矩阵数据分析图

质量管理的新老七工具老七种工具:因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、帕累托图、控制图新七种工具：关联图、亲和图、系统图、矩阵图、过程决策程序图、矩阵数据分析法、箭条图新七工具的概述20世纪70年代末80年代初,日本“质量管理研究会”根据推进全面质量管理的需要，经过多年研究和实践,提出“质量管理新七种方法”，简称“新七种工具"“新七种工具”结合统计方法和思考过程,充分体现全面质量管理特点，完善了质量管理理论. “老七种工具”偏重统计分析，“新七种工具”偏重思考分析.关联图:对具有原因—结果，或手段-目的等逻辑关系的一系列有关问题的要素用生产线连接起来并找出主要因素的方法。

可以用于分析整理各种复杂因素交织一起的多目的情况. 是指用连线图来表示事物相互关系的一种方法。

它也叫关系图法主要用途：1。

制订企业方针计划和实施措施2. 制订生产过程不良品对策3。

制订工序管理故障对策4. 制订QC小组目标规划5。

改善各部门质量工作6。

改善企业各项工作质量箭线图法，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。

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。

矩阵图法运用二维、三维……多维矩阵表格，通过多元因素分析找出问题和造成问题的原因。

矩阵图的基本形式如下图所示.二维矩阵图中，从造成问题的因素中找出对的因素形成R(R1，R2，R3……）和L（L1，L2，L3……）一列一行因素,在列Ri和行Li的交点上表示各因素的关联程度,从而找出解决问题的着眼点。

矩阵图主要运用于寻找改进老产品的着眼点和研制新产品、开发市场的战略，以及寻找产品质量问题产生的原因、确立质量保证体系的关键环节等质量管理工作。

矩阵图知识点总结归纳一、矩阵图的概念矩阵图是一种以矩阵的形式展示数据的可视化方式。

矩阵的行和列分别代表数据的不同维度，而矩阵中的数值则表示不同维度之间的关系或相似度。

矩阵图通常使用颜色来标示不同数值的大小，一般采用颜色的深浅来表示数据的大小或者相关程度，从而使得人们可以直观地观察和理解数据的规律和特征。

二、矩阵图的原理矩阵图的原理主要是依靠颜色表达数据的大小或相关程度。

一般来说，我们将数据标准化到[0, 1]之间，然后通过一种颜色映射函数将数值映射到颜色上。

比如，我们可以使用从浅到深的色阶来表示数据的大小，越浅的颜色表示数值越小，越深的颜色代表数值越大。

这样就可以直观地观察和理解数据之间的关系。

三、矩阵图的应用矩阵图在生物信息学、金融分析、社交网络分析、医学图像分析等领域有着广泛的应用。

在生物信息学中，矩阵图常用于展示基因之间的相似性或者功能关联。

在金融分析中，矩阵图可以帮助人们发现不同金融产品之间的相关性或者关联度。

在社交网络分析中，矩阵图则可以用来展示不同用户之间的交互关系。

在医学图像分析中，矩阵图可以帮助人们理解不同医学影像之间的相似程度或者相关性。

四、矩阵图的制作方法矩阵图的制作方法较为简单，大致可以分为数据准备和矩阵图绘制两个步骤。

首先，我们需要准备好需要展示的数据，将数据标准化到[0, 1]之间。

然后，我们可以使用一些专业的可视化工具，比如Python中的Matplotlib、Seaborn库，或者R语言中的ggplot2包来绘制矩阵图。

在绘制矩阵图时，我们一般会根据数据的特点选择合适的颜色映射函数，并且添加一些标签或者注释以帮助观察者更好地理解数据。

总之，矩阵图是一种重要的数据可视化方式，它以矩阵的形式展示数据，通过颜色的深浅来表示不同数值的大小或相关程度，有助于人们更直观地理解数据之间的关系。

矩阵图在生物信息学、金融分析、社交网络分析、医学图像分析等领域有着广泛的应用，可以帮助人们发现数据的规律和特征。

数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是指通过图表、图形等可视化方式展示数据，以便更直观地理解数据的含义和趋势。

在数据分析过程中，常用的数据分析图表有许多种，每种图表都有其适合的场景和表达方式。

下面将对常用的数据分析图表进行总结，以便于读者更好地选择和使用。

1. 折线图（Line Chart）折线图是用连续的折线将数据点连接起来，以展示数据随时偶尔其他连续变量的变化趋势。

折线图适合于展示数据的趋势、周期性变化以及多个变量之间的关系。

2. 柱状图（Bar Chart）柱状图通过不同高度的矩形柱来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。

柱状图适合于比较不同类别的数据，如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。

3. 饼图（Pie Chart）饼图将数据分成几个扇形区域，每一个扇形区域的角度表示该数据所占的比例。

饼图适合于展示数据的占比关系，如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。

4. 散点图（Scatter Plot）散点图用点的位置表示两个变量之间的关系，可以用于发现变量之间的相关性或者离群值。

散点图适合于展示两个连续变量之间的关系，如身高与体重的关系、销售额与广告投入的关系等。

5. 箱线图（Box Plot）箱线图通过展示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数、异常值等，来匡助理解数据的整体特征。

箱线图适合于展示数据的分布情况和离群值的存在。

6. 面积图（Area Chart）面积图通过填充折线与坐标轴之间的区域来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。

面积图适合于展示数据的积累变化趋势，如不同产品的销售额积累情况等。

7. 热力图（Heatmap）热力图通过不同颜色的方块来表示数据的大小或者密度，可以用于展示数据的分布情况和相关性。

热力图适合于展示大量数据的关联性和热点区域。

8. 散点矩阵图（Scatter Matrix）散点矩阵图是多个散点图的组合，可以同时展示多个变量之间的关系，匡助发现变量之间的模式和相关性。

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。

人力资源数据分析法之矩阵分析法如果你的一个时期内的工作特别多你会怎样安排？是不是要把工作排序，按照一定的顺序开展工作？如果按照事情的紧急程度，那就出现了问题：紧急的工作肯定要先做的，但是做完后发现这些工作意义不大反而占用了大量时间。

为了确保自己能先解决紧张而且有意义的工作，所以需要引入另外一个指标：重要程度。

这样通过紧急程度和重要程度两个指标将工作分为了四类，分别是：重要紧急的工作、重要不紧急的工作、紧急不重要的工作、不紧急不重要的工作。

为了更清晰的展示，通过下图的矩阵图更加直观易懂，这个就是我们常说的要事四象限，通过把事情分为四类，确定不同的实施策略，这样避免了单一指标给我们带来的困惑，考虑了重要性。

这和我们今天讲的矩阵分析法的逻辑相似。

什么是矩阵分析法矩阵分析法是找到事物的两个关键属性，形成四个象限，分别提供不同的策略。

它是一种数据分析方法，也是一种问题解决方法，甚至有人将它提升到了思维层面。

矩阵分析在人力资源应用中，最熟为人知的是人才盘点中的人才四象限和人才九宫格，通过绩效和潜力，形成四个区域或九个区域，来制定不同的人才发展政策。

矩阵分析法的应用某公司业务团队leader近期困惑，一直在通过各种手段努力提升团队的业绩技能，但是业绩到一定程度增长放缓，于是他向公司HRD求助。

HRD听到他描述后，向他推荐了矩阵分析。

第一步：评估团队成员潜力，以百分制表示，得出所有成员潜力平均分。

第二步：收集周期内团队成员业绩，得出所有成员业绩平均分。

第三步：通过矩阵将成员分为：高业绩高潜力、高业绩低潜力、低业绩高潜力、低业绩低潜力四类。

第四步：针对四类人群确定不同的人才发展策略。

针对这四类人群：高业绩高潜力：leader放手他们去做，并总结他们成功的经验；高业绩低潜力：leader要重点保持他们的市场，一但市场有变化，辅助他们调整到位；低业绩高潜力：leader要重点培训及辅导，提升他们的业绩；低业绩低潜力：考虑更换人群。

食品行业矩阵图分析报告1. 引言矩阵图是一种数据可视化工具，它能够将不同维度的数据进行比较和分析。

本报告将通过矩阵图的分析方法，对食品行业进行深入的调查和研究，探索该行业的发展趋势和竞争格局。

2. 方法和数据本次研究的数据来源于食品行业的市场调查和各类专业报告。

我们选取了行业内具有代表性的10家公司作为研究对象，并收集了这些公司的营业收入、利润、市值等关键指标。

3. 矩阵图分析为了更好地展示研究结果，我们将通过矩阵图的形式呈现数据，并对其进行解读和分析。

3.1 市值与利润矩阵图我们首先将选取的10家公司按照市值和利润进行分类，并绘制出矩阵图。

公司市值排名利润排名A公司1 2B公司2 1C公司3 3D公司4 8E公司5 4F公司6 7G公司7 6H公司8 5I公司9 9J公司10 10通过观察矩阵图，我们可以得到以下结论：- 市值排名和利润排名呈现正相关，即市值高的公司往往也是利润高的公司。

这说明市值是一个衡量公司赢利能力的重要指标。

- 尽管市值和利润之间存在相关性，但并不是完全线性的关系。

例如，B公司在利润上超过了A公司，但在市值上却相对较低。

这说明市值还受到其他因素的影响，如公司的声誉、品牌价值等。

3.2 市值与营业收入矩阵图接下来，我们将再次使用矩阵图的方法，将选取的10家公司按照市值和营业收入进行分类。

公司市值排名营业收入排名A公司1 2B公司2 1C公司3 3D公司4 8E公司5 4F公司6 7G公司7 6H公司8 5I公司9 9J公司10 10通过这个矩阵图，我们可以得出以下结论：- 市值和营业收入之间存在一定的相关性，即营业收入高的公司往往也有较高的市值。

这说明市值在一定程度上反映了公司的经营能力和市场地位。

- 然而，有些建立在高营业收入基础上的公司市值并不高，如I公司。

这表明市值不仅仅受到营业收入的影响，还受到其他因素的调控。

4. 结论通过矩阵图分析，我们对食品行业的发展趋势和竞争格局有了更加清晰的认识。

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。

50张经典的数据分析图表1. 散点图(Scatter plot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。

如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。

2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。

3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。

下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。

针对每列绘制线性回归线：4. 抖动图 (Jittering with stripplot)通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。

结果，多个点绘制会重叠并隐藏。

为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。

5. 计数图 (Counts Plot)避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。

6. 边缘直方图 (Marginal Histogram)边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。

这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X和 Y 的单变量分布。

这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。

7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。

然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。

相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。

9. 矩阵图 (Pairwise Plot)矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。

它是双变量分析的必备工具。

偏差10. 发散型条形图 (Diverging Bars)如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具。

矩阵数据分析法
矩阵数据分析法是一种有效的数据分析技术，它通过收集、处理和分析矩阵数据来抽象出结构，用以获取更加清晰的信息。

它的基本思路是使用抽象的命题来映射矩阵中的元素，然后根据映射关系构建出矩阵，从而提取出结构信息。

矩阵数据分析法可以应用于多个领域，如图像处理、信号处理、网络分析、机器学习、卫星遥感、多种实验数据分析等。

它分析数据时，可以把数据集中概括成多维的矩形，每一维代表一个变量，其中的每一个元素代表实验观测值。

矩阵数据分析得出的有关变量之间的结构关系对于下一步的模型分析和实验设计都是十分有帮助的。

此外，矩阵数据分析法还可以用于识别数据中的异常或失衡情况，这是有助于提高实验精度和整体质量的方面。

例如，在金融行业，矩阵数据分析法可用于发现指数/股票之间的关系，以及金融交易中可能存在的不对称情况。

最后，矩阵数据分析法的优点之一是它可以在比较短的时间内完成大量的数据分析，并得出比较准确的结果。

因此，它不仅能够有效提高实验效率，而且还能提升信息处理效率。

总之，矩阵数据分析法是一种高效的数据分析技术，通过收集、处理和分析矩阵数据，可以提高实验效率和信息处理效率，且能发现异常情况或失衡现象，为下一步的模型分析和实验设计提供有力的支持。