Systems Analysis Plan）：测量分析计划是一种说明如何采集和分析数据的方法，包括定义关键度量指标（KPIs）、制定数据采集计划、确定样本量和采样方法等。
测量分析计划帮助确保数据收集的准确性和可靠性，并为进一步的数据分析提供有价值的基础。
散点图或折线图？注意有关图表类型“列表中有两件事情：1. 折线图类型列第三，，而XY散点图类型列第五。
我将不得不把高分散就行了，因为我觉得它是更重要的两个。
上述的安排，有人不熟悉的Excel图表类型可能是偶然发现第一线的图表类型，他们可能想要一个散点图。
2. 线和XY散点图类型的按钮的设计意味着线路图提供点连接线散点图，而只提供散点。
仔细看看图表子类型显示，以上隐含的格式观察是不严格如此。
当从列表中选择一个图表类型，可用的子类型的图表类型列表中的右侧所示。
线型提供带和不带标记的子类型，如下所示。
这些数据可以是显示（左列），叠（中），和堆叠共100％。
堆叠的类型，在特定的情况下，才能得心应手，但您可能会坚持取消堆栈的类型。
你甚至可以选择一个折线图系列出现在图表上的缎带与3-D效果，你应该只使用这个图表子类型，如果您的目的是扭曲你的数据，迷惑观众。
行子图表类型的XY散点图子类型是广泛的（见下文）。
您可以选择标记，标记线，并线而已。
此外，如果你想连接线，您可以选择直线段点，或平滑线之间。
散射子图表类型其实，有更广泛的可能性比图表类型和子类型。
一旦你已经创建了一个图表，你可以选择每个系列独立和格式化。
在线和散点图系列的连接线可直，平滑，或完全删除。
系列对于这两种类型的标记的形状可以选自中进行选择，或者它可以被删除。
在线路图中，你可以堆叠串联值，因为用于图表中的所有系列的第一个系列的分类（X）值在散点图中，每个系列都可以有自己的X值，所以不支持堆叠。
线图支持一些基本的3-D效果，幸运的是，不能够散点图这种失真。
关于查找和更改图表什么类型的系列是什么？找出什么样的系列绘制在图表的方式有两种：∙选择系列，从图表“菜单中选择” 图表类型，看看有什么选择突显。
∙系列上右键单击，在弹出菜单中选择图表类型，看到什么是突出。
注意，你可以在同一图表中有多于一个类型的系列。
是什么类型的轴？有两种方法，找出什么样的X轴的图表有：∙选择轴，选择“ 选择的轴（或按Ctrl-1）从格式菜单，然后单击” 缩放“选项卡上。
数据分析中常用的10种图表柱形图和线图的结合，可以同时展示两个不同的数据系列，例如工资和其他收入的对比，以及工资占其他收入的比例变化趋势。
6散点图散点图用于显示两个变量之间的关系，可以用来发现变量之间的相关性和异常值。
7气泡图气泡图是一种散点图，可以用来显示三个变量之间的关系，其中第三个变量用气泡的大小来表示。
8饼图饼图用于显示各部分占总体的比例，适用于数据种类较少的情况。
9雷达图雷达图用于显示多个变量的相对大小，可以用来比较不同变量之间的差异。
10热力图热力图用于显示数据在二维平面上的分布情况和密度，适用于大量数据的可视化展示。
工资收入占收入的比例为了更好地展示工资收入占总收入的比例，我们可以绘制一个两轴线柱形图。
首先绘制一个柱形图，如下图所示：然后，选中要更改的数据，右键单击选择“设置数据系列格式”，在弹出的对话框中将“系列选项”中的“系统绘制在”更改为“次坐标轴”，如下图所示：接下来，选中绿色柱子，将其更改为折线图，即可得到如下图所示的结果：通过主次坐标柱和折线的组合，我们可以更清晰地了解收入情况和占比情况，同时在一个图表中展示，方便分析。
条形图条形图是一种横向的柱状图，用于比较各项数据。
例如，我们可以使用条形图来比较各省份的GDP或不同地级市的资源储量或客户数量等。
三维饼图三维饼图可以用来展示不同类别数据的占比情况。
例如，下图展示了1月份三种家用电器的销售量占比情况：复合饼图复合饼图可以用来展示不同状态的信息占比情况。
例如，下图展示了电话拜访结果的信息状态：母子饼图母子饼图可以用来展示项目的组成结构和比重。
例如，下表展示了三类食材的费用情况：通过母子饼图可以更直观地了解不同食材的费用比例。
经过对2006年和2007年某公司在各地区销售额的比较分析，可以发现柱状图在2007年得到了广泛应用。
在A、B、C、D四个区域中，销售额的差异非常明显。
其中，A区的销售额最高，B区次之，C区又次之，D区的销售额最低。
6西格玛绿带考试试题6西格玛绿带考试试题随着全球经济的发展和竞争的加剧，各行各业都在寻求提高效率和质量的方法。
在这个背景下，6西格玛方法成为了一种被广泛应用的管理工具。
6西格玛绿带考试试题是评估个人对6西格玛方法的理解和应用能力的一种方式。
本文将介绍一些典型的6西格玛绿带考试试题，并对其背后的原理进行解析。
第一题：什么是6西格玛？6西格玛是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷，提高过程的稳定性和质量。
它基于统计学原理，将问题解决过程分为DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）五个阶段，以确保问题的解决是系统性和持续性的。
第二题：请解释一下DMAIC的每个阶段。
- 定义阶段：明确问题的范围和目标，并确定关键的业务指标（KPIs）。
- 测量阶段：收集和分析数据，以了解当前过程的性能和问题。
- 分析阶段：通过统计分析和其他工具，确定问题的根本原因。
- 改进阶段：制定和实施改进方案，以解决问题并提高过程的性能。
- 控制阶段：制定控制计划，以确保改进效果的持续性。
第三题：什么是六西格玛的关键概念？六西格玛的关键概念包括：- 持续改进：通过不断的测量、分析和改进，实现过程的持续改进。
- 数据驱动决策：基于实际数据和统计分析，做出决策和改进方案。
- 面向客户：将客户需求作为主导，确保产品或服务能够满足客户的期望。
- 团队合作：通过跨职能团队的合作，实现问题的解决和改进的实施。
- 领导力和承诺：领导层的参与和承诺是成功实施六西格玛的关键因素。
第四题：请列举一些常用的6西格玛工具。
- 流程图：用于描述和分析过程中的步骤和交互。
- 直方图：用于显示数据的分布情况。
- 散点图：用于显示两个变量之间的关系。
- 控制图：用于监控过程的稳定性和变异性。
- 核查表：用于记录和跟踪问题的发生和解决情况。
第五题：请解释一下六西格玛的关键绩效指标。
六西格玛的关键绩效指标包括：- DPU（Defects Per Unit）：每个单位的缺陷数。
如何在Excel中使用ScatterChart进行散点图分析Excel是常用的办公软件之一，除了常规的数据处理和表格制作功能外，它还有强大的数据可视化分析功能。
其中，ScatterChart（散点图）是一种常见的图表类型，可以帮助我们更直观地理解和分析数据之间的关系。
本文将介绍如何在Excel中使用ScatterChart进行散点图分析。
一、选择适合的数据在使用ScatterChart绘制散点图之前，首先需要准备好适合的数据。
一般来说，散点图适用于对两个数值型变量之间的关系进行分析。
因此，在Excel中，我们需要选择两列数据作为散点图的横纵坐标。
例如，我们想要分析两个城市之间的温度与湿度的关系，可以将温度数据放在一列，湿度数据放在另一列。
二、创建散点图1.先选中要绘制散点图的数据，包括横坐标和纵坐标的数据列。
选中数据后，点击"插入"选项卡下的"散点图"图标，选择合适的散点图类型。
2. Excel会自动生成一个基本的散点图，显示你选择的数据。
三、调整散点图1.选择散点图，点击“设计”选项卡可以调整图表的整体样式。
比如可以更换图表的布局和样式，增加图表标题等。
2.点击“布局”选项卡，可以添加数据标签，用于在图表中显示每个散点的具体数值。
3.通过右键点击散点图中的任意一个散点，选择“添加趋势线”，可以在图表上显示两个变量之间的趋势线，帮助更直观地理解数据之间的关系。
四、分析散点图1.观察散点图中的分布规律。
根据数据点的分布情况，可以判断两个变量之间的关系。
如果散点图呈现出明显的趋势线，表示两个变量存在较强的相关性。
如果散点图中的数据点呈现出均匀分布或者没有明显的趋势，表示两个变量之间可能没有明显的关联。
2.分析异常值。
在散点图中，如果存在一些明显偏离主要分布的数据点，可能表示数据异常或者特殊情况。
需要进一步分析这些异常值的原因和影响。
3.比较多个散点图。
如果有多组相关数据，可以在同一个散点图中绘制多个散点图，用不同的颜色或符号区分。
数据场景以及目标图表如下：
我们看下上面的图表的几个特点：
1）、横坐标轴跑到图表的中间位置，与纵坐标某一值相交。
2）、曲线上最高数据点设置了数据标记。
3）、横坐标数字前面加了人民币符号。
4）、垂直网格线是虚线。
本节通过这个散点图来学习或温习上面这几个知识点。
具体作图步骤：
第一步：
选中数据，插入散点图。
第二步：
坐标轴数值设置，横坐标交叉与纵坐标的某一位置，横坐标数字格式的设置（￥0），
第三步：
去掉横向的网格线，横坐标刻度线设置为交叉，曲线线条颜色设置，最高点数据标记设置，图表区背景设置，添加图表标题。
上面的过程结束，目标散点图也就出来了。
