第2章第2节4品质数据的整 理（课件）-《统计基础知识》同步教学（高教版.第四版）

四、品质数据的整理

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•品质数据概述

•品质数据的收集

•品质数据的整理

•品质数据的可视化

目录•品质数据的分析

•品质数据的运用

品质数据概述

01

品质数据的定义

品质数据：指在品质管理体系中收集、

处理和使用的数据，用于评估产品或

服务的性能、可靠性和满意度等质量

特性。

品质数据可以包括顾客反馈、产品测

试结果、过程参数、不合格品率等。

品质数据的重要性

品质数据是评估产品或服务质量的依据，帮助组织了解产品或

01服务的性能和可靠性，以及顾客的满意度。

02品质数据有助于组织发现问题、改进产品和过程，提高产品质

量和顾客满意度。

品质数据是组织决策的重要依据，有助于组织做出科学、合理

03的决策。

品质数据的来源

顾客反馈过程监控

通过调查、访谈、在线评价等方式收集顾客对产在生产过程中收集设备运行参数、工艺参数等数

品或服务的评价和意见。据，以评估过程的稳定性和产品质量。

ABCD

产品测试不合格品记录

通过实验室或现场测试获取产品性能、可靠性和记录不合格品的数量、类型和原因，以评估产品

安全等方面的数据。的不合格率和质量趋势。

品质数据的收集

02

收集方法

01020304

调查问卷实地观察实验测试客户反馈

通过设计问卷，向目标人深入现场，观察产品或服通过实验的方式，对产品收集客户对产品或服务的

群发放并回收，以收集关务的实际运行情况，记录或服务进行性能、功能等评价、建议和投诉等反馈

于产品质量、服务等方面相关数据。方面的测试，获取相关数信息。

的数据。据。

收集流程

确定收集目的实施收集

明确数据收集的目的和用途，按照收集方案，开展数据收集

以便有针对性地收集相关数据。工作，确保数据的准确性和完

整性。

设计收集方案数据整理

根据收集目的，制定详细的收对收集到的数据进行筛选、分

集方案，包括数据来源、收集

类、整理，以便后续分析处理。

方法、时间安排等。

收集工具

010203

数据表格调查问卷工具数据采集软件

设计规范的数据表格，用利用专业的调查问卷工具，利用专门的数据采集软件，

于记录和整理数据。方便地设计、发放和回收实现自动化、高效的数据

问卷。收集和整理。

品质数据的整理

03

数据清洗

数据清洗是品质数据整理的重要数据清洗过程包括检查数据一致数据清洗可以使用各种工具和技

步骤，目的是去除重复、错误或性、处理无效值和缺失值、识别术，如数据预处理、数据映射和

不完整的数据，确保数据质量。并处理异常值等。转换等。

数据分类与编码

010203

数据分类是将数据按照数据编码是将分类后的数据分类与编码可以提

一定的规则和标准进行数据转换为计算机能够高数据处理的效率和准

分组，以便更好地组织理解和处理的格式，如确性，方便后续的数据

和管理数据。数字、字母或符号等。分析。

数据转换与处理

010203

数据转换是将数据从一种格式数据处理是对数据进行各种操数据转换与处理是品质数据整

或结构转换为另一种格式或结作，如排序、筛选、聚合、计理的重要环节，可以提高数据

构的过程，以满足特定的需求算等，以提取所需的信息或满的可读性和可操作性，为后续

或标准。足特定要求。的数据分析提供更好的基础。

品质数据的可视化

04

图表类型选择

0103

柱状图饼图

用于比较不同类别数据的大小关用于展示各部分在整体中所占的

系，适用于展示不同时间、不同比例，适用于展示分类数据的比

类别之间的数据对比。例关系。

0204

折线图散点图

用于展示数据随时间变化的趋势，用于展示两个变量之间的关系，

适用于展示连续数据的变化趋势。适用于展示数据之间的相关性。

数据可视化工具

ExcelTableau

Excel是一款常用的办公软件，具有强大的数据可视化功Tableau是一款专业的数据可视化工具，具有友好的用户

能，可以制作各种类型的图表，满足日常数据分析需求。界面和强大的可视化功能，支持多种数据源连接和可视化

交互操作。

PowerBID3.js

PowerBI是微软开发的一款商业智能工具，提供数据可D3.js是一款基于JavaScript的数据可视化库，可以创建高

视化功能，支持多种数据源连接和自定义可视化组件开发。度自定义的数据可视化效果，适用于专业开发者和数据分

析师。

可视化效果优化

色彩搭配图表细节处理

选择合适的色彩搭配，突出重点信息，提高优化图表细节，如坐标轴标签、图例、数据

视觉效果。标签等，提高图表可读性。

数据动态展示可视化交互

利用动画、过渡效果等手段，使数据动态展增加图表交互功能，如筛选、过滤、高亮等，

示，提高视觉冲击力。提高用户与数据的互动性。

品质数据的分析

05

数据分析方法

探索性分析

深入挖掘数据，寻找数据之间的关系

和模式，如相关性分析、回归分析、

描述性分析聚类分析等。

通过统计指标和图表描述数据的基本特

征，如平均数、中位数、众数、标准差解释性分析

等。

解释数据背后的原因和机制，如因果

推理、结构方程模型等。

预测性分析

利用历史数据建立模型，预测未来的

趋势和结果，如时间序列分析、机器

学习算法等。

数据分析流程

数据转换数据分析

将数据转换为适合分析的格式运用适当的方法对数据进行处

和类型，如标准化、归一化等。理和分析，得出结论和建议。

数据清洗数据可视化结果解读

去除异常值、缺失值和重复值，通过图表、图像等方式呈现数对分析结果进行解释和解读，

确保数据质量。据，便于理解和分析。提供决策依据和建议。

数据分析工具

Excel

常用的电子表格软件，具有数据处理、图表制作等功能。

Python

强大的编程语言，适用于数据清洗、转换、分析和可视化等任务。

R

专业的统计分析软件，提供了丰富的统