017-数据分析与统计技术运用程序

统计技术与数据分析管理程序1.目的为了更好地应用统计技术,通过对质量/环境/职业健康安全/HS管理以及方针目标指标数据的收集、分析和比较，正确评价整合管理体系的适宜性和有效性，并寻求改进的机会，特制定本程序。

2.适用范围本程序规定了统计技术应用的方法和要求。

本程序适用于公司各种数据的统计分析。

3.定义3.1统计技术：所谓统计技术,一是指运用统计学的原理和方法,科学且经济有效地解决实际问题的一门实用技术.与传统的定性分析方法相比,用统计技术可以得出有效的和客观的量化结论。

二是指收集、整理和分析数据变异并进行推论的技术.使用统计技术可帮助组织了解变异,从而有助于组织解决问题并提高有效性和效率,有助于更好的利用可获得的数据进行决策。

4.职责4.品质部：a.负责实施抽样检验及质量损失等相关数据的统计和分析，负责统计技术过程应用的监控；b. 负责本部门年度目标指标的统计和分析并对统计技术的应用进行指导和推广4.2总务部：a.负责组织对应用统计技术的人员进行教育培训以及培训需求信息和员工考勤、工资核算以及相关信息的统计分析；b.负责对、能资源利用、人力资源等相关数据的统计和分析4.3开发部门：负责开发各阶段数据的统计与分析4.4制造部：负责对产能以及设备利用率等相关数据的统计和分析4.5财务部：负责对经营指标、资金利用以及管理成本等数据的统计和分析4.6 市场部：负责对市场占有率、顾客满意率等数据的统计和分析4.7其他部门：负责与本部门KPI及相关的数据的收集、分析和比较及统计技术的应用5.管理程序与内容5.1统计技术方法的识别和确定5.1.1本公司主要采用下列统计方法用于数据分析：a. 排列图——适用于寻找主要问题或影响质量、环境、健康安全的主要原因；b. 因果图——适用于不合格或不符合原因分析；c. 调查表——适用于不合格品及原因调查、质量分布调查；d. 抽样检验法——适用于产品和过程的监测；e. 控制图——适用于质量控制点质量状况的控制；f. FMEA----用于技术、工序质量以及环境、安全方面的潜在失效情况的分析；g. 其他适用的统计技术根据需要确定。

1.目的：“质量是制造出来的”是勿庸置疑，因此统计手法或技术在生产过程中更能发挥作用。

质量一旦有任何不正常的的变异，即可应用以下手法或技术，采取纠正及预防措施，预先防止不良的发生。

2.范围：2.1初级统计手法或技术（即QC七大手法）。

2.2中级统计手法或技术（即抽样计划、统计推定及检定，实验计划法）。

2.3高级统计手法或技术（即高级实验计划法2，多变量解析法及OR方法）。

2.4一般来说，公司内部的质量问题，其95%比例可通过QC七大手法及SPC（统计过程管制）可解决，其余5%比例才应用到中、高级统计手法或技术，因此本办法则以QC七大手法及SPC为应用对象。

3.定义：3.1.柏拉图：将一定期间所收集不良数，缺点或故障的发生等数据依项目、原因加以分类，并按其出现大小（多少）顺序排列加以分类。

3.2.特性要因图：能清楚地表示出结果（制品的特性）与原因（影响生产的要因）的影响情形或二者之间关系的图形，因形状类似鱼骨，所以又称[鱼骨图]。

3.3.直方图：将收集到的数据依一定的方式分组，列出每组所出现的数据个数，横轴表示组界，纵轴表示次数，将每一组以长方形图示坐标上即为[直方图]或称[次数分析图]3.4.检查表：在收集数据时设计一种简单的表格，将有关项目和预定收集的数据，依其使用目的以简单的符号填注而且很容易汇总整理，以了解形状，作分析或点检用，这种设计出来的表格称[检查表]3.5.层别法：把机器操作员或其他制造要因以机器、操作员或原料等，分别收集数据，加以统计比较，然后找出其间是否有差异，而针对这差异加以改善的方法称为[层别法]3.6.散布图：两变量或多变量间是否有相关关系，如有关系其程度有多少，此分析方法所点出的图称为[散布图]。

3.7.控制图：一种以实际产品特性与根据过去经验所判定过程能力的管制界限比较，而以时间经过用图形表示者称为[管制图]。

3.8.推移图：将收集的数据依一定的方式描绘出每个出现的数据点，分析数据的变化趋势。

质量手册KCE汽车部件制造有限公司1 目录1 目录 (1)2 发布令 (2)3 前言 (3)4 适用范围 (4)5 引用标准和有关定义 (5)6 质量手册的管理 (6)7 质量管理体系 (7)8 过程方法的应用 (9)9 公司质量管理体系过程分析 (13)2 发布令依据国际标准ISO/TS16949：2002《汽车行业生产件与相关服务件的组织实施ISO9001：2000的特殊要求》的技术规范，结合本公司的发展需要、组织机构、汽车用塑料件、装配总成件的生产特点及质量控制要求，建立并保持符合ISO/TS16949：2002标准的文件化的质量管理体系，包括质量手册、程序文件、作业指导文件和质量记录。

本手册是我公司保持质量管理体系正常运行必须遵循的纲领性文件，并用于证实本公司的质量保证活动。

确保满足顾客的期望和需求。

现批准EMP/QM-2003质量手册的发布与实施，全公司员工在质量活动中务必遵照执行，确保本公司的质量方针、目标实现。

此令总经理：2004年3月12日3 前言KCE汽车部件制造有限公司成立于1990年8月，座落于周庄镇欧洲工业园，东临华西村，西靠江阴长江大桥，交通十分便利。

公司目前占地面积12000平方米，总资产人民币5000万元。

专业为上海大众、南京菲亚特、华晨金杯、长春一汽、北汽福田、厦门金龙及河北中兴等汽车主机厂配套塑料件、装配总成件。

公司目前拥有电脑全自动塑料注塑机14台，德国引进的EPP发泡机1台，吹塑成型机6台，装配生产线4条等主要生产设备。

近年来，公司致力于加强管理，提高产品质量和服务，走质量效益型道路，大大加快了公司发展步伐。

为了适应市场竞争的需要，规范和提高公司的质量管理水平，公司于1998年10月份建立并通过了GB/T19002-1994 idt ISO9002：1994质量管理体系认证，2001年10月份建立并通过了QS9000：1998质量管理体系认证，使公司的管理水平和产品质量有了明显的提高，所供产品深受用户好评。

数据分析技术作业指导书一、概述数据分析技术作为一种重要的工具，已经在各个领域得到广泛应用。

本指导书旨在帮助学生掌握数据分析技术的基本原理和方法，以及如何应用这些技术进行实际的数据分析工作。

二、数据收集和清洗1. 数据收集数据收集是数据分析的第一步，学生需要了解如何获取数据。

可以从互联网上下载已有的数据集，也可以自行设计实验或调查来收集数据。

数据的来源应当可靠，并且数量足够以保证分析的可靠性。

2. 数据清洗在进行数据分析之前，学生需要对原始数据进行清洗。

这包括处理缺失数据、异常值、重复值等。

清洗后的数据应当准确无误，才能保证后续分析的准确性。

三、数据探索和可视化1. 数据探索数据探索是了解数据的基本特征和关系的过程。

学生需要运用一些统计方法，如计算均值、方差、相关系数等，以了解数据的分布和变化情况。

此外，还可以使用一些探索性数据分析方法，如频率分析、箱线图等，来揭示数据中的模式和规律。

2. 数据可视化数据可视化是将数据进行图表展示的过程。

学生需要熟悉基本的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等，并了解何时使用何种图表来呈现数据。

同时，还可以运用一些高级的可视化方法，如热力图、雷达图等，来更加直观地展示数据的特征。

四、数据分析方法1. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的过程。

学生需要熟悉一些常用的描述性统计方法，如平均数、中位数、标准差等，并能够运用这些方法对数据进行分析和解释。

2. 预测性分析预测性分析是基于历史数据来预测未来趋势和结果的过程。

学生需要了解一些预测性分析方法，如时间序列分析、回归分析等，并能够运用这些方法对未来进行预测和评估。

3. 关联性分析关联性分析是寻找数据之间的相关关系的过程。

学生需要掌握一些关联性分析方法，如相关分析、卡方检验等，并能够运用这些方法来探索数据中的关联关系。

五、数据分析实践在数据分析实践中，学生需要运用所学的数据分析技术来解决实际问题。

可以根据老师布置的作业或者自己感兴趣的问题来选择数据集和分析方法。

质量程序文件编制：审核:批准:2007年12月5日目录：1、采购控制程序2、标识和可追溯性控制程序3、产品包装、贮藏、防护、搬运、交付过程控制程序4、顾客退货产品控制程序5、售后服务和顾客满意度测量程序6、不合格品控制程序7、纠正措施程序8、预防措施程序9、监视和测量装置控制程序10、文件管理程序11、质量记录控制程序12、管理评审程序13、人力资源管理程序14、生产设备维护和保养控制程序15、产品实现策划程序16、产品要求评审程序17、设计和开发控制程序18、数据分析及统计技术运用程序19、生产和服务提供控制程序采购控制程序1。

目的：为确保所采购的原辅材料、包装材料及设备备品备件质量符合规定的要求，特制定本程序文件.2.适用范围：适用于本公司产品实现过程中所需的原辅材料、包装材料和设备备品备件的采购.3。

引用文件：《监视和测量控制程序》《不合格品控制程序》《质量记录控制程序》4.术语和定义：本程序采用ISO9000：2000《质量管理体系：基础和术语》以及公司《质量手册》中有关术语和定义。

5。

职责：5.1采购部对本程序实施归口管理，并负责组织实施采购。

5。

2工程部负责为相关部门提供采购物资的技术标准及部分采购信息，参与合格供方评价。

5。

3品管部参与供方评价及采购物资的质量检验和验证工作.5。

4生产部、财务部及品管部参与合格供方评价。

5.5公司总经理负责审批《合格供方名单》.6.工作程序：6.1供方的选择和评价6.1。

1采购部根据以下条件提出准供方名单，形成《供方质量保证能力调查表》：a.质量保证能力和质量意识较强,通过质量管理体系认证的供方；b。

以往合作情况证明所提供物资质量稳定、供应及时的供方；c。

生产条件、技术水平、物资价格及售后服务在同行业较优的供方。

6。

1.2供方评价的实施6。

1.2.1采购部每年底组织生产部、工程部、财务部、仓库和品管部对准供方进行评价。

对被评定为合格供方者，填写《供方A、B、C级评审单》。

有限公司程序书制定时程表 (1/2)要项编号程序书名称制定部门撰写人讨论会审交稿发行备注MDDQP-001质量目标与质量规划管制程序MDDQP-002公司组织与工作职掌MDDQP-003内部沟通管制程序MDDQP-004程序书制作管制程序MDDQP-005文件与数据管制程序MDDQP-006图面与技术数据管制程序MDDQP-007质量记录管制程序MDDQP-008管理审查管制程序MDDQP-009人员资格鉴定管制程序MDDQP-010教育训练管制程序MDDQP-011资源管制程序MDDQP-012业务作业管制程序MDDQP-013客户抱怨与退货管制程序MDDQP-014设计开发管制程序MDDQP-015设计变更管制程序MDDQP-016采购管制程序MDDQP-017外包作业管制程序MDDQP-018协力厂商管制程序MDDQP-019制程管制程序MDDQP-020产品识别与追溯性管制程序●表「定稿」 (ie. 草稿 ok) ▲表「定案」 (ie. 文稿及窗体 ok)有限公司程序书制定时程表 (2/2)要项编号程序书名称制定部门撰写人讨论会审交稿发行备注MDDQP-021检验与测试状态管制程序MDDQP-022客户财产管制程序MDDQP-023仓储管制程序MDDQP-024搬运管制程序MDDQP-025包装、保存与出货管制程序MDDQP-026量测仪器管制程序MDDQP-客户满意度027调查管制程序MDDQP-028内部质量稽核管制程序MDDQP-029制程检验管制程序MDDQP-030进料检验管制程序MDDQP-031最终检验管制程序MDDQP-032不合格品管制程序MDDQP-033特采管制程序MDDQP-034统计技术与数据分析管制程序MDDQP-035矫正与预防措施管制程序MDDQP-036持续改善管制程序MDDQM-004质量手册[医疗器材业]● 表「定稿」 (ie. 草稿 ok) ▲表「定案」 (ie. 文稿及窗体ok)。

数据统计分析方法数据统计分析是指通过收集、整理、描述、分析和解释数据来寻求特定问题的答案或结论的方法。

它是研究、决策和预测的基础，可以用于各种领域，如经济、金融、医学、社会科学等。

在数据统计分析过程中，可以使用各种统计方法和技术来帮助理解数据，并从中发现有意义的模式、关系和结论。

1.描述统计分析：这种方法用于描述数据的基本特征，包括中心趋势（如平均值、中位数、众数）、离散程度（如方差、标准差）和分布形状（如偏度、峰度）。

通过描述统计分析，可以对数据的总体情况有一个整体的了解。

2.相关分析：这种方法用于探索两个或多个变量之间的关系。

通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量变量之间的线性关系的强度和方向。

相关分析可以帮助确定变量之间的关联性，并发现隐藏的模式和趋势。

3.回归分析：回归分析用于建立变量之间的函数关系，并通过拟合一个数学模型来预测一个变量的值。

线性回归是最常用的回归方法之一，它假设变量之间存在线性关系。

回归分析可以用于预测和解释变量之间的关系。

4.方差分析：方差分析（ANOVA）用于比较两个或多个群体之间的均值是否有显著差异。

它可以帮助确定不同因素对群体均值的影响，并检验这些因素是否统计上显著。

5.t检验与z检验：t检验和z检验是用于比较两个群体均值的方法。

t检验用于小样本（样本量较小）情况，而z检验适用于大样本（样本量较大）情况。

这些检验方法可用于确定两个群体均值之间是否存在显著差异。

6. 非参数统计方法：非参数统计方法在对总体分布形状和参数未知的情况下使用。

它不依赖于特定的总体分布假设，而是基于样本数据进行推断。

例如，Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验是用于比较两个或多个群体之间中位数的非参数方法。

7.时间序列分析：时间序列分析是研究时间上连续观测值的统计方法。

它可以帮助发现时间上的趋势、季节性和周期性。

时间序列分析可以用于预测未来的值，并做出决策。

以上只是一些常见的数据统计分析方法，还有其他更复杂和高级的方法，如因子分析、聚类分析、多元回归等。

统计师如何分析和解读统计数据统计数据是帮助我们了解和解释社会、经济、环境等各个领域现象的重要工具。

作为统计专业人士，统计师需要掌握一系列技能和方法来分析和解读统计数据。

本文将讨论统计师如何进行统计数据的分析和解读。

一、数据的收集和清洗在开始分析之前，统计师首先需要搜集相关数据。

这些数据来源可能包括调查问卷、官方统计报告、企业数据等。

收集到的数据需要进行清洗，即排除无效或重复的数据，确保数据的准确性和完整性。

二、数据的整理和描述在分析之前，统计师需要对数据进行整理和描述。

数据整理可以使用数据库软件或电子表格软件进行，将不同变量的数据整合到一起。

数据描述可以使用图表、表格、文字等形式，清晰地呈现数据的基本特征，如平均值、中位数、分布情况等。

三、数据的分析在进行数据分析时，统计师可以应用各种统计方法和模型。

以下是一些常用的分析方法：1. 描述统计分析：包括计算均值、中位数、标准差等，用来描述数据的集中趋势和离散程度。

2. 相关分析：用来检测变量之间的相关性，常用的方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

3. 回归分析：用来分析一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。

4. 方差分析：用来比较两个或多个样本之间的均值差异是否显著。

5. 聚类分析：将数据进行分组，找出内部相似性较高的数据对象。

6. 时间序列分析：研究时间上的趋势和周期性。

四、数据的解读和应用分析完数据后，统计师需要准确解读结果并给出相应的建议。

在解读数据时，需要注意以下几点：1. 结果的可靠性：需要考虑数据的抽样误差和方法误差等因素，避免得出不准确的结论。

2. 结果的可解释性：解读结果时，应该用通俗易懂的语言，避免使用过于专业的术语，确保对非专业人士也能理解。

3. 结果的适用性：根据不同的实际情况，将结果应用于相应的决策和解决方案中，为相应领域的发展提供支持。

统计师在分析和解读统计数据时需遵循科学的方法和过程。

除了以上提到的技能和方法外，对于不同领域的统计数据，统计师还需要具备相关领域的专业知识。

目录
文件编号
2管理审查管制程序
3内部质量稽核程序
4工作环境管制程序
5矫正与预防措施管制程序6文件与数据管制程序
7质量记录管制程序
8工作沟通协调管制程序
9教育训练管制程序
10采购作业管制程序
11供货商管制作业程序
12质量规划管制程序
13工程变更管制程序
14样品作业管制程序
15机器设备管制程序
16合约审查程序20客户财产管制程序
21搬运、包装与出货程序
22进料检验管制程序
23成品检验管制程序
24不合格品管制程序
25客诉与退货处理管制程序26检验与测试状态管制程序27检测设备管制程序
统计技术与数据分析运用程序29制程生产与检验管制程序30产品鉴别与追溯管制程序31模治具管制程序。