5-4-矩阵数据分析法

2022年上半年系统规划与管理师《综合知识》真题及答案【完整版】单项选择题（共计75题，每题1分。

每题的四个选项中只有一个答案是正确的） 1．基于香农提出的信息量度量方式，假如雨量等级定义为1到16级，明天下雨这一事情的信息（ ）。

A ．3bit B ．4bit C ．16bit D ．24bit 【答案】B【解析】由于没有先验知识，所以明天下雨出现级别为任何级别的概率是一样的，均为1/16，香农给出的公式计算如下：()211log 164bit 1616H X ⎛⎫=-⨯⨯= ⎪⎝⎭2．（ ）不是由信息传输模型中的编码器完成的。

A ．数模转换器B ．利用密码学的知识对信息加密C ．将无限个可能的抽样值变成有限可能取值D ．增加冗余编码 【答案】A【解析】数模转换器属于译码器。

译码器是编码器的逆变换设备，把信道上送来的信号（原始信息与噪声的叠加）转换成信宿能接收的信号，可包括解调器、译码器、数模转换器等。

在上述QQ 应用中，TCP/IP 包被解析，信息将显示在信宿的计算机屏幕上，发送者传送信息的不确定性消除了。

3．小李在某平台下单一份外卖，骑手到餐厅取餐并及时送达，这种电子商务的模式属于（ ）。

A ．B2B B ．O2O C ．C2C D ．C2B 【答案】B【解析】O2O 是线上购买线下的商品和服务，实体店提货或者享受服务。

O2O 平台在网上把线下实体店的团购、优惠的信息推送给互联网用户，从而将这些用户转换为实体店的线下客户。

4．关于信息系统开发方法的描述，正确的是（ ）。

A ．使用草图和模型来阐述用户界面是面向对象方法的原则 B ．原型法要求对系统做全面、详细调查和分析C ．面向对象方法既能反映问题域，也能被计算机系统求解域所接受D ．原型法与结构化方法都要求用户需求在系统建立之前就能充分理解 【答案】C【解析】面向对象的信息系统开发，其关键点是能否建立一个全面、合理、统一的模型，它既能反映问题域，也能被计算机系统求解域所接受。

矩阵分析方法及应用论文矩阵分析方法是一种应用矩阵论和线性代数的数学工具，用于研究和解决与矩阵相关的问题。

矩阵可以用于描述线性变换、矢量空间和方程组等数学对象。

矩阵分析方法可以应用于多个领域，包括数学、物理、工程、计算机科学等。

在以下回答中，我将简要介绍矩阵分析方法的基本原理和一些应用，并提供一些相关论文的例子。

首先，让我们来了解一下矩阵分析的基本原理。

矩阵是一个由数值排列成的矩形数组，可以表示为一个m×n的矩阵，其中m表示行数，n表示列数。

矩阵的元素可以是实数或复数。

通过矩阵分析，我们可以研究矩阵的性质、运算规则和应用。

矩阵乘法是矩阵分析中最基本的操作之一。

当两个矩阵相乘时，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。

矩阵乘法的结果是一个新的矩阵，其行数等于第一个矩阵的行数，列数等于第二个矩阵的列数。

矩阵乘法可以表示线性变换和矢量的线性组合等概念。

另一个重要的矩阵分析方法是特征值和特征向量的计算。

矩阵的特征值是矩阵与一个非零向量之间的一个简单乘法关系。

特征向量是与特征值对应的非零向量。

特征值和特征向量在物理、工程和计算机科学等领域中有广泛的应用，例如图像处理、机器学习和数据压缩等。

矩阵分析方法在多个领域有着广泛的应用。

下面是一些矩阵分析方法的应用领域及相应的论文例子：1. 图像处理：矩阵分析方法在图像处理中被广泛应用，例如图像压缩和恢复。

论文例子：《基于矩阵分解的图像压缩算法研究》、《基于矩阵分析方法的图像恢复技术研究》。

2. 数据处理：矩阵分析方法在数据挖掘和机器学习中起着重要作用，例如矩阵分解和矩阵推荐系统。

论文例子：《基于矩阵分解的矩阵推荐系统研究》、《基于矩阵分析的数据挖掘技术研究》。

3. 信号处理：矩阵分析方法在信号处理中具有广泛的应用，例如语音信号处理和音频编码。

论文例子：《基于矩阵分析方法的语音信号处理技术研究》、《基于矩阵分解的音频编码算法研究》。

4. 控制系统：矩阵分析方法在控制系统设计和分析中具有重要作用，例如状态空间表示和线性二次型控制器设计。

人力资源数据分析法之矩阵分析法（二）引言概述：人力资源数据分析是指利用统计学和数据分析方法来解释、理解和预测与员工相关的数据。

矩阵分析法是一种常用的数据分析工具之一，它可以帮助人力资源专业人员更好地理解和管理员工数据。

本文将深入探讨人力资源数据分析法之矩阵分析法的相关内容。

正文：1. 目标设定的矩阵分析法1.1 确定人力资源数据分析的目标1.2 建立矩阵模型，包括因素与目标的关联关系1.3 收集和整理相关数据1.4 进行数据分析，确定目标的关键因素1.5 根据分析结果制定改进方案2. 绩效评估的矩阵分析法2.1 确定绩效评估的目标和指标体系2.2 建立矩阵模型，将员工的绩效与指标进行关联2.3 收集和整理员工绩效相关数据2.4 进行数据分析，评估员工的绩效水平2.5 根据评估结果提供有针对性的发展和激励方案3. 培训需求分析的矩阵分析法3.1 确定培训需求分析的目标和内容3.2 建立矩阵模型，将员工的技能和岗位要求进行关联3.3 收集和整理员工技能和岗位要求相关数据3.4 进行数据分析，确定培训的重点和方向3.5 根据分析结果制定培训计划和方案4. 人才管理的矩阵分析法4.1 建立人才管理矩阵模型，将员工的能力和潜力进行关联4.2 收集和整理员工能力和潜力相关数据4.3 进行数据分析，评估员工的能力和潜力水平4.4 根据评估结果制定员工发展和培养计划4.5 实施人才管理方案，提高组织的人力资源效能5. 风险评估的矩阵分析法5.1 确定风险评估的目标和指标体系5.2 建立矩阵模型，将员工的风险和指标进行关联5.3 收集和整理员工风险相关数据5.4 进行数据分析，评估员工的风险程度5.5 根据评估结果制定风险应对措施，降低组织的人力资源风险总结：通过矩阵分析法，人力资源专业人员可以更好地理解和管理员工数据，实现目标设定、绩效评估、培训需求分析、人才管理和风险评估等方面的优化和改进。

这种数据分析方法使得人力资源决策更加科学、准确，并为组织提供了实现战略目标的有效手段。

品质统计管理（质量统计管理）矩阵数据分析法解析目录01 .矩阵数据分析法 (3)1 .定义： (3)2 .主要方法： (3)3 .应用时机： (3)4 .适用范围： (3)5 .矩阵数据解析法的做法： (4)6 .注意事项： (4)7 .案例： (4)02 .总则： (5)03 .新七大工具包括： (5)01 .矩阵数据分析法1 .定义：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，叫做矩阵数据分析法。

2 .主要方法：数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法，利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。

主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

3 .应用时机：a .大量的数据进行要因解析。

b .复杂因子变量分析。

c .品质对复杂的要因交络重叠的工程解析。

d .品质工程评价。

4 .适用范围：a .新产品开发的企划；b .复杂的品质评价；c .自市场调查的资料中，要把握顾客所要求的品质,质量功能的展开；d .从多量的资料中解析不良要因；e .牵涉到复杂性要因的工程解析；5 .矩阵数据解析法的做法：a .收集资料。

b .确定因素对事件影响程度。

c .求相关系数 r。

d .以计算机辅助计算，由相关行列求出固有值及固有向量值。

e . 作出矩阵图。

f . 下判断。

6 .注意事项：新QC七大手法中唯一采用数据解析的方法就是“矩阵数据分析法”，这个方法是将已知的资料，经过整理、计算、判断与解析后，利用计算机进行多变量分析，适用于复杂多变且需要解析的案例，是一种在品质管理专业领域中较复杂的方法，使用的机率并不高，只要概略熟悉即可。

在使用“矩阵数据分析法”时应注意：a .正确判断所取得的资料是有效的；b .如何确保有效处理收集的资料。

7 .案例：下图是X-Y矩阵图，其中abcde为输入因素，ABCDE为输出因素，A因素影响重要度为5，B为6，C为4，D为7，E为2；请确定a、b、c、d、e输入因素的影响顺序。

关于新七种工具的理解一．新七种工具的概念一般说来，“老七种工具”的特点是强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制；而“新七种工具”则基本是整理、分析语言文字资料（非数据）的方法，着重用来解决全面质量管理中PDCA循环的P（计划）阶段的有关问题。

因此，“新七种工具”有助于管理人员整理问题、展开方针目标和安排时间进度。

整理问题，可以用关联图法和KJ法；展开方针目标，可用系统图法、矩阵图法和矩阵数据分析法；安排时间进度，可用PDPC法和箭条图法。

新七种工具指关联图、亲和图、系统图、矩阵图、矩阵数据分析法、PDPC法和网络图。

1.1关联图1.1.1关联图的定义所谓关联图就是对原因—结果，目的—手段等关系复杂而互相纠缠的问题，在逻辑上用箭头把各种要素之间的因果关系连接起来，从而找出主要因素和项目的方法。

关联图适用于分析整理各种复杂因素交织在一起的问题。

经过多次修改、绘制，可以明确解决问题的关键，准确抓住重点。

1.1.2关联图的说明关联图克服了因果图存在的以下两点弱点：（1）因果图只能完成单一目的分析；（2）因果图只能处理简单的因素分析之间的关系（因素与因素只能“单向”纵向联系，层间、分支间不允许有横向关系）。

1.1.3关联图的主要用途（1）用于企业质量管理方针与计划的制定、分解、落实；（2）用于指定生产过程中减少不良品的对策；（3）用于制定工序管理上的故障对策；（4）用于制定QC小组活动规划与目标的展开；（5）用于改善企业各个部门的质量管理工作；（6）用于改善各项工作质量。

1.1.4关联图的类型按应用形式分，可分为多目的型和单一目的型两种。

按结构分，可分为中央集中型和单向汇集型和应用型三种。

多目的型关联图是指由两个以上目的（或结果）的关联图。

单一目的型关联图是用于解决单一目的关联图。

中央集中型关联图在制图时，把要分析的几个问题放在图的中央位置，因素则层层向四周展开。

单向汇集型关联图在制图时，把要分析的几个问题放在图的一侧，因素则层层向相反方向展开。

矩阵数据分析法矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart )，它是新的质量管理七种工具之一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，叫做矩阵数据分析法。

在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法 (Principal component analysis )，利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。

主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。

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。

它是一种定量分析问题的方法。

目前，在日本尚广泛应用，只是作为一种储备工具”提岀来的。

应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。

［编辑］矩阵数据分析法的原理在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。

［编辑］矩阵数据分析法的应用时机当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性加以排队，得岀加权系数。

譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。

利用这个方法就能确定哪些因素是临界质量特性。

［编辑］和其他工具结合使用1.可以利用亲和图(affinity diagram )把这些要求归纳成几个主要的方面。

然后，利用这里介绍进行成对对比，再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。

2.过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用3.质量功能展开。

两者有差别的。

本办法是各个因素之间的相互对比，确定重要程度；而质量功能展开可以利用这个方法的结果。

用来确定具体产品或者某个特性的重要程度。

质量⼯具之矩阵解析法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。

新七大手法新七种工具指关联图、亲和图、系统图、矩陈图、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图。

一、关联图(Relation Diagram)（1）关联图的定义所谓关联图，就是对原因——结果，目的——手段等关系复杂而相互纠缠的问题,在逻辑上用箭头把各要素之间的因果关系连接起来,从而找出主要因素和项目的方法.（2）关联图的说明关联图克服了因果图和因素展开型系统图（见图1-1）存在的以下两点弱点：①因果图和因素展开型系统图只能完成单一目的分析。

②因果图和因素展开型系统图只能处理简单的因素之间的关系(因素与因素之间只能“单线”纵向联系，层间、分支间不允许有横向关系)。

（3）关联图的主要用途①用于企业质量管理方针与计划的制定、分解和落实；②用于制定生产过程中减少不良品的对策;③用于制定工序管理上的故障对策;④用于制定QC小组活动规划与目标的展开;⑤用于改善企业各个部门的质量管理工作;⑥用于改善各项工作质量.(4) 关联图的类型①中央集中型关联图(图1-2)在制图时,把要分析的几个问题放在图的中央位置,因素则层层向四周展开.②单向汇集型关联图(图1-3)在制图时,把要分析的几个问题放在图的一侧,因素则层层向相反方向展开.③应用型关联图(图1-4、图1-5)指关联图与其他图种的联合应用的方式。

(5) 关联图的绘制①组织有关人员,针对所需分析的问题,广泛收集信息,充分发表意见.②将各要素或问题归纳成简明的短句或词汇,并用□或○圈起.③根据因果关系,用箭头连接短句.箭头绘制原则:原因→结果,手段→目的.④对图形进行整理,尽量减少或消除交叉箭头.⑤小组成员确认一致后定稿.⑥将图中要因用粗线圈起(□或○)或特别注明,问题用双线圈起(◎或□).(6) 主因和问题的判别①在图中,箭头只进不出的是问题.②在图中,箭头只出不进的是主因,也叫末端因素,是解决问题的关键.③在图中,箭头有进有出的是中间因素.④出多于进的中间因素叫关键中间因素,一般也可作为主历对待.二、KJ ───亲和图(Affinity Diagram)(1) KJ法的概念KJ法是日本人川喜田二郎( Kawakita Jiko )发明的,KJ是其名的缩写.KJ法泛指利用卡片对语言资料进行归纳整理的方法.它包括亲和图(又称A型图解、近似图解、卡片法) 、分层图等多种方法.亲和图是KJ法的主体方法.亲和图是一种图示技术,它把收集到的大量有关某特定主题的意见、观点、想法等语言文字资料，按它们相互亲近的程度用图形加以归纳、汇总。

矩阵分析报告1. 引言矩阵是数学中的重要概念，在众多领域中都有着广泛的应用。

本篇报告旨在介绍矩阵分析方法，并通过一个实际案例来展示其应用。

2. 矩阵基础知识2.1 什么是矩阵矩阵是由按照长方阵列排列的数所组成的矩形阵列。

矩阵由行和列组成，通常表示为一个大写字母，如A。

一个矩阵的大小可以用行数和列数来表示，例如m行n列的矩阵可以写作A(m,n)。

2.2 矩阵的运算矩阵的运算包括加法、减法和乘法等。

两个矩阵相加时，需要保证两个矩阵的大小相同；两个矩阵相乘时，要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。

2.3 矩阵的特殊类型矩阵可以分为方阵、对角矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵等不同类型。

方阵是行数等于列数的矩阵，对角矩阵是指除主对角线外，其余元素都为0的矩阵。

3. 矩阵分析方法3.1 矩阵的转置矩阵的转置是指行与列互换的操作。

如果矩阵A的大小为m行n列，那么它的转置矩阵记作A^T，大小为n行m列。

转置矩阵的主对角线元素与原矩阵相同。

3.2 矩阵的逆如果矩阵A的乘法逆矩阵记作A^-1，满足A * A^-1 = A^-1 * A = I，其中I为单位矩阵。

只有方阵才有逆矩阵，且不是所有的方阵都有逆矩阵。

3.3 矩阵的特征值和特征向量对于一个n阶方阵A，如果存在一个非零向量x和一个标量λ，使得Ax = λx，那么λ称为矩阵A的特征值，而x称为对应于特征值λ的特征向量。

4. 案例分析4.1 问题描述假设某公司的销售数据可以用一个矩阵来表示，其中每一行代表一个销售员，每一列代表一个产品的销售数量。

我们希望通过矩阵分析的方法，找出销售业绩最好的销售员。

4.2 解决方案1.将销售数据转置，得到以产品为行、销售员为列的矩阵B。

2.计算矩阵B的每一行的和，得到一个行向量C，表示每个产品的销售总数量。

3.找出向量C中的最大值，对应的索引即为销售业绩最好的产品。

4.根据索引找到对应的销售员。

5. 结论通过矩阵分析方法，我们可以快速找到销售业绩最好的销售员。

矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的质量管理七种工具之一。

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，叫做矩阵数据分析法。

在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。

主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。

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。

它是一种定量分析问题的方法。

目前，在日本尚广泛应用，只是作为一种“储备工具”提出来的。

应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。

矩阵数据分析法的原理在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。

矩阵数据分析法的应用时机当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。

譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。

利用这个方法就能确定哪些因素是临界质量特性。

和其他工具结合使用1.可以利用亲和图（affinity diagram）把这些要求归纳成几个主要的方面。

然后，利用这里介绍进行成对对比，再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。

2.过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用。

3.质量功能展开。

两者有差别的。

本办法是各个因素之间的相互对比，确定重要程度；而质量功能展开可以利用这个方法的结果。

用来确定具体产品或者某个特性的重要程度。

当然，还有其他各种方法可以采用，但是，这种方法的好处之一是可以利用电子表格软件来进行。

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。

新旧QC七大手法新的七种质量控制工具1972年，日本科技联盟的纳谷嘉信教授，由许多推行全面质量管理建立体系的手法中，研究归纳出一套有效的品管手法，这个方法恰巧有七项，为有别于原有的QC七大手法，所以就称呼为新QC七大手法。

主要运用于全面质量管理PDCA循环的P（计划）阶段，用系统科学的理论和技术方法，整理和分析数据资料，进行质量管理。

常用的质量控制方法主要运用于生产过程质量的控制和预防，新的七种质量控制工具与其相互补充。

一、箭线图法(Arrow Diagram Method，ADM)箭线图法，又称矢线图法，是网络图在质量管理中的应用。

箭线图法是制定某项质量工作的最佳日程计划和有效地进行进度管理的一种方法，效率高，特别是运用于工序繁多、复杂、衔接紧密的一次性生产项目上。

二、关联图法(Inter-relationship diagraph)关联图法，是指用一系列的箭线来表示影响某一质量问题的各种因素之间的因果关系的连线图。

质量管理中运用关联图要达到以下几个目的。

1、制定TQC活动计划；2、制定QC小组活动计划；3、制定质量管理方针；4、制定生产过程的质量保证措施；5、制定全过程质量保证措施。

通常，在绘制关联图时，将问题与原因用“○”框起，其中，要达到的目标和重点项目用“”圈起，箭头表示因果关系，箭头指向结果，其基本图形如下图所示。

三、系统图(Tree diagrams)系统图，是指系统寻找达到目的的手段的一种方法，它的具体做法是将把要达到的目的所需要的手段逐级深入，如下图所示。

系统法可以系统地掌握问题，寻找到实现目的的最佳手段，广泛应用于质量管理中，如质量管理因果图的分析、质量保证体系的建立、各种质量管理措施的开展等。

四、KJ法(Affinity diagrams)KJ法是日本专家川喜田二郎创造的，KJ是他的名字打头的英文字母缩写。

KJ法针对某一问题广泛收集资料，按照资料近似程度，内在联系进行分类整理，抓住事物的本质，找出结论性的解决办法。

质量系列培训课程新QC七大手法（侧重逻辑）介绍Date：2024/06/22课程大纲新QC 七大手法详细介绍Q & A回顾：旧QC 七大手法新QC 七大手法概述☐旧QC七大手法概述➢ 1.查检表——集数据➢ 2.柏拉图——抓重点➢ 3.层别法——过问题➢ 4.特性要因图（鱼骨）——展因果➢ 5.直方图——显分布➢ 6.散布图——判相关➢7.控制图——管异常现象第一层解析第二层解析第三层解析查检表柏拉图层别法特性要因图直方图散布图控制图QC （Quality Control ）活动中『品质管理工具』汇总如下：层别图/法特性要因图柏拉图趋势图（T rend Chart ）查检表控制图Note ：这些手法需要做好「三现主义」，即以 现 实合理的眼光，来观察产生不良情形的 现 场 的 现 物 。

柏拉图散布图直方图查检表控制图现况掌握问题描述要因分析采取对策效果确认标准化日常管理☐新QC七大手法概述➢ 1.关联图➢ 2.亲和图（KJ法）➢ 3.系统图➢ 4.矩阵图➢ 5.矩阵数据解析法➢ 6.PDPC法➢7.箭条图关联图KJ法（亲和图）系统图（树形图）X1: ***X1-1: ******X1-2: ******X1-4: ******X1-5: ******X1-3: ******矩阵图矩阵数据解析法ABAA1A2A3BB1B2B3输入输出A B C D总分权重56381A6302B6363C63394D5155E972箭条图1234AB CDPDPC法******************************☐新QC七大手法用途归纳如下：➢ 1.关联图：理清复杂因素间的关系➢ 2.亲和图（KJ法）：从杂乱的语言数据中汲取信息➢ 3.系统图：系统地寻求实现目标的手段➢ 4.矩阵图：多角度考察存在的问题，变量关系➢ 5.矩阵数据解析法：多变量转化少变量数据分析➢ 6.PDPC法：预测设计中可能出现的障碍和结果➢7.箭条图：合理制定进度计划新QC七大手法概述问题形态使用新QC七大手法问题是什么？KJ法（亲和图）为什么会如此？关联图为什么要这样做？系统图甲与乙对应关系为何？矩阵图/矩阵数据解析法时间依序顺序如何？箭条图如果那样，该怎么办？PDPC法用途（当你想要……）使用新QC七大手法关联图亲和图系统图矩阵图矩阵数据解析法PDPC法箭条图理清问题●●展开方案●●实施计划●●●☐新QC七大手法的特点➢整理语言数据的工具➢将语言情报用图形表示的方法➢引发思考，有效解决凌乱的问题➢充实计划➢防止遗漏、疏忽➢使相关人员了解➢促使相关人员的协助➢确实表达过程➢管理工具，可以应用于QC以外的领域☐新、旧QC七大手法比较旧QC七大手法新QC七大手法理性面感性面大量的数据数据大量的语言数据问题发生后的改善问题发生前计划、构想☐新、旧QC七大手法使用范围：序号手法步骤旧QC七大手法新QC七大手法查检表柏拉图层别法鱼骨图直方图散布图控制图关联图亲和图系统图矩阵图矩阵数据分析法PDPC法箭条法1选题▲▲○○○○△2现况调查▲▲○○○3目标设定△△4原因分析▲▲▲5真因验证○○○○○○△6拟定对策○○△△▲○7对策实施○△△▲○8效果确认○○○○○9制定巩固措施○△△10总结及下一步计划注：▲表示特别有效○表示有效△表示有时采用➔新QC七大手法并不能取代旧七大手法，两种品管手法相辅相成。