数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。(推荐学习:PHP视频教程)
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。
识别需求
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。
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:
将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;
明确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;
记录表应便于使用;
采取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
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;
过程改进
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:
提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;
信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;
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;
数据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;
数据分析所需资源是否得到保障。
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