① 怎么做数据分析图表
做数据哗悄分析图表的办法如下：
工具：机械革睁圆命S3Pro、Windows10、Excel2019。
1、桌面右键新建Excel工作表。
② 一级Excel统计数据题 这个应该怎么做 要用那些函数吗麻烦具体点 谢谢！！！
A1 B2
库存总价 商品库存数量
<=20000 <30000
用高察运级筛选碰键
1.选择库存败吵梁表中的区域
2.上面的条件区域
3.位置：H2
搞定。
③ 如何学习数据分析
首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：
1. SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能，零基础学习SQL可以阅读这里：SQL教程_w3cschool
2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒是有不错的教程：哈里斯堡社区大学公开课：统计学入门_全24集_网易公开课
3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程，面向零基础。
再说说两者有区别的技能树：
1.数据挖掘向
我先打个前哨，想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。
所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法，可以在这里一探究竟：如何学习数据结构？
在此之后你可以动手用Python去尝试实现数据挖掘的十八大算法：数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
2.产品经理向
产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》
④ 什么叫对数据敏感怎样做数据分析
对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时，你会很有耐心的找出其中的规律所在，不厌其烦，并且乐在其中。
而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析过程实施
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
一、 识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
二、收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
①识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
②确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③录表应便于使用；
④取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
三、分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；
四、数据分析过程的改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤据分析所需资源是否得到保障。
⑤ 数据分析报告小技巧记录
写分析报告：
0.报告书写要完整：
数据分析报告确实有特定的结构，但是这种结构并非一成不变，不同的数据分析师、不同的老板、不同的客户、不同性质的数据分析，其最后的报告可能会有不同的结构。 最经典的报告结构还是“总—分—总”结构，它主要包括：开篇、正文和结尾三大部分。
在数据分析报告结构中，“总—分—总”结构的 开篇部分包括标题页、目录和前言（主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。 下面将对这几个部分进行具体介绍。
1、标题页
标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。标题是一种语言艺术，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，因此需要重视标题的制作，以增强其艺术性的表现力。
（1）标题常用的类型
A.解释基本观点： 往往用观点句来表示，点明数据分析报告的基本观点，如《不可忽视高价值客户的保有》《语音业务是公司发展的重要支柱》等；
B.概括主要内容： 重在叙述数据反映的基本事实，概括分析报告的主要内容，让读者能抓住全文的中心，如《我公司销售额比去年曾航30%》《2010年公司业务运营情祥档况良好》等；
C.交代分析主题： 反映分析的对象、范围、时间、内容等情况，并不点明分析师的看法和主张，如《发展公司业务的途径》《2010年运营分析》《2010年部门业务对比分析》等；
D.提出问题： 以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考，如《客户流失到哪里去了》《公司收入下降的关键何在》《1500万利润是怎样获得的》
（2）标题的制作要求
A.直接： 数据分析报告是一种应用性较强的文体，它直接用来为决策者的决策和管理服务，所以标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达谨迅乱基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本精神，加快对报告内容的理解。
B.确切： 标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。
C.简洁： 标题要直接反映出昌伍数据分析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。
（3）标题的艺术性
标题的撰写除了要符合直接、确切、简洁三点基本要求，还应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适当运用修辞手法给予突出和强调，如《我的市场我做主》《我和客户有个约会》等。有时，报告的作者也要在题目下方出现，或者在报告中要给出所在部门的名称， 为了将来方便参考，完成报告的日期也应当注明，这样能够体现出报告的时效性。
2、目录
目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在Word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的页码，对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来。所以，从另外一个角度说，目录也就相当于数据分析大纲，它可以体现出报告的分析思路。但是目录也不要太过详细，因为这样阅读起来让人觉得冗长并且耗时。
此外，通常公司或企业的高层管理人员没有时间阅读完整的报告，他们仅对其中一些以图表展示的分析结论会有兴趣，因此，当书面报告中没有大量图表时，可以考虑将各章图表单独制作成目录，以便日后更有效地使用。
3、前言
前言的写作一定要经过深思熟虑、前沿内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能够给决策者决策提供有效依据起决定性作用。前沿是分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：为何要开展此次分析？有何意义？通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？如何开展此次分析，主要通过哪几方面开展？
（1）分析背景
对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。
（2）分析目的
数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。
（3）分析思路
分析思路用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析，即确定需要分析的内容或指标。一般给出一个逻辑严谨的分析思路，但是不需要事无巨细都写上去，画个结构图，然后几句话介绍一下。
4、正文
正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。
撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。
正文通过展开论题，对论点进行分析论证，表达报告撰写者的见解和研究成果的核心部分，因此正文占分析报告的绝大部分篇幅。一篇报告只有想法和主张是不行的 ，必须经过科学严密的论证，才能确认观点的合理性和真实性，才能使别人信服。因此，报告主题部分的论证是极为重要的。
报告正文具有以下几个特点：是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。
我们通常通过金字塔原理来组织报告逻辑，整个报告的核心观点是什么，又由哪些子观点构建，支持每个子观点的数据是什么。
5、结论与建议
结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复，而是结合公司实际业务，经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论是去粗取精、由表及里而抽象出的共同、本质的规律，它与正文紧密衔接，与前言相呼应，使分析报告首尾呼应。结论应该措辞严谨、准确、鲜明。
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题而提出的改进方法，建议主要关注在保持有时候及改进劣势等方面。因为分析人员所给出的建议主要是基于数据分析结果而得到的。会存在局限性，因此必须结合公司的具体业务才能得出切实可行的建议。
6、附录
附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说，附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料，有时也含有正文中提及的资料，从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容。每个内容都需要编号，以备查询。
当然并不是要求每篇报告都有附录，附录是数据分析报告的补充，并不是必需的，应该根据各自的情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。
六、注意事项
1、分析结论要明确，要精，要有逻辑
如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了意义，因为我们是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅读者接受，减少重要阅读者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，读不下去，一百个结论也等于零；
不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。
2、数据分析报告尽量图表化，风格统一
用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
数据分析报告本身是一个很严肃的东西，跟样式、美观程度也有一定关系，不是说做的花销，而是基本的美观度要保证，风格要统一。例如一些常识性的配色：餐饮类（暖色调，例如橘色、红色、黄色）；国际贸易类（蓝色、灰色、雾蓝色、灰绿色等）；社会人文类（按照感情颜色进行配色，例如较严峻的社会问题，要用灰色、深蓝；较喜庆的，使用红色、绿色、黄色；具体可按需搭配对比色和互补色等）。
3、好的分析一定要基于可靠的数据源，同时具有可读性
其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；
除此之外，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西总会按照自己的思维逻辑来写，别人不一定了解，要知道阅读者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的报告阅读者是谁？他们最关心什么？必须站在读者的角度去写分析报告。有些细节性的东西：
1.对于有些表格，由于数据信息的长短大小不一，多栏书写，在美观上很失水准，建议只分行不分列，也就是1列多行或者少行都可以；这样看上去数据就没有那么乱。
2.时刻提醒自己，要有用户思维，用户要看的是结果，很多的细节推理是不需要写的，我们只要做好记录，如果客户问到再给他介绍，因为如果细节写的太多整个报告看上去就很庞大，没有可读性，而且很多客户也不关心，所以客户不关心的，不要抖机灵写的太详细。
3.专业性，去除口语化的表述，很容易改，一遍一遍读就能发现。人物传记除外，这种故事性强一些，更可读，当然数据要准确。
4.数据一定要用表格， 可以粘贴复制的那种，如果有些全量展示会很大，那就粘贴重要的列重要的行，不要做全量展示， 一切都已结果展示美观，可读为前提；
5.直接在报告中展示部分数据结果，不要完全另附一个文档，因为客户懒得在翻，不同的数据不要放到一起，一定要放不同的Excel，因为客户可能发现不了，你永远不要要求别人跟你一样那么了解你的数据，你的文档，尽可能的降低客户读文档的成本，哪怕增加一点难度都会导致别人不想看你的文档。
进而投诉你不够专业。你或许很委屈，但是事实就是如此。试想一下，你之前注册一个软件的时候，他让你填的那些信息，填完又告诉你名称已经存在，你是不是很烦，转头就想走，而提供一个第三方接口，就很方便。
6.一份报告至少改3遍，不断改，每次读都问，可读性高吗，文档简洁吗，哪些可以去掉，客户想要的都能一眼看到了吗？
7.各章节标题里面直接写结论，不要长篇大论，最后在不显眼的地方给结论。相信我，客户看不到的。他的耐心不够他看完全篇。我没有讽刺他们，因为我们也是这样的。这又不是故事会。
8.多条原因、结论等说明的时候，前面加一个花纹序号就是非数字序号，添加之后会很规整。
9.画图，画一些结构图，用Visio画比思维导图看上去更专业。画完调整格式，图形大小要一致，字体也要调整。
10.文章要有深度，给读者看时要提现出这篇报告的价值，一定要有别人看不到的东西在报告中，若读者一看就知道，就说明这篇报告基本没有什么价值。到底有没有价值，其实很好判断，若分析结果全都自行可以预判，没下什么功夫，那基本也没什么深度。分析师要有自己的角度，深度，同时要考虑这些是否对读者有帮助。
11.标题和正文的字体还是要分开，正文用楷体，标题用黑体，或者其他比较正式的吧，多尝试一下。
参考知乎：如何写好一份数据分析报告？
⑥ 如何分析销售数据与报表
为什么要做销售数据分析？
企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销搭衫售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。
关键指标提取
不同行业对销售指标的侧重各有不同，本文将以建材行业为例进行说明。
其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等，原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。
图表与看板制作
提取完重要数据指标后，您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前，用户必须对需要监控的指标做到心中有数。
一般来说，制作看板时，根据目的不同可以分为三类：
1. 基础数据看板：总览全局
这类看板大家都比较熟悉，主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成，用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：
（以上图表使用DataHunter制作）
⑦ 语文阅读写作手法答题技巧
语文阅读理解的技销拍迹告巧？》网络网盘最新全集下载
链接: https://pan..com/s/1caXTSbiPNTe37DygiUDK4A
认真通读所有题目，理解题意，明亏州羡确题目的要求。解答，要带着问题，仔细地阅读有关内容，认真地思考、组织答案。检查，看回答是否切题，内容是否完整，语句是否通顺，标点是否正确。
⑧ qc七大手法：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法的内容是什么
QC7大手法的内容是什么？
新QC七大手法
1. 关联图法--TQM推行, 方针管理, 品质管制改搭物慧善, 生产方式,
生产管理改善
2.KJ法--开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善
3. 系统图法--开发, 品质保证, 品质改善
4.矩阵图法--开发, 品质改善, 品质保证
5.矩阵开数据解析法--企划, 开发, 工程解析
6. PDPC法--企划, 品质保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理
改善, 设备管理改善
7. 箭法图解法--品质设计, 开发, 品质改善
新旧QC七大手法
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。
2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。
3、直截了当的描绘各项所占比例。
用到层别法。
三、介绍旧七大手法：
1、查知答检表（CHECK LIST）
用途
1、日常管理用
2、收集数据用
3、改善管理用
帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集
2、层别法：
用途
1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。
2、以4M，每1M层别之。
1、 借用其他图形，本身无图形。
2、 由大到小排列。
3、柏拉图（计数值统计）：
借用层别图。
由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。而将此数据加以分类、整理，并作成图表，充分的掌握问题点及重要原因，是时下不可缺的管理工具。而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。
定义：1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类，借以寻求占最大比率的原因状况或位置，按其大小顺序后排列，再加上累积值的图形。
2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点采取改善措施，故又称ABC图，（分析前面2-3项重要项目之控制。）
3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。
4）柏拉图制作说明：
A 决定数据的分类项目
分类的方式有：
a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。
b原因的分类包括材料别（厂商、成份等）。方式别（作业条件、程序、方法、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）。
分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在，然后再进行原因分析，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。
B 决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。
考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为期间）来收集数据。
C 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。
a 各项目按出现数据大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数。（其他蚂渗项不可大于前三项，若大于时应再细分）。
b求各项目数据所占比率累计数之影响度。
c其他项排在最后，若太大时，须检讨是否其他重要要因需提出。
不良率（%）=各项不良数÷总检查数*100
影响度（%）=各项不良数÷总不良数×100
D 记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。
a 于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）；在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。
b 横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。
E 绘累计曲线：
a点上累计不良数（或累计不良率）。
b 用折线连结。
F 绘累计比率：
a 纵轴右边绘折线终点为100%。
b 将0~100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。
c 标出前三项（或四项）之累计影响度是否>80%或接近80%。
J 记入必要的事项：
a 标题（目的）。
b 数据收集期间。
c 数据合计（总检查、不良数、不良率…等）。
d 工程别。
e 作成者（包括记录者，绘图者…）。
绘图注意事项：1）柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，[其他]项排在最后一位。
2）柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。
3）纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距离一致。
4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4~6项为原则。
5）改善前后之比较时：
a 改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。
b 前后比较基准须一致，且刻度应相同，则更易于比较。
4、管制图：
（1） 何为管制图：
为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之
品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。
管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是【一种以实
际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较，而以时间顺序
用图形表示者】。
（2） 基本特性：
一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。
在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Center Line，CL），一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit，UCL），在下方的称为管制下限（Lower Control Limit，LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。
（3） 管制图原理：
1）品质变异之形成原因
一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然（机遇）原因，一种为异常（非机遇）原因。
2）管制图界限之构成：
管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。
（4） 管制图种类：
1）依数据性质分类：
A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有：
a 平均数与全距管制图（X(—)-R Chart）
b 平均数与标准差管制图（X(—)-σChart）
c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart）
d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart）
e 最大值与最小值管制图（L-S Chart）
B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有：
a 不良率管制图（P Chart）
b 不良数管制图（Pn chart ，又称np chart或d chart）
c 缺点数管制图（C chart）
d 单位缺点数管制图（U chart）
2）计数值与计量值管制图之应用比较
计量值
计数值
优点
1、甚灵敏，容易调查真因。
2、可及时反应不良，使品质稳定。
1、所须数据可用简单方法获得。
2、对整体品质状况之了解较方便。
缺点
1、抽样频度较高、费时麻烦。
2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。
1、无法寻得不良之真因。
2、及时性不足，易延误时机。
（5） 管制图之绘制：
介绍：计量值管制图（X-R）常用
1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。
2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个），分成约20-25组。
3）将各组数据记入数据表栏位内。
4）计算各组之平均值X。（取至测定值最小单位下一位数）
5）计算各组之全距R。（最大值-最小值=R）
6）计算总平均X。
X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k为组数）
7）计算全距之平均R：
R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k
8）计算管制界限
X管制图：中心线（CL）=X
管制上限（UCL）=X+A2R
管制下限（LCL）=X-A2R
R管制图：中心线（CL）=R
管制上限（UCL）=D4R
管制下限（LCL）=D3R
A2，D3，D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。
9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。
10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。
（6） 管制点之点绘制要领：
1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。
2）计量值变更管制图（X-R，X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。
（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm）
3）中心线（CL）以实线记入，管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。
4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。
（各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数）
5）点之绘制有[•]、[○]、[△]、[×]…等，最好由厂内统一规定。
6）变管制图，二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上，可行的话最好距30mm左右。
（7） 管制图之判读：
1）管制状态之判断（制程于稳定状态）
A 多数点子集中在中心线附近。
B 少数点子落在管制界限附近。
C 点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。
D 无点子超出管制界限以外。
2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准：
A 连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%）。
B 连续35点中，出现在管制界限外点子不超出1点时。
C 连续100点中，出现在管制界限外点子不超出2点时。
制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因，故应追究调查原因并予以消除之。
3）检定判读原则：
A 应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。
B 点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。
C 异常之一般检定原则：（如图所示）
（8） 管制图使用之注意事项：
1）管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。
2）管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与取样数量之决定。
3）管制界限千万不可用规格值代替。
4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。
5）抽样方法以能取得合理样组为原则。
6）点子超出界限或有不正常之状态，必须利用各种措施研究改善或配合统计方法，把异常原因找出，同时加以消除。
7）X-R管制图里组的大小（n），一般采n=4-5最适合。
8）R管制图没下限，系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得，因之LCL取负值没有意义。
9）制程管制做得不好，管制图形同虚设，要使管制图发挥效用，应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上
⑨ 打分题怎么分析
在一般的问卷调研中，除了常见的单选题、多选题，还有一类题型受到问卷设计者的偏爱。就是排序题，但排序题的特殊格式，让很多人犯难，究竟怎么分析排序题才好？
工具/原料
spssau
问卷数据
方法/步骤
1
一、排序题录入
例：（排序题）“请对大学生综合素质指标重要程度做出排序”
A.学习成绩B.所获荣誉C.交际能力D.外形相貌
E.卫生习惯F.礼貌修养G.表达能力H.实践创新能力
2
案例中共有8个选项，最多选择4项。第一列ID代表样本编号。
2~9列为排序题备选项，有几个选项就需要录入几列。
按照排序的顺序填写，比如第一个人认为学习成绩最重要，就计为1；交际能力第二重要，计为2，以此类推。没有选中的选项，计为0。
3
如果数据是从问卷星导入到SPSSAU，每个选项会独立显示成一个标题，有几个选项就有几行标题。
4
问卷星的格式会把所有没有被选中的选项设置为“-2”，因此在分析前需要先处理这些异常值，才能保证分析结果的准确性。
5
二、数据处理
数据导入后，首先对数据进行异常值处理，即检查数据中是否有异常值。
处理方法：SPSSAU数据处理>异常值功能
6
Shift＋左键：全选中题项，勾选“缺失数字”、“数字＜0”，设置异常值处理项为Null，确定处理。
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三链团、排序题分析
排序题分析时，一般可以从两方面说明：一是对被调查的人选择哪些选项以及各项的选择比例情况进行描述，二是根据排序结果给出重要性排名。
8
（1）频数分析
通过频数分析可以看到每一选项的具体选择情况，分析时可罗列出各项选择结果，重点描述选择人数较多项。
9
（2）重要性排名
分析时需要给每个数值赋值一个加权数，即排名第一位的数值权重>第二位权重>第三位权重>第四位权重。
最常规的赋值方法为，对数据进行反向计分：例如共选四项排名，排第一位计4分，排第二位计3分，排第三位计2分，排第四位计1分。
处理方法：SPSSAU数据处理>数据编码功能
10
处理完编码后，可使用描述分析查看数据的综合得分，即平均值得分。
所得的平均值可代表题项被选中的顺序，平均值越大，该指标的排序就越靠前，按数值大小进行排列，得到最终的排名顺序。
问卷之排序题和投票功能
问卷题型排序题和投票功能也是用户在编辑问卷过程中经常使用的题型，今天小编讲讲怎么在问卷中使用这两种题型。
工具/原料
输入WJ、QQ、COM
方法/步骤
1
排序题实现拖动式填写，在问卷编辑页题目控件栏中选择排序题，编辑好排序选项即可看到排序效果。
（TIPS:在编辑排棚搏橘序题时不会显示效果，确定之后就会变成排序题的显示了。）
2
投票
投票题是快速开展意见收集的重要工具，为了方便使用，腾讯问卷提供：实时查看投票结果和提交后显示结果两种方式，可以根据投票需求自由设置。
实时查看投票结果：在单选、多选题编辑的高级设置中增加“显示投票结果”，点选之后即可实现投票功能银腊。
（TIPS:没有单独投票题型在题目控件，设置“显示投票结果”后答题者可实时查看投票结果，但提交问卷后无法查看问卷结果）
3
提交后显示结果：如果希望回答者在提交问卷后才可以查看结果，只需要在问卷设置中打开“答题完成后显示结果”即可；