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矩阵数据解析法矩阵数据解析法是一种常用的数据处理方法，可以用来解析和处理矩阵数据。
矩阵数据是由多个数据元素组成的二维数据结构，可以表示各种类型的数据，如数值、文本、日期等。
矩阵数据解析法通过对矩阵数据进行分析和处理，提取出其中的有用信息，为后续的数据分析和决策提供支持。
在矩阵数据解析法中，首先需要了解矩阵数据的基本结构和特点。
矩阵数据由行和列组成，每个数据元素都有一个唯一的行索引和列索引。
可以将矩阵数据看作是一个由行和列组成的网格，每个网格内都包含一个数据元素。
根据行索引和列索引，可以准确定位和访问矩阵数据中的任意一个数据元素。
矩阵数据解析法可以应用于各种领域和行业的数据处理任务。
例如，在金融领域，可以使用矩阵数据解析法对股票市场的行情数据进行分析，找出其中的规律和趋势，为投资决策提供参考。
在销售领域，可以使用矩阵数据解析法对销售数据进行分析，找出销售额最高的产品和最佳销售时机，为销售策略的制定提供支持。
在生物医学领域，可以使用矩阵数据解析法对基因组数据进行分析，找出与特定疾病相关的基因，为疾病诊断和治疗提供指导。
矩阵数据解析法有多种常用的操作和技巧。
其中一种常见的操作是求矩阵的和、差、积等。
矩阵的和是将两个矩阵对应位置的元素相加得到的新矩阵，矩阵的差是将两个矩阵对应位置的元素相减得到的新矩阵，矩阵的积是将两个矩阵相乘得到的新矩阵。
另一种常见的操作是对矩阵进行转置和逆运算。
矩阵的转置是将矩阵的行和列互换得到的新矩阵，矩阵的逆是将矩阵乘以它的逆矩阵得到单位矩阵。
除了基本的操作，矩阵数据解析法还可以应用于更复杂的数据处理任务。
例如，可以使用矩阵数据解析法对矩阵数据进行聚类分析。
聚类分析是将具有相似特征的数据元素归为一类的方法，可以帮助我们发现数据中的潜在规律和模式。
通过对矩阵数据进行聚类分析，我们可以将数据元素划分为不同的群组，从而更好地理解和解释数据。
在进行矩阵数据解析时，需要注意一些常见的问题和技巧。
QC七大手法新旧对比老的七种工具（我的看法：老工具重点是确定问题所在，分问题的原因。
着眼于过去数据的分析。
）1.检查表：也有的叫查检表、检查单……。
用于现场收集数据。
内容应当考虑满足以下用具的使用。
也可以作防错工具，提醒操作者应当如何做。
2.层别法：将数据按照不同类别、层次进行分类统计、分析的方法。
以便查出问题。
为此，利用检查表收集数据时就要设计好类别、层次。
3.特性要因图：也叫因果图、鱼刺图。
通常结合层别法，针对不同类别和层次，把结果、现象问题作为鱼头，分析可能的原因作为鱼刺。
再查原因的原因，在鱼刺上列出分刺。
再查原因……，一直分析到根本原因为止。
4.排列图：也叫帕累图。
根据20：80规律，把鱼刺图得到的各种原因，根据某个类别、层次进行汇总统计，根据数据从大到小排列，确定关键的少数。
抓主要原因的主要方面。
根据这个原理也可以用于其他的分析工作，确定主要因素。
5.散布图：采用层别法做分析时，如果发现A和B两个因素可能相关，可加以利用。
譬如，只要控制A也就控制B了。
散布图两个坐标分别代表两个因素，把数据点上，很容易发现是否相关，以及如何相关的。
6.控制图：也叫管制图。
用来分析过程是否稳定。
过程稳定后可以用来控制过程，及时发现特殊原因。
也可以和前面的各种工具结合来改进过程，验证改进后的效果。
7．直方图：用来检查数据的分布状态，判别是否属于正常状态分布。
常常结合控制图使用。
新的七种工具（新的工具主要是从系统和过程的观点来解决问题或者预防问题的发生。
着眼于未来）1.亲和图：也叫KJ法。
把大量的意见、资料、事实、构思、方案等利用这种方法，根据相关性，把相同、相近的归在一起，形成统一的认识。
2.关联图：把原因和结果、手段和目的等绞缠在一起的一些问题，用逻辑方法查明它们关系的一种方法。
3.矩阵决策法：针对要解决的问题，识别不同群体的原因。
分群排列出各个原因，在交叉的地方分析相关的强弱、大小。
发现问题的关键在什么地方的方法。
新QC七大手法所谓的新QC七大手法到目前为止QC七大手法（柏拉图、查检表、特性要因图、直方图、层别法、散布图、图表）,都被当做是调查的手段或技巧,而被活用于制品品质及制造工程管理状态的掌握.但是今天的QC早就非得TQC(全员品质管理)不可了。
它必须由企业的所有部门的各阶层人员,有组织的参与才能够向TQC这个层次挑战。
因此处在这个TQC时代里,它所必备的QC手法如仍只靠现有的QC七大手法是（旧QC七大手法）不够用的。
正因为如此，以纳谷嘉信为中心的(财）日本科学技术联盟的QC手法开发部,乃于一九七七年发表了“新QC七大手法"。
这套“新QC七大手法"适用于制品的品质设计及生产体系的解析，及尝试各种改善活动的一种技巧.它不同于现有单纯的数值解析的技巧，而是以管理监督者为中心，动员组织内的全员有效率的收集情报资讯的技巧。
新QC七大手法的顺序及用法新QC七大手法的作业顺序及使用方法如下所述:（1）关连图法能将几个问题点与其要因间的因果关系，予以明确表示的一种手法.关连图法在作业的过程当中，可以让相关人员对问题点有明确的认识,促使大家获致共通的意见,它具有促进思考转换的优点.［作业的顺序］①结合同一目的人员编成小组.②列出要因（应用脑力激荡法）.③将这些因果关系作成关连图.④对其内容作修正或追加.⑤整理出重要项目。
⑥订定对策。
（2）亲和图法（KJ法）它是针对将来的问题及未知的问题，将收集得到的资讯资料,依其相互的亲和性加以整理汇总，明确地找出应该要加以解决的问题之方法.KJ法适用于构思作业时，以强化成员的团队精神，且对于那些事为解决问题所成立的专案小组的运作具正面帮助。
［作业的顺序］①选题。
②语言资料的收集（应用脑力激荡法）。
③语言资料的卡片化（KJ卡）。
④卡片派送整理（分类、选别)⑤标记卡片号码。
⑥作图⑦制订解决问题的计划。
（3）系统图法这是一种将目的与手段用系统性展开的图形,表现其相互关系的方法。
1.什么是矩阵解析法前面我们有一篇文章专门写矩阵图的文章，对矩阵解析法（Matrix Data Analysis Chart）也进行了简单介绍。
矩阵图上各元素间的关系，如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。
这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据解析法或矩阵数据分析法，简称矩阵解析法。
矩阵解析法用于确定各对策措施的优先顺序时，也叫优先顺序矩阵法（Prioritization Matrices）。
矩阵解析法是从矩阵图法演化而来，它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵，从而量化各要素间的相关性，进一步了解问题与手段或方法与对策间的相互关系。
矩阵解析法是一种定量及半定量的分析问题的方法，是一种多变量的统计方法，计算较复杂，一般用计算机进行计算。
常见的统计分析软件及电子办公软件中的表格软件都可以支持矩阵数据分析法的数据分析计算。
在QC新七种工具中，矩阵解析法是唯一一种利用数据分析问题的方法，其结果仍要以图形表示，适用于复杂多变且需要解析的案例，是一种在质量管理专业领域中较复杂的方法。
可以预见，随着计算机技术的进步，在质量管理软件中将会获得越来越广泛的应用。
2.矩阵解析法的原理要想阐述清楚矩阵解析法的原理，首先要详细说一下”主成分分析法“。
矩阵解析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis，PCA），又称主分量分析法或主成分回归分析法，是一种统计方法，其通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
2.1什么是主成分分析法主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，后来H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形，信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
在实证问题研究过程中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。
这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。
一、前言：1.何谓新QC七大手法：自从1950年戴明博士赴日教导统计品管后，日本即兴起了全国的品管热潮，并不断研究品质管理，目前日本各企业都实施全员品管、全员改善，不但是课组长、工程师们，就连班组长、基层作业员都极为努力的学习品质管理及相关手法，在现场问题的发掘及改善上，发挥了莫大的效果。
其中最常用，也最适合现场问题改善的QC手法，是为QC七大手法。
即是大家所熟知的特性要因分析图、层别法、查检表、柏拉图、推移图、散布图及直方图，偶而也将管制图列入。
然而，上述这些手法，除了特性要因图外，其它手法都是用在数据收集以后的整理及解析，在尚未收集到数据前的状况，就无法使用，因为在此种状况下，一般都是极为混沌，因素间之关连也甚为复杂。
为了能克服这点，日本科学技术连盟(JUSE)研究归纳出另外一套的QC手法，可资应用，这些手法也是七种，因此就称为新QC七大手法。
新QC七大手法包括了：1.系统图法2.矩阵图法3.关连图法4.KJ法5.PDPC法6.箭头图法7.矩阵数据解析法上述新QC七大手法中之前六项皆是针对语言资料之整理，作成图形表示者，唯有最后一项之矩阵数据解析法是要用到数字资料，是属于多变量解析的一种，方法较为艰难，在一般现场的间题的改善上较少被使用，因此不在本讲座范围内。
2.新QC七大手法之用途：◆可以用于CWQC.TQM的推展上。
◆可以用于语言资料之解析整理。
◆可以用将复杂的问题使人一目了然。
◆可以容易的说服有关人员。
◆可以获得有关人员的支持及协助。
◆可以将事实诚实的呈现出来。
◆可以产生很多宝贵的构想。
◆可以将计划更充实、更具体。
◆可以防止实施项目之欠缺贵漏。
◆可以与QC七大手法合用，达相辅相成之效。
使用新QC七大手法时，仍然必须妥为活用脑力激荡术(Brain Storming)二、系统图法(Systematization Diagram)1.何谓系统图法为达成某种目的，而透过目的⌫手段，目的⌫手段的方式，展开成一连串的手段、策略，使问题的重点得以明确，是以树形的方式有系统的展开的一种方法。
QC旧七大手法QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图(SPC)。
QC新七大手法QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法(亲和图)、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
品管七大手法七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图☆一、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。
☆二、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。
☆三、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。
一、QC七大手法分为：1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC 法、矩阵数据解析法计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。
（数一数）计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。
（量一量）4、QC七大手法由五图，一表一法组成：五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）一表：查检表（甘特图）一法：层别法二、介绍简易七大手法：1、甘特图：用途1、工作进度安排2、查核工作进度3、掌握现况4、日常计划管理用是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。
2、统计图（条形图）：用途1、异常数据一目了然。
2、容易对照比较。
3、易看出结论。
应用最普通报章、杂志均可看到的图表。
应用到层别法。
3、推移图（趋势图）：用途1、数据对时间变化管理使用。
2、可以把握现状、掌握问题点。
3、效果、差异比较。
了解数据差异最简单的方法，应用很广。
次品率、推移图。
4、流程图：用途1、工作内容之表示。
2、容易掌握工作站。
3、教育、说明用。
工作说明、内容之简易表示方法。
5、圆图：用途1、用以比较各部分构成比例。
新QC七大手法（工具）完整版介绍“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，昨天给大家介绍的老七种手法。
“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。
本期带大家了解一下“新七种”1.KJ法（亲和图法）（Affinity Diagram）2.关联图法（Rolation Diagram）3.系统图法（Systematization Diagram）4.矩阵图法（Matrix Diagram）5.过程决策计划图法（Process Dicesion program Chart）6.箭条图法（Arrow Diagram）7.矩阵数据分析法（Factor Analysis）新QC七大手法的使用情形，可归纳如下：亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息；关联图——理清复杂因素间的关系；系统图——系统地寻求实现目标的手段；矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系；PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果；箭条图——合理制定进度计划；矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析；新QC七大手法概述：新QC七大手法的特点：1.整理语言资料的工具2.将语言情报用图形表示的方法3.引发思考，有效解决凌乱问题；4.充实计划；5.防止遗漏、疏忽；6.使有关人员了解；7.促使有关人员的协助；8.确实表达过程。
9.管理工具，可以应用于QC以外的领域新QC七大手法的五项益处：1.迅速掌握重点--实时掌握问题重心，不似无头苍蝇般地找不到重点。
2.学习重视企划--有效解析问题，透过手法的运用，寻求解决之道。
3.重视解决过程--重视问题解决的过程，不只是要求成果。
4.了解重点目标--拥有正确的方向，不会顾此失彼。
5.全员系统导向--强化全员参与的重要性，进而产生参与感与认同感。
新旧QC七大手法的区别：新七大手法并不能取代旧七大手法，两种品管手法相辅相成。
新QC七大手法（工具）完整版“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，老七种手法，包括分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图。
那么新的Q C七种工具有哪些呢？那就是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PD PC法以及矩阵数据分析法。
今天，我们一起来了解一下。
1.KJ法（亲和图法）（Affinity Diagram）。
2.关联图法（Rolation Diagram）。
3.系统图法（Systematization Diagram）。
4.矩阵图法（Matrix Diagram）。
5.过程决策计划图法（Process Dicesion program Chart）。
6.箭条图法（Arrow Diagram）。
7.矩阵数据分析法（Factor Analysis）。
新QC七大手法的使用情形，可归纳如下：亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息。
关联图——理清复杂因素间的关系。
系统图——系统地寻求实现目标的手段。
矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系。
PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果。
箭条图——合理制定进度计划。
矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析。
新QC七大手法概述：新QC七大手法的特点：1.整理语言资料的工具。
2.将语言情报用图形表示的方法。
3.引发思考，有效解决凌乱问题。
4.充实计划。
5.防止遗漏、疏忽。
6.使有关人员了解。
7.促使有关人员的协助。
8.确实表达过程。
9.管理工具，可以应用于QC以外的领域。
新QC七大手法的五项益处：1.迅速掌握重点——实时掌握问题重心，不似无头苍蝇般地找不到重点。
2.学习重视企划——有效解析问题，透过手法的运用，寻求解决之道。
3.重视解决过程——重视问题解决的过程，不只是要求成果。
4.了解重点目标——拥有正确的方向，不会顾此失彼。
5.全员系统导向——强化全员参与的重要性，进而产生参与感与认同感。
新旧QC七大手法的区别：新七大手法并不能取代旧七大手法，两种品管手法相辅相成。
最新版新旧七种质量管理常用七种工具专业管理权威新七大手法要紧应用在中高层管理上，而旧七手法要紧应用在具体的实际工作中。
因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨与管理水准比较高的公司QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积存信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理与分析。
也就是确认有与没有或者者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。
制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如，可收集1个月或者3个月或者半年等时期里的废品或者不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，马上收集到的数据资料，按不一致的问题进行分层处理，每一层也可称之一个项目；然后统计一下各类问题（或者每一项目）反复出现的次数（即频数）；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算与作图时的基本根据。
3、进行计算，即根据第（3）栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第（4）栏，然后计算出累计百分数，计入第（5）栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法与工作环境。
每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到能够采取措施为止。
2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。
别人发言时，不准打断，不开展争论。
各类意见都要记录下来。
四、分层法分层法又叫分类，是分析影响质量（或者其他问题）原因的方法。
我们明白，假如把很多性质不一致的原因搅在一起，那是很难理出头绪来的。
其办法是把收集来的数据按照不一致的目的加以分类，把性质相同，在同一生产条件下收集的数据归在一起。
