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品质管理旧七大手法品质管理需要用科学的管理方法和统计技术，对影响品质的各方面因素进行系统的考虑，对相关数据进行收集，处理，分析；找出形成原因和解决方法。
实施改进。
因此，公司每一分子在自己的岗位上，应该具有品质意识，问题意识，改善意识，来寻求本身工作方法或推展方法缺失，谋求改善，全员协力之下达成顾客的需求与社会的要求。
其手段（即管理方法）为应用统计手法或观念。
品质管理活动中所运用的统计手法一般称为“ＱＣ七大手法”，七大手法的使用情况可以归纳如下；１.检查表(又称查检表)---收集,整理资料;根据事实,数据说话.2.柏拉图(又称排列表)----确定主导因素;并非对所有原因采取处置.而是先就其中影响较大的2-3项采取措施.3.因果图(又称特性要因图,鱼骨图)----寻找引发结果的原因;整理原因与结果之关系,以探讨潜伏性的问题.4.分层法(又称层别法)----从不同角度层面发现问题;所有数据不可仅止于平均,须根据数据的层次,考虑适当分层.5.散布图(又称散点图)----展示变量之间的线性关系;6直方图(数次表)---展示过程的分布情况;凡事物不能完全单用平均值来考虑,应该了解事物均有变异存在,须从平均值与变异性来考虑.7.控制图(又称管控图)----识别波动的来源,凡事物不能完全单用平均值来考虑,应该了解事物均有变异存在,须从平均值与变异性来考虑.品质管理的提高,必须要管理,改善与统计方法相辅相成,三者相互联系,在整体上才会发挥效果.具体步骤是:1.问题的把握点(柏拉图;直方图),2.对问题的现状分析(控制图,检查表,散布图,层别法).3.改善对策实施(利用各种统计方法及固定的技术)4.实施结果的确认(推移图,柏拉图)5.标准化.一.检查表1.什么是检查表:检查表是一种为了便于收集数据而设计的表格.使用时只用简单的符号来检核工作目标是否已达成或对于发生的特定事件给予累积记录,用简单易于了解的表格或图形,使工作者依规定作检查记录结果及状况,并加以统计整理数据,即称为检查表.2.检查表的种类2.1 记录用:为掌握问题发生的分布情况,作为是属于何种不良或缺点,发生于何处,发生多少的事实数据登记用,又分为三类;2.1.1 记数值用:如表所示,事先将项目层别,查检的结果以正记或者画记的方式登记于相关的栏内.2.1.2 计量值用:如表所示检查表的特性属计量值时，将测定结果登记于相关组，以掌握分布情形等．２.１.３位置类用:如表所示,将查检的对象置于相当的位置,以掌握缺点发生于何部位以及多少等.2.2 点检用:将对应的点检项目事先记录于表上,并据以点确认.3.检查表的作法3.1院对要收集的数据,须掌握的事等项目要先明确.3.2决定检查项目检查项目依早目的可有各种选定,基本上可分以下五类,1)生产活动的五要素别:作业者,机械,材料,生产方法,环境.2)时间类别,日,星期,上下午等.3)现象类别:不良现象,不良位置现象,事故等.4)部门类别:工程,课,组等.5)确认事项类别:不可忘的事项等.3.3决定样式以能简便达成掌握事实目的的样式为原则.例如 1)欲知查检项目相互关联发生情况时用矩阵格子型.2)欲知查检项目的集中倾向,数据全检,分布情形时用次数检查型.3)/欲知对象位于何位置时发生的缺点情形时用图形式.4)所定的事有无忘记,遗漏,可否确认时用点检式.3.4 决定数据收集,方法,登记并实施收集数据.3.5 记上其它必要事项:检查表标题(展示目的)期间,工程名,品名,测定者等.3.6 制作检查表应易于记录数据: 使记录取不致有遗漏,且对全体情况易于掌握和了解.且对问题的差异,重点易于解析.4.检查表的优点:记录数据情报不费工夫,问题点易于掌握;记录后,易于一看即了解整体的情况.因此易于采用适当的处理方法,可以层别数据资料,有利于分类收集统计解析.5.检查表活用的步骤5.1 目的明确化:明确收集数据的目的,数据若只止于收集并无意义,须根据数据采取改善措施才有好处,因此收集好的数据应如何应用必须想好.5.2 检查表的选择:有前述的多种种类,应以(易于收集,登记数据和整理活用)为要点.5.3 制作检查表:具体设计检查表,宜多听取有关人员的意见,使能达到收集数据的目的及可易于登记,整理活用地设计,并也预先考虑决定好由谁,何时,何处,以什么方法收集什么数据等.5.4 查检的实施:利用检查表,好好观察有关对象,查检登记.5.5 由检查表的数据作数据分析:整理统计分析检查表数据,要分析时可活用QC 七大手法.5.6 原因的明确化:由检查表数据的解析结果找出发生变异,不良或缺点的原因.5.7 对策的实施:想出支除上述步骤发掘到的原因对策并实施.5.8 效果的掌握:收集对策后的结果数据，并整理统计分析，确认对策效果．5.9 标准化:对改善有效的方法应该反应于标准的重要性,必要性,及正确内容施以教育训练,使有关人员遵守它.表1.1 计数值用检查表月日日日日日日不良计数面饼尺寸不良面饼花型不良面饼克重不足包装不良日期打印不良其它不良计数表1.2 计量用检查表面饼重(G) 查检小计80.00-80.3 II 280.3-80.6 II II II II I 980.6-80.9 II II II II II II II 1680.9-81.2 II II II II II II II II II II 2081.2-81.5 II II II II II II II II II 1681.5-81.8 II II II II II II II II 882.1-82.4 II II II II II 782.7-83.0 II 2合计 80二. 柏拉图1.什么是柏拉图:为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术.一建立在巴雷特原理基础上,认为多数不合格及其引起的损失是由相对少数原因引起的,通过区分最重要的与较次要的项目,可用最少的努力获取最佳的改进效果.2.柏拉图的种类:2.1.分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题:2.1.1 质量:不合格,故障,顾客报怨,退货,维修等.2.1.2 成本:损失总数,费用等2.1.3 交货期:存货短缺,付款违约,交货拖延等2.1.4到安全:发生事故,出现差错等2.2到分析原因用柏拉图:这类柏拉图与过程因素有关,用来发现主要问题2.2.1 操作者:班次,组别,年龄,经验,熟练情况以及个人本身因素;2.2.2 机器:机器,设备,工具,等;2.2.3 原材料:制造商,工厂,批次,种类;2.2.4作业方法:作业环境,工序先后,作业安排,作业方法.2.3 分类方法不同,得到不同柏拉图.通过不同的角度观察问题.把握问题实因质,需要用不同的分类方法进行分类.3.作用:通过分析柏拉图可看出采取行动的顺序;不良,失误等的总数有多少?它们的大小顺序是如,,,何分布的?在多大程度上减少其中的哪一件.可望在总体上收到多大的效果?可对报告团,记录,成果等进行确认;可查清不良,故障的原因等.4.柏拉图使用步骤4.1 确定所要调配的问题以及如何惧收集数据4.1.1库确定调查问题的类型,如不合格项目,损失金额,事故等到4.1.2 确定时间4.1.3性确定哪些数据是必要的,数据如何分类,如按不合格类型,时间等4.1.4到确定收集数据的方法,以及在什么时候收集4.2成电路设计记录表,将数据填入表中计算4.3作图5.例:用柏拉图分析方便面面饼的品质善状态5.1 确定调配问题的分类:面饼偏重,面饼偏轻,花型不良,块型不良,油炸不良,异物,色泽不良,品评不良;确定时间:2003年3月.5.2 数据收集及分析;各项目数据按大小排列,并求累积数,及累积比率.NO 不良项目不良数累积数比率数累积比率1 面饼偏重 412 412 26.38％ 26.38％2 花型不良 320 732 20.49％ 46.86％3 面饼偏轻 258 990 16.52％ 63.38％4 品评不良 187 1177 11.97％ 75.35％5 块型不良 143 1320 9.15％ 84.51％6 色泽不良 132 1452 8.45％ 92.96％7 油炸不良 98 1550 6.27％ 99.23％8 异物 12 1562 0.77％ 100％5.3分析:从响图中可看出面饼偏重是面饼品质状态的主要不良因素,应对其朝晖行分析,查找偏重形成的原因,可以运用QC手法中的其他方法进行数据的收集和处理.5.4 经分析对策,进行改进后,于4月份在基数相同的情况下又进行了柏拉图分析,与3月份对比如下:面饼偏重的情况减少了115次.三.因果图1.什么是因果图书馆因果图就是当一个问题的特性(结果)受到一些原因的影响时,我们将这些原因予以整理,成为有相关关系的图形.简言之就是针对造成某结果的确良诸多原因,以有系统的方式表达结果与原因之间的关系,并设法使用图解法找出这些原因来.因果图又叫石川图或鱼骨图..(如附图)因果图适合于下列情况下使用要将茫然不清的问题变得清楚的时候,使许多可能发生关系明确化,而欲追求重要原因时,帮当改善问题时,如欲追求问题特性的可能原因以及造成此等到原因的原因.并使用权其系统化后,因果图可以说是很有用的手法.如此,对于影响问题的要因先掌握之后,对问题的改善方能助益. 2.因果图的作法2.1院确定结果:针对要解决的问题想出评价项目,此评价项目能具体地衡量该问题的改善和度以作为问题特性.2.2 绘制骨架:特性写在右边,自左画一粗横箭头线代表.2.2.3写下大骨并以□框起来,加上箭头的大分枝到粗横线,工作现场的大骨一般常用的是5M(人员,机械,材料,方法,测定).2.4 大骨的中骨写下来,就各大骨的范围内研讨产生该问题的特性要因是什么,作为中骨,并以箭头画向大枝.2.5中骨的小骨写下来,中骨的再深一层的小骨是什么,必须写下来,用小枝连到中枝.2.6 圈出重要原因,检查有无遗漏,确认有无遗漏之要因,有遗漏者即追加,然后从目前对问题特性影响比较大的是那些要因,圈选四之六项.2.7 列明相关事项,如制作目的,制作者,对象工程名,作此因果图的年月日等.3. 制作因果图的注意事项3.1集思广益的制作:在制作因果图过程中,QC小组全体成员的积极参与,充分的交换意见,即真正做到集思广益,是至关重要的.可以运用脑力激荡法.33.2 特性和原因尽可能表述的简洁具体:不要用长篇文章来表述,只用一两句短语表述出来.特性和要因(结果和原因)关系需采用大家都能理解的表述形式. 3.3 更具体地追查原因:反复的问为什么,不仅只注意大骨,中骨,追查要因须深入到小骨,细骨的层次.3.4 按现象分别作成因果图问题特性要具体表示朵针对什么作因果图.宜先就改善目的所在,即特性.予以明确化,如提高制品品质,减少不良(A,零件不良率,B,零件的尺寸变异)等具体表示为宜,对可能原因都予以收集,有时认为不可能的影响原因,实际上却是很重要的要因,所以宜利用脑力激起术,使有关人员一起贡献智慧,协力制作因果图以免遗漏为要,为避免必要的要因遗漏,视情况可作工程顺序因果图,或设备顺序因果图特性要因分析再分析.3.5 一个问题要解决,有时只作一因果图是不够具体深入,故视必要情况必针对重点项目筇各别为更具体的确良特性分别作因果图.并追根究底的探讨其原因.并将原因记录本下来,有助于问题的分析改善.4.因果图的活用4.1用来解析工序的问题,发现改善点:因果图内容能详实正确,则异常的发生时就不致于原因不明,同时因果图应该灵活运用,必要时,需作适当的增修,使之切合实际,这是为要使技术达到存储和提高,所以必需使用的重要方法.4.2 因果图可应用于记录用检查表的运用:把因果图中列举的要因做为检查项目,每天进行记录管理,可以发现哪种要因对特性产生着巨大的影响.把产生较大影响的要因作为主要要因进行对策.4.3 可用于工序管理或针对管理点的管理,可以发现工序的管理项目等.4.4 可用于教育培训:通过画因果图可以理解特性和要因(结晶果和原因)的因果关系.同时,通过此类活动,能够提高科学地追究课题究竟在哪里的能力.经由有关人员在提出个人经验或技术的相互讨论研究后,使用权每位参加的人员因此可获得新知,达到学习的效果.5. 例:用因果图分析油炸棕榈油品质不良四.层别法1.什么是分层法:是指分门别类地收集数据以找出其间差异的方法.通常将根据所具有的共同点或特点(如不良的现象或原因等)把全部数据分面几组的做法称为分层.分层可以说是收集和整理数据时所必须遵循的一种基本思考方法.分层的思考方法也被下列的一些手法采纳:*柏拉图是把分层后的数据表示为柱图进而按大小顺序排列,标出累计曲线后所形成的图.*因果图也是对原因系列(要因)按大骨,中骨,小骨,进行分层后形成的.*记录用的数据表也对数据进行分层,可以方便的收集数据.2.分层的方法2.1 明确分层对象:进行分层时,原则上必须选择对特性(结果)产生影响的要素作为分层的标准分层对象(项目) 具体内容1.以时间分层小时,上午,下午,白天,夜晚,日期,周,月,季试2.以作业员分层作业员,男,女,年龄,岗龄,班次,新人,熟练工3.以设备分层机器设备,型号,新旧,生产线,工具夹.4.以原材料分层供货商,产地,批号,零件批次,化学成分5.以作业条件分层作业场地,温度,速度,检查方法,照明条件6.以生产线分层 A.B.C生产线别2.2设计收集资料的表格;利用检查表收集和记录资料;2.3整理数据并绘制相应图表.比较分析的最终的推论;23.例:以时间分层,2.3月份的油耗图3.1书馆数据列表1月份油耗 2月份油耗 3月份油耗1 17.14％ 112 128 189 1910 203.2绘制层别图3.3分析:每月中旬10-15日油耗较高.控制较差,应注意在此时间段内加强管理,月初和月末的控制较理想.五.散布图1.什么是散布图是成对的 2 种数据之间关系状况的调查图.所谓成对的两面三刀种数据,指的是从其中的1种数据可以得出性质不同的第2种数据这一情形.散布图的作法:收集两面三刀种对应的相关数据,至少30对;找出数据中的X.Y 的最大与最小值.将被认为是原因的要素置于横轴上,设为X;将被认为是结果的要素置于纵轴上,设为Y/散布图的使用方法观察点的分布是呈右上倾斜方向,还是呈右下倾斜方向.呈右上倾斜方向时X增加了Y也增加了:正相反;呈右下倾斜方向时X增加发Y也随之减少.负相关.观察倾斜方向上的分散程度是多少,分程度小,表明相关关系强.观察倾斜方向上的分散程度是多少.分散程试大,表明相关关系弱.4.例: 恒温和面实验的温度与和面加水量之数据图.六.直方图1.什么是直方图:直方图也被称为数次表,即沿横轴以各组次数为高度.在每一组距上画一矩形所绘成之图形.根据所收集到的数据可以计算出平均值,标准差.并可以测知其分配形态.订定规格界限或作规格比较.2.直方图的作法:2.1 制作次数分配表2.1.1达式用检核表收集资料(样本N为50组以上),并记录于纸上.统计表上的资料很多.少则几十,多则上百,都要一一记录下来.其总数以N表示.2.1.2 找出最大值与最小值;全距?最大值最小值为2.1.3确定组数:K=1.决定各组之上下组界.组界精密度测定值勤的单位/22.1.5计算组距中心点上组界+下组界)/22.1.6计算平均值勤,标准差1.17以纵轴显示每一数值之发生次数.2.1.8 做次数分配表.2.2制作直方图2.2.1书馆将次数方配表图表化.以横轴表示数量的变化,纵轴表示次数.2.2.2 纵轴及横轴取适当的单位长度,再将各组之组界分别标在横轴上,各组界应等距离.2.2.3以各组内的次数为高.各组之组距为底,在每一组上画成一矩形,则完成直方图3.直方图的用途3.1把握分布的形态:直方图最基本的使用方法是把握分布的形态．３.3 调查分散和偏离的原因:通过比较用4M等分层的直方图,可了解分散和偏离的原因.3.3通过与规格相比较,可了解是否有问题:记入规格值后,就可以了解相对于规格的分散,不良的发生状况.3.4 研究改善前后的效果:将其用于解决工作现场的问题后,就能很清楚地了解平均值和分散的改善.4.例:90克方便面面饼重量直方图.4.2 计算相关数值:如最大,最小值,组界,组中点,平均值,标准差,频数等.4.3 绘制直方图4.4分析:工序偏差过大,重量的分布已超出了规定的上,下限.必须进行工序改善,全数筛选.如果可能的话,应扩大规格.七.控制图1.什么叫图表:＇所谓图表，指＂使数据结果一目了然的，对数据图表化的形式＂＞１．１图表的交锋果：可以从众多的信息中对想要说明的事情（目的）进行概括，简单的表示出来．能够更快地读取信息．可以准确无误的采取必要的措施；能够让对方有兴趣地阅读．１．２图表的种类１．２．１型折线图：表示随时间地变化1.2.1柱形图:比较数量的大小1.2.3饼状图:了解明细(比例)1.2.4 带形图: 了解明细(比例)和每个项目的大小关系1.2.5不着雷达图:用雷达形式表示每个项目的大小比较2.什么是控制图:推移图的主要功能,是能够看出数据随时间变化而发生变化的情形.从折线的高低就可以知道品质之状况,如果在力图上再加上中心线及 3 的上下管制界线即成为控制图.3.控制图的种类13.1计量值管制图:它所依据的数据,都是由量具实际量测而得知.如,长度,重量.成份等,特性均为连续性质.最常用为下列四种:3.1.1平均值与全距管制图3.1.2平均值与标准差管制图31.3书馆中位数与全距管制图3.1.4书馆个别值与移动全距管制图3.2计数值管制图:它所依据的数据,都是不可连续读取的数据,如:不良数,缺点数等间断数据均属此类,最常用为下列四种.。
新QC七大工具（七大手法），完整版，收藏起！展开全文文章来源：网络品管七大手法，是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法或者新旧QC七大工具（手法），都是由日本总结出来的。
日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。
旧QC七大手法偏重于统计分析，针对问题发生后的改善，新QC七大手法偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防。
之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。
旧七大工具：检查表、数据分层法、排列图、直方图、因果分析图、散布图、控制图新七大工具：关联图、亲和图、系统图、过程决策程序图、矩阵图、矩阵数据分析法、箭条图01关联图法（Rolation Diagram）在现实的企业活动中，所要解决的课题往往关系到提高产品质量和生产效率、节约资源和能源、预防环境污染等方方面面，而每一方面又都与复杂的因素有关。
质量管理中的问题，同样也多是由各种各样的因素组成。
解决如此复杂的问题，不能以一个管理者为中心一个一个因素地予以解决，必须由多方管理者和多方有关人员密切配合、在广阔范围内开展卓有成效的工作。
关联图法即是适应这种情况的方法。
所谓关联图，如下图所示，是把若干个存在的问题及其因素间的因果关系用箭条连接起来的一种图示工具，是一种关联分析说明图。
通过关联图可以找出因素之间的因果关系，便于统观全局、分析以及拟定解决问题的措施和计划。
关联图法的主要用途是：1. 制订、展开质量保证和质量管理方针；2. 制订质量管理的推进计划；3. 分析制造过程中不良品的原因，尤其是潜在原因的分析；4. 提出解决市场投诉的措施；5. 有效的推进QC小组活动；6. 促进采购原辅材料、外构件的质量管理；7. 改进各职能管理工作的质量。
关联图法解决问题的一般步骤是：1. 提出认为与问题有关的一切主要原因（因素）；2. 用简明通俗的语言表示主要原因；3. 用箭头表示主要原因之间，原因与问题之间的逻辑关系；4. 了解问题因果关系的全貌；5. 进一步归纳出重点项目，用双圈标出。
常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QC七大手法（检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法（亲和图、树图、关联图、箭条图、PDPC、矩阵图、矩阵数据分析法），以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。
简介如下：一、检查表（调查表、统计分析表）1、概念：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。
2、分类：不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。
3、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析。
4、制作步骤（1）确定搜集资料的具体目的。
（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。
（3）确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。
（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。
（5）用收集和记录的部分资料进行表格试用，目的是检查表格设计的合理性。
（6）如有必要应评审和修改调查表。
5、注意事项（1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；（3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；（4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；（5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。
二、数据分层法（分类法、分组法）1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。
2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。
例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
3、应用步骤（1）收集数据。
统计学基本方法
统计学的基本方法有以下7种：
(1)大量观察法：指从社会现象的总体出发，对其全部单位或足够多数单位进行数量观察的统计方法。
(2)统计分组法：按一定的标志将总体划分为若干部分的方法。
是整理和分析统计资料的基本方法。
(3)综合指标法：指运用各种统计综合指标来反映社会经济现象总体的一般数量特征和数量关系的研究方法。
(4)时间序列分析法：利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。
(5)指数分析法：利用指数体系分析各影响因素变动对总指数的影响方向和程度，以及各因素对总指标的影响数额的一种分析方法。
(6)相关分析法：研究两种或两种以上数据有什么关系。
(7)抽样推断法：在根据随机原则从总体中抽取部分实际数据的基础上,运用数理统计方法,对总体某一现象的数量性作出具有一定可靠程度的估计判断。
QC统计手法
一、总述
QC七大手法：（查检收数据、层别找差异、拍拉抓重点、特性找要因、
直方显分布、管制防变异、散布找相关）
⒈查检表——收数据
⒉层别法——找差异
⒊柏拉图——抓重点
⒋特性要因图——找要因
⒌直方图——显分布
⒍管制图——防变异
⒎散布图——找相关
备注：
单项不良数
单项不良率= ×100%
抽样数
单项不良数
单项影响度= ×100%
总不良数
累计影响度 =各单项影响度的总和
二、各统计手法的具体运用
1．层别法：将收集的杂乱无章的数据进行整理、分类，使这一目了然，更为直观
例1：三班的产量及不良率
A：100万Y 0.3%
B：105万Y 0.4%
例2：
脏污：2Y 、脏污：1Y 、没织到：3Y 、钢扣穿交叉：2Y 、带子大小不一：4Y 脏污：1Y 、棕丝片穿错：2Y 、正面纱松：1Y 、宽度多0.5mm ：2Y 、跳针：1Y 、轻微脏污：2Y 、宽度变小：1Y 、起毛、：
②
①③④
2．柏拉图
作用：除大害（基于选别法之上），即80/20法则，少数影响重大（以累计不良影响度80%为界限的不良项需要进行分析、处理、改善 正常的排列顺序：影响度由高向低排列 例1：以层别法例2的数据来做柏拉图
例2
414 100。
常用数据分析方法及七大手法引言在当今大数据时代，数据分析已经成为企业决策的重要工具。
通过对海量数据的收集、整理和分析，可以帮助企业发现问题、洞察市场趋势、优化业务流程等。
本文将介绍一些常用的数据分析方法和七大手法，帮助读者更好地理解数据分析的基本流程和技巧。
常用的数据分析方法描述统计分析描述统计分析是对数据进行初步的整理和总结，主要包括以下几个方面：•中心趋势：通过求解平均值、中位数和众数来描述数据的集中趋势。
•离散程度：通过方差、标准差和四分位差来度量数据的离散程度。
•分布形状：通过直方图、箱线图和正态概率图等来描述数据的分布形状。
探索性数据分析探索性数据分析是通过可视化手段对数据进行探索，寻找数据中的模式、规律和异常值。
常用的探索性数据分析方法包括：•散点图：用于显示两个变量之间的关系，可以判断是否存在线性关系或其他关系模式。
•直方图：用于显示变量的分布情况，有助于观察数据的集中趋势和离散程度。
•箱线图：用于显示变量的分布情况和异常值的存在，有助于观察数据的中位数、四分位差等。
假设检验假设检验是用统计方法来验证关于总体或总体参数的假设。
常用的假设检验方法包括：•t检验：用于检验两个样本之间是否有显著差异。
•方差分析：用于检验多个样本之间是否有显著差异。
•卡方检验：用于检验观察频数与理论频数之间的差异，适用于分类变量。
回归分析是用于建立变量之间的数学模型，并通过这些模型来预测或解释因变量的变化。
常用的回归分析方法包括：•线性回归：用于建立线性关系模型，通过拟合直线来预测因变量。
•逻辑回归：用于建立线性关系模型，并将结果转化为概率来预测分类变量。
•多元回归：用于建立多个自变量与因变量之间的关系模型。
七大数据分析手法数据分析手法是在具体分析实践中应用的技巧和方法，常用的七大数据分析手法如下：SWOT分析SWOT分析是一种常用的企业战略分析工具，通过评估企业的优势、劣势、机会和威胁来帮助企业确定战略方向和目标。
