六西格瑪分析階段課件

六西格瑪普及培訓(xùn)-分析六西格瑪普及培訓(xùn)-分析1第七步

確定關(guān)鍵因素第七步

確定關(guān)鍵因素2目錄一、分析階段目的二、圖表分析三、多變量分析目錄一、分析階段目的3第一部分

分析階段目的第一部分

分析階段目的4分析階段要做什么最佳化的過(guò)程30-504-83-6重要

X’s選定5-8定義、測(cè)量分析確認(rèn)重要

X’s改進(jìn)重要

X’s最佳化控制2-4重要

X’s控制分析階段的目的：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，確認(rèn)在測(cè)量階段得出的對(duì)Y有影響的重要X’s對(duì)Y影響小的X’s進(jìn)行現(xiàn)水準(zhǔn)管理把關(guān)鍵因素(X’s)壓縮到4～8個(gè)左右之后,在改進(jìn)階段找出最適合的條件分析階段要做什么最佳化的過(guò)程30-504-83-65分析階段的步驟制定數(shù)據(jù)收集計(jì)劃確定X的量化指標(biāo)，數(shù)據(jù)類(lèi)型、以及數(shù)據(jù)收集目標(biāo)根據(jù)X的特點(diǎn)確定采用的分析方法，可以每個(gè)因子單獨(dú)驗(yàn)證(如比較分析)，也可以幾個(gè)因子合在一起驗(yàn)證(如多變量分析、回歸分析、DOE)制作數(shù)據(jù)收集表，包括X及其響應(yīng)(Y)的數(shù)據(jù)，確定收集的樣本量如需要通過(guò)試驗(yàn)來(lái)收集，如通過(guò)人為改變X的狀態(tài)來(lái)觀察Y的變化，還需要做好試驗(yàn)計(jì)劃分析潛在關(guān)鍵因子對(duì)Y的影響根據(jù)數(shù)據(jù)表收集數(shù)據(jù)根據(jù)事先確定的分析方法來(lái)確認(rèn)每個(gè)潛在的關(guān)鍵因子對(duì)Y是否有顯著影響，或影響有多大確定關(guān)鍵因子對(duì)Y有顯著影響的潛在因子確認(rèn)為真正的關(guān)鍵因子，需要進(jìn)行優(yōu)化分析階段的步驟制定數(shù)據(jù)收集計(jì)劃6主要使用的工具圖表分析確認(rèn)分布：直方圖,點(diǎn)圖，箱線圖、散點(diǎn)圖、矩陣圖、邊際圖、柏拉圖、時(shí)間序列圖.....多變量分析比較分析均值檢驗(yàn)：1-samplet,2-samplet,Pairedt(樣本中同一個(gè)體測(cè)量?jī)纱吻昂蟊容^－總體不獨(dú)立),ANOVA（正態(tài)總體>=2）方差檢驗(yàn)：TestforEqualvariance-Ftest（正態(tài)總體＝2），Bartlett’sTest(正態(tài)總體>=2)，Levene’sTest（非正態(tài)總體）比率檢驗(yàn)：1Proportion,2Proportions,Chi-squaretest（總體>=2）回歸分析主要使用的工具圖表分析7第二部分

圖表分析第二部分

圖表分析8

用圖形對(duì)測(cè)量階段找出的變量(KPIV)的“形態(tài)”進(jìn)行描述，通過(guò)視覺(jué)來(lái)判斷變量是否滿(mǎn)足我們的期望，確定是否關(guān)鍵的KPIV好的圖表才能說(shuō)明問(wèn)題引入圖表分析的目的用圖形對(duì)測(cè)量階段找出的變量(KPIV)的“形態(tài)”進(jìn)行9圖表分析可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為我們需要的信息數(shù)據(jù)是信息的“原料”加工處理的數(shù)據(jù)是提供可靠信息的源泉可靠的信息是我們作決策的基礎(chǔ)圖表分析的作用六西格瑪管理強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以事實(shí)為依據(jù)！圖表分析可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為我們需要的信息數(shù)據(jù)是信息的“原料”圖10圖表分析的作用（續(xù)）掌握變量分布的形狀,平均值的位置及方差比較各變量分布的特性明確兩個(gè)以上的變量之間的差異比較變量相對(duì)重要度掌握變量數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化圖表分析的作用（續(xù)）掌握變量分布的形狀,平均值的位置及方差11圖表分析的步驟重點(diǎn):可靠數(shù)據(jù)的收集和正確的圖表解釋選定要分析的變量搜集及整理數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表分析結(jié)果解釋圖表分析的步驟重點(diǎn):可靠數(shù)據(jù)的收集和正確的圖表解釋選定要分析12選擇要分析的變量

我們要分析的變量來(lái)自測(cè)量階段的結(jié)果,在利用圖表分析前我們首先要確定變量的類(lèi)型、分析的目的、選擇什么方法等選擇要分析的變量我們要分析的變量來(lái)自測(cè)量階段的結(jié)果,13搜集及整理數(shù)據(jù)在運(yùn)用圖表分析時(shí)，應(yīng)該明確以下重要問(wèn)題:由誰(shuí)收集數(shù)據(jù)誰(shuí)運(yùn)用這些數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)的類(lèi)型是什么數(shù)據(jù)怎樣收集收集的數(shù)據(jù)在過(guò)程的哪個(gè)環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù)的頻率在數(shù)據(jù)收集前別忘了先做測(cè)量系統(tǒng)分析搜集及整理數(shù)據(jù)在運(yùn)用圖表分析時(shí)，應(yīng)該明確以下重要問(wèn)題:在數(shù)據(jù)14圖表分析的主要方法連續(xù)型數(shù)據(jù)分析什么問(wèn)題分析方法數(shù)據(jù)類(lèi)型

點(diǎn)圖

箱線圖

柏拉圖

餅圖連續(xù)型數(shù)據(jù)

描述性統(tǒng)計(jì)點(diǎn)圖、箱線圖直方圖

確定單個(gè)變量（研究對(duì)象）的分布比較在2個(gè)、多個(gè)或者1個(gè)變量（研究對(duì)象）在多種狀態(tài)下分布的差異連續(xù)型數(shù)據(jù)

散點(diǎn)圖邊際圖矩陣圖時(shí)間序列圖確定2個(gè)或者多個(gè)因素之間的關(guān)系確定變量（研究對(duì)象）的組成離散型數(shù)據(jù)圖表分析的主要方法連續(xù)型數(shù)據(jù)分析什么問(wèn)題分析方法數(shù)據(jù)類(lèi)型點(diǎn)15圖表菜單Minitab15提供分析數(shù)據(jù)的圖表工具!在工作表中輸入數(shù)據(jù)或把EXCEL中的數(shù)據(jù)粘貼過(guò)來(lái)圖表的選定及操作圖表菜單Minitab15提供分析數(shù)據(jù)的圖表工具!在工作16單個(gè)變量分布圖目的:確定變量的基本信息,包括分布的形狀（是否正態(tài)分布?）、居中趨勢(shì)（平均值和我們期望的有什么差距?）、離散情況（波動(dòng)是否超出了我們的要求?）等我們想了解某些過(guò)程的基本信息

例如:1.顧客投訴問(wèn)題的處理時(shí)間

2.加工尺寸

3.輸出功率

……………

與我們的要求(期望)有什么差異?通過(guò)分布分析可以解決以上問(wèn)題單個(gè)變量分布圖目的:確定變量的基本信息,包括分布的形狀（是否17確認(rèn)基本統(tǒng)計(jì)量－描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)（DescriptiveStatistics）可提供多種圖表和數(shù)據(jù)的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差，偏度，峰度，置信區(qū)間，正態(tài)分布等信息，幫助我們確認(rèn)基本統(tǒng)計(jì)量。統(tǒng)計(jì)

>基本統(tǒng)計(jì)量

>顯示描述性統(tǒng)計(jì)要養(yǎng)成首先做出基本統(tǒng)計(jì)量的習(xí)慣確認(rèn)基本統(tǒng)計(jì)量－描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)（Descriptive18下面得到的數(shù)據(jù)，是某生產(chǎn)廠家統(tǒng)計(jì)的兩個(gè)月材料采購(gòu)計(jì)劃時(shí)間和實(shí)際交貨時(shí)間的差值。數(shù)據(jù)的收集來(lái)源：-該生產(chǎn)廠家2大類(lèi)產(chǎn)品的物料；

-記錄兩大類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的執(zhí)行情況(60個(gè)訂單）。用Minitab分析一下該生產(chǎn)廠家A類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的基本統(tǒng)計(jì)值（打開(kāi)數(shù)據(jù)文件:A－01－采購(gòu)訂單.MTW）舉例下面得到的數(shù)據(jù)，是某生產(chǎn)廠家統(tǒng)計(jì)的兩個(gè)月材料采購(gòu)計(jì)劃時(shí)間和實(shí)19描述性統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)

>基本統(tǒng)計(jì)量

>顯示描述性統(tǒng)計(jì)選擇圖形不僅可以查看基本統(tǒng)計(jì)量,還可以看出全體分布的柱狀圖描述性統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)>基本統(tǒng)計(jì)量>顯示描述性統(tǒng)計(jì)選擇圖形不僅20輸出結(jié)果分析:標(biāo)準(zhǔn)差(StDev):

四分之一分位數(shù):

把數(shù)據(jù)從小到大排列時(shí),分位數(shù)為25%；

四分之三分位數(shù):把數(shù)據(jù)從小到大排列時(shí),分位數(shù)為75%；

TrimmedMean:把數(shù)據(jù)的上下分位各去掉5%后求平均。標(biāo)準(zhǔn)誤差(SEMean):描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì):A類(lèi)產(chǎn)品差值平均值下四分上四分變量NN*平均值標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)差最小值位數(shù)中位數(shù)位數(shù)A類(lèi)產(chǎn)品差值3001.401.8410.06-18.00-6.004.006.00變量最大值A(chǔ)類(lèi)產(chǎn)品差值30.00輸出結(jié)果分析:標(biāo)準(zhǔn)差(StDev):四分之一分位數(shù):把數(shù)21輸出圖表分析:描述性統(tǒng)計(jì)輸出圖表分析:描述性統(tǒng)計(jì)22統(tǒng)計(jì)>

基本

>

圖形化匯總圖形結(jié)果匯總點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)>基本>圖形化匯總圖形結(jié)果匯總點(diǎn)擊23輸出圖表分析:圖形結(jié)果匯總輸出圖表分析:圖形結(jié)果匯總24點(diǎn)圖——Dotplot通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析，做出A類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的分布圖，利用DotPlot對(duì)訂單時(shí)間的變動(dòng)進(jìn)行分析

對(duì)數(shù)據(jù)的平均、波動(dòng)、傾向、分布都很容易看出來(lái)利用變量功能的話(huà)，集團(tuán)之間的變動(dòng)也容易區(qū)分出來(lái)圖形

>點(diǎn)圖點(diǎn)圖——Dotplot通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析，25通過(guò)點(diǎn)圖可以看出大部分訂單的時(shí)間差值集中在-6～8天左右，最低為-18，最高為30，波動(dòng)較大。有幾個(gè)訂單相對(duì)異常，需分析原因。輸出圖表:通過(guò)點(diǎn)圖,可以看出過(guò)程中異常狀態(tài)的數(shù)據(jù).點(diǎn)圖——Dotplot異常點(diǎn)這幾單發(fā)生了什么事情？圖形

>點(diǎn)圖通過(guò)點(diǎn)圖可以看出大部分訂單的時(shí)間差值集中在-6～8天左右，最26箱線圖——Boxplot通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析,做出來(lái)A類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的分布圖,利用BoxPlot對(duì)訂單執(zhí)行情況的變動(dòng)進(jìn)行分析

對(duì)數(shù)據(jù)的中位數(shù)、波動(dòng)、傾向都很容易看出來(lái)利用變量功能的話(huà)，集團(tuán)之間的變動(dòng)也容易區(qū)分出來(lái)圖形

>箱線圖箱線圖——Boxplot通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析27箱線圖——Boxplot圖形

>箱線圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊箱線圖——Boxplot圖形>箱線圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊28箱線圖——Boxplot通過(guò)Boxplot可以看出：50%的訂單集中在基本集中在-6和6之間左右出現(xiàn)了異常點(diǎn)Boxplot的數(shù)據(jù)數(shù)量在10以下時(shí)很容易失去有效性！

箱線圖——Boxplot通過(guò)Boxplot可以看出：B29箱線圖的理解注：箱子的高度——內(nèi)四分位極差I(lǐng)QR＝InterQuartileRange＝Q3-Q1*異常點(diǎn)75%數(shù)(3/4分位)－Q3Q1－Max{Minimum,Q1-1.5IQR}Q3+Min{Maximum,Q3+1.5IQR}25%的數(shù)(1/4分位)－Q1中位數(shù)(1/2分位)－Q2數(shù)據(jù)的中間50%(箱子的高度)數(shù)據(jù)由小到大排列箱線圖的理解注：箱子的高度——內(nèi)四分位極差*異常點(diǎn)7530Histogram直方圖主要應(yīng)用在了解數(shù)據(jù)的形狀及形態(tài)便于掌握數(shù)據(jù)的集中傾向、位置、平均、分布等通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析，作出A類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的傾向、位置、平均、分布等，利用直方圖進(jìn)行分析

圖形

>直方圖直方圖的制作必須要有50個(gè)以上的數(shù)據(jù)。Histogram直方圖主要應(yīng)用在了解數(shù)據(jù)的形狀及形態(tài)通過(guò)31Histogram直方圖圖形>直方圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊Histogram直方圖圖形>直方圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊32輸出圖表分析:直方圖的形態(tài)Histogram直方圖輸出圖表分析:直方圖的形態(tài)Histogram直方圖33下面四個(gè)直方圖是同樣數(shù)據(jù)形成的，它的形狀受柱子個(gè)數(shù)和間距的影響581015隨著區(qū)間的調(diào)整,數(shù)據(jù)的形狀分布不盡相同直方圖可掌握數(shù)據(jù)的分布、居中趨勢(shì)等Histogram直方圖下面四個(gè)直方圖是同樣數(shù)據(jù)形成的，它的形狀受柱子個(gè)數(shù)和間距的影34如何掌握?qǐng)D表分析通過(guò)圖表分析可掌握

通過(guò)DescriptiveStatistics確認(rèn)了數(shù)據(jù)的平均值，標(biāo)準(zhǔn)差，傾斜度，陡峭度，置信區(qū)間，數(shù)據(jù)的正態(tài)分布，還有四分位數(shù)；通過(guò)Dotplot的圖表分析，可確認(rèn)全體數(shù)據(jù)平均值的傾向、異常點(diǎn)及分布；通過(guò)Boxplot的圖表分析，可確認(rèn)全體數(shù)據(jù)中位數(shù)值的位置、異常點(diǎn)及分布；通過(guò)直方圖可掌握全體數(shù)據(jù)的形態(tài)。如何掌握?qǐng)D表分析通過(guò)圖表分析可掌握35

某公司為了改進(jìn)采購(gòu)計(jì)劃的準(zhǔn)確性，減小材料采購(gòu)不準(zhǔn)確造成生產(chǎn)和庫(kù)存方面的壓力，收集了2月份B類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以找出需要改進(jìn)的重點(diǎn)。下列數(shù)據(jù)是在2月份統(tǒng)計(jì)的各種材料訂單計(jì)劃時(shí)間和實(shí)際入庫(kù)時(shí)間的差值(單位天)。試問(wèn)：1.B類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單計(jì)劃時(shí)間和實(shí)際入庫(kù)時(shí)間的均值及標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為多少？從分布圖中能看到什么問(wèn)題？2.做出dotplot/boxplot及直方圖并解釋。數(shù)據(jù)文件：A－01-采購(gòu)訂單.mtw練習(xí)時(shí)間：10分鐘練習(xí)一某公司為了改進(jìn)采購(gòu)計(jì)劃的準(zhǔn)確性，減小材料采購(gòu)不準(zhǔn)確造36通過(guò)圖表分析比較單個(gè)變量分布

我們?cè)谧鲰?xiàng)目的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)碰到這種情況：要對(duì)兩類(lèi)或更多種類(lèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析例如:通過(guò)圖表分析很容易理解不同工序加工同一位置尺寸的差別，不同型號(hào)刀具加工壽命之間的差別，不同員工加工能力之間的差別。那么對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較時(shí)經(jīng)常使用哪些圖表現(xiàn)在通過(guò)具體事例，利用圖表分析比較分布通過(guò)圖表分析比較單個(gè)變量分布我們?cè)谧鲰?xiàng)目的過(guò)程中，經(jīng)37Boxplot用于數(shù)據(jù)間的分布差異、中位數(shù)和波動(dòng)大小的比較利用A－01－采購(gòu)訂單例子，對(duì)兩大類(lèi)產(chǎn)品材料訂單執(zhí)行情況進(jìn)行比較，用Boxplot圖表分析。箱線圖——Boxplot圖形

>箱線圖Boxplot用于數(shù)據(jù)間的分布差異、中位數(shù)和波動(dòng)大小的比較38箱線圖——Boxplot圖形

>箱線圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊箱線圖——Boxplot圖形>箱線圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊39輸出圖表分析箱線圖——Boxplot兩類(lèi)產(chǎn)品的訂單執(zhí)行情況沒(méi)有明顯的差異，B類(lèi)產(chǎn)品訂單執(zhí)行情況的波動(dòng)大于A類(lèi)產(chǎn)品。輸出圖表分析箱線圖——Boxplot兩類(lèi)產(chǎn)品的訂單執(zhí)行情況40單因素多組數(shù)據(jù)點(diǎn)圖---MultipleDotPlot顯示多個(gè)過(guò)程的平均值傾向、變動(dòng)、分布可比較兩個(gè)或兩個(gè)以上數(shù)據(jù)間的差別利用A－01－采購(gòu)訂單例子對(duì)兩大類(lèi)產(chǎn)品材料訂單執(zhí)行情況進(jìn)行比較，平均值的傾向、變動(dòng)及分布進(jìn)行MultipleDotplot對(duì)比分析

點(diǎn)圖——Dotplot圖形

>點(diǎn)圖單因素多組數(shù)據(jù)點(diǎn)圖---MultipleDotPlot利41點(diǎn)圖——Dotplot圖形

>點(diǎn)圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊點(diǎn)圖——Dotplot圖形>點(diǎn)圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊42通過(guò)Dotplot可以看出兩類(lèi)產(chǎn)品的材料采購(gòu)訂單執(zhí)行情況沒(méi)有明顯的差異。MultipleDotplot的分布在數(shù)據(jù)很多的時(shí)候很容易看出兩個(gè)或多個(gè)分布的區(qū)別點(diǎn)圖——Dotplot輸出圖表分析通過(guò)Dotplot可以看出兩類(lèi)產(chǎn)品的材料采購(gòu)訂單執(zhí)行情況沒(méi)43單個(gè)變量分布的構(gòu)成目的:確定某些特定事件在整個(gè)事件中所占的比例或者問(wèn)題主要集中在哪些方面?我們想知道以下問(wèn)題例如:1.發(fā)動(dòng)機(jī)缺陷集中在哪些方面?2.顧客反饋的意見(jiàn)主要集中在哪些方面?3.成本浪費(fèi)主要集中在哪里……….通過(guò)變量分布構(gòu)成的分析我們就可以解決以上問(wèn)題單個(gè)變量分布的構(gòu)成目的:確定某些特定事件在整個(gè)事件中所占的比44柏拉圖——Paretochart統(tǒng)計(jì)

>質(zhì)量工具

>Pareto圖

確定不良品、缺陷數(shù)、爭(zhēng)議點(diǎn)、事故的現(xiàn)象或原因等集中在哪些方面，掌握主要的問(wèn)題點(diǎn)（80/20原則）打開(kāi)文件:A－02－費(fèi)用.MTW利用柏拉圖進(jìn)行分析柏拉圖——Paretochart統(tǒng)計(jì)>質(zhì)量工具>Pa45柏拉圖——Paretochart統(tǒng)計(jì)

>質(zhì)量工具

>Pareto圖

廣告費(fèi)的支出占大頭柏拉圖——Paretochart統(tǒng)計(jì)>質(zhì)量工具>Pa46餅圖——Piechart

主要用于對(duì)原因或現(xiàn)象的構(gòu)成比例進(jìn)行分析，掌握某種現(xiàn)象在過(guò)程中的構(gòu)成比例。打開(kāi)文件:A－02－費(fèi)用.MTW利用餅圖進(jìn)行分析圖形

>餅圖餅圖——Piechart主要用于對(duì)原因或現(xiàn)象的構(gòu)成47餅圖——Piechart圖形

>餅圖①點(diǎn)擊③點(diǎn)擊②餅圖——Piechart圖形>餅圖①點(diǎn)擊③點(diǎn)擊②48利用餅圖很容易知道各個(gè)類(lèi)別在全體中所占的比率餅圖——Piechart利用餅圖很容易知道各個(gè)類(lèi)別在全體中所占的比率餅圖——Pie49利用圖表分析對(duì)分布進(jìn)行比較到目前為止通過(guò)分布比較及構(gòu)成比較分析得出通過(guò)Boxplot可以對(duì)不同數(shù)據(jù)的偏差,中心位置和離散程度進(jìn)行確認(rèn)通過(guò)MultipleDotplot可以確認(rèn)各數(shù)據(jù)間分布展開(kāi)的程度及異常點(diǎn)通過(guò)Paretochart把少數(shù)核心問(wèn)題用圖表更容易地表現(xiàn)出來(lái)通過(guò)Piechart可以確認(rèn)該項(xiàng)目在全體中所占的構(gòu)成比利用圖表分析對(duì)分布進(jìn)行比較到目前為止通過(guò)分布比較及構(gòu)成比較分50請(qǐng)用的數(shù)據(jù)做以下分析1.不同型號(hào)的加工尺寸有什么區(qū)別？2.不同操作員的加工尺寸有什么區(qū)別？數(shù)據(jù)文件：A－加工尺寸.mtw3.不同型號(hào)的缺陷構(gòu)成如何？4.不同缺陷類(lèi)型的缺陷構(gòu)成如何？數(shù)據(jù)文件：A－產(chǎn)品缺陷.mtw練習(xí)二請(qǐng)用的數(shù)據(jù)做以下分析1.不同型號(hào)的加工尺寸有什么區(qū)別？練習(xí)二51兩個(gè)變量間關(guān)系利用一些時(shí)間看一下MINITAB提供的圖表有哪些技能

在許多情況下當(dāng)兩個(gè)因素或一個(gè)因素與Y有密切關(guān)系時(shí)，把它們作成一個(gè)圖表，更容易知道問(wèn)題點(diǎn)的所在

另外，隨著時(shí)間有什么變化(周期或傾向)，可以推測(cè)其產(chǎn)生問(wèn)題的原因兩個(gè)變量間關(guān)系利用一些時(shí)間看一下MINITAB在許多情況下52相關(guān)分析目的:分析輸入變量(X)之間或者輸入變量(X)和輸出變量(Y)之間的相關(guān)關(guān)系，為我們深入分析它們之間的函數(shù)關(guān)系奠定了基礎(chǔ)。我們想知道以下問(wèn)題例如:1.廣告費(fèi)用和銷(xiāo)售額之間有什么關(guān)系？

2.用戶(hù)的消費(fèi)與其收入、年齡有什么關(guān)系

………..通過(guò)相關(guān)分析我們就可以解決以上問(wèn)題。相關(guān)分析目的:分析輸入變量(X)之間或者輸入變量(X)和輸出53

相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系可以用數(shù)據(jù)來(lái)看出兩個(gè)變量(Y與X,或兩個(gè)X)間緊密程度如何。兩者之間關(guān)系的強(qiáng)度通過(guò)相關(guān)系數(shù)(r)計(jì)數(shù)化-1.00+1.0負(fù)的相關(guān)系正的相關(guān)關(guān)系沒(méi)有相關(guān)關(guān)系決定點(diǎn)相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系可以用數(shù)據(jù)來(lái)看出兩個(gè)變量(Y與X,或兩個(gè)X54r值r

接近-1r

接近+1(+)正的相關(guān)關(guān)系()負(fù)的相關(guān)關(guān)系接近0時(shí)幾乎沒(méi)有相關(guān)關(guān)系相關(guān)性的分類(lèi)r值r接近-1r接近+1(+)正的相關(guān)關(guān)系相關(guān)性的55弱的正相關(guān)

弱的負(fù)相關(guān)

強(qiáng)的正相關(guān)

強(qiáng)的負(fù)相關(guān)

其它關(guān)系沒(méi)有相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系圖示弱的正相關(guān)弱的負(fù)相關(guān)強(qiáng)的正相關(guān)強(qiáng)的負(fù)相關(guān)其它關(guān)系沒(méi)有56相關(guān)性的判斷原則跟樣本容量有很大的關(guān)系如果樣本容量大于9，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.7時(shí)，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性；如果樣本容量大于15，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.5時(shí)，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性；如果樣本容量大于25，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.4時(shí)，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性。相關(guān)性的判斷基準(zhǔn)相關(guān)性的判斷原則跟樣本容量有很大的關(guān)系相關(guān)性的判斷基準(zhǔn)57事例分析利用A－03－銷(xiāo)售能力分析銷(xiāo)售人員銷(xiāo)售額與其銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)等因素之間的關(guān)系統(tǒng)計(jì)

>基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量

>相關(guān)事例分析利用A－03－銷(xiāo)售能力分析銷(xiāo)售人員銷(xiāo)售額與其銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)58相關(guān)的濫用與誤用即使證明Y與X間具有相關(guān)關(guān)系，也并不意味著Y的變動(dòng)一定是X的變動(dòng)引起的，即兩個(gè)變量間有相關(guān)關(guān)系并不意味著必然有因果關(guān)系,可能存在引起X與Y同時(shí)變動(dòng)的第3個(gè)隱藏變量。要想真正了解變量之間的因果關(guān)系，有必要進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)分析。相關(guān)分析主要考察兩個(gè)變量之間是否存在線性的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)接近“0”表示兩個(gè)變量間直線關(guān)系弱，并不意味著兩個(gè)變量間沒(méi)有關(guān)系。相關(guān)的濫用與誤用即使證明Y與X間具有相關(guān)關(guān)系，也并不意味著Y59散點(diǎn)圖——Scatterplot利用A－03－銷(xiāo)售能力畫(huà)出散點(diǎn)圖，以便直觀判斷銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)與銷(xiāo)售額之間的關(guān)系主要用于評(píng)價(jià)兩因素間的相互關(guān)系，在視覺(jué)上判斷因素之間的關(guān)系兩因素的數(shù)據(jù)分布的密集度及相關(guān)性圖形

>散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖——Scatterplot利用A－03－銷(xiāo)售能力畫(huà)出60散點(diǎn)圖——Scatterplot圖形

>散點(diǎn)圖

點(diǎn)擊點(diǎn)擊散點(diǎn)圖——Scatterplot圖形>散點(diǎn)圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊61從視覺(jué)上可以看出，銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)之間有較密切的正相關(guān)關(guān)系，即銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)越多，其銷(xiāo)售額越高。散點(diǎn)圖——Scatterplot從視覺(jué)上可以看出，銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)之間有較密切的正相關(guān)關(guān)系，62邊際圖——Marginalplot圖形

>邊際圖從視覺(jué)可以知道兩個(gè)因素之間關(guān)系直方圖和相關(guān)圖同時(shí)出現(xiàn)在視覺(jué)上，更容易知道分布的傾向利用A－03－銷(xiāo)售能力對(duì)銷(xiāo)售額與資歷的關(guān)系進(jìn)行圖表分析邊際圖——Marginalplot圖形>邊際圖從視覺(jué)可63邊際圖——Marginalplot圖形

>邊際圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊邊際圖——Marginalplot圖形>邊際圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊64確認(rèn)銷(xiāo)售額與資歷的關(guān)系，在這個(gè)圖上即可以看出兩因素間的關(guān)系，也可以了解單個(gè)變量的分布。邊際圖——Marginalplot運(yùn)用邊際圖在散點(diǎn)圖里畫(huà)出直方圖確認(rèn)銷(xiāo)售額與資歷的關(guān)系，在這個(gè)圖上即可以看出兩因素間的關(guān)系，65矩陣圖——Matrixplot

應(yīng)用于比較多個(gè)因素間的相互關(guān)系與ScatterPlot相比較更適用于多個(gè)因素一起比較利用A－03－銷(xiāo)售能力例子對(duì)資歷、年齡、受教育程度、銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)之間的關(guān)系進(jìn)行Matrixplot分析

圖形

>矩陣圖矩陣圖——Matrixplot應(yīng)用于比較多個(gè)因素間的相互66矩陣圖——Matrixplot圖形

>矩陣圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊矩陣圖——Matrixplot圖形>矩陣圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊67利用矩陣圖可以在圖表里看出全部因素間的關(guān)系銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)、資歷與消費(fèi)之間均有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，而受教育程度和年齡則與銷(xiāo)售額之間沒(méi)有顯著的相關(guān)關(guān)系矩陣圖——Matrixplot利用矩陣圖可以在圖表里看出全部因素間的關(guān)系銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)、資歷與消68時(shí)間序列圖——TimeSeriesplot

隨時(shí)間的變化對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行推測(cè)及排列，主要使用Timeseriesplot進(jìn)行分析圖形

>時(shí)間序列圖時(shí)間序列圖——TimeSeriesplot隨時(shí)間的變化69時(shí)間序列圖分析是對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的傾向或周期的一種分析方法受時(shí)間影響的數(shù)據(jù)叫TimeSeries數(shù)據(jù)，先畫(huà)出圖表，掌握大概的TimeSeries數(shù)據(jù)形態(tài)后，對(duì)受時(shí)間變化影響較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析收集TimeSeries資料設(shè)定統(tǒng)計(jì)模型未來(lái)成果時(shí)間序列數(shù)據(jù)的形態(tài)時(shí)間序列圖分析是對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的傾向或周期的一種分析方法受時(shí)間影70時(shí)間序列數(shù)據(jù)的各種類(lèi)型tyt偶然變動(dòng)(RandomVariation)平均在一定水準(zhǔn)時(shí)，只顯示偶然變動(dòng)的變化tyt隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù),反復(fù)于一定的周期季節(jié)變動(dòng)(SeasonalVariation)tyt顯示出數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的形態(tài)傾向是線形還是二次型tyt傾向變動(dòng)(TrendVariation)政策的變化,市場(chǎng)變化對(duì)數(shù)據(jù)的影響,反映出的變動(dòng)其它變動(dòng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的各種類(lèi)型tyt偶然變動(dòng)(RandomVari71利用Minitab圖表分析方法(時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析)對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析打開(kāi)數(shù)據(jù)文件:A－04－銷(xiāo)售額.MTW事例分析

某區(qū)域經(jīng)理為了了解某一個(gè)銷(xiāo)售網(wǎng)點(diǎn)每月銷(xiāo)售額的變化情況，每月收集了該網(wǎng)點(diǎn)銷(xiāo)售額的數(shù)據(jù)，希望從中找出變化的規(guī)律。為此收集了2005年1－12月的數(shù)據(jù)，通過(guò)時(shí)間序列圖來(lái)了解銷(xiāo)售額的變化情況。利用Minitab圖表分析方法(時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析)72時(shí)間序列圖——TimeSeriesplot圖形

>時(shí)間序列圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊時(shí)間序列圖——TimeSeriesplot圖形>時(shí)間73

利用時(shí)間序列圖進(jìn)行分析,很容易確認(rèn)長(zhǎng)期的趨勢(shì)指標(biāo)呈穩(wěn)定的趨勢(shì)，但5月份和10月份的突變值得研究？時(shí)間序列圖利用時(shí)間序列圖進(jìn)行分析,很容易確認(rèn)長(zhǎng)期的趨勢(shì)指標(biāo)呈穩(wěn)定的趨74兩因素間關(guān)系及時(shí)間序列圖分析到目前為止通過(guò)圖表分析可以從視覺(jué)上判斷因素間的關(guān)系是怎樣的通過(guò)Scatterplot分析因素間的相關(guān)關(guān)系；通過(guò)Marginalplot可同時(shí)分析因素之間的關(guān)系及分布；通過(guò)Matrixplot可同時(shí)分析多個(gè)因素間關(guān)系；通過(guò)Timeseriesplot可分析某因素隨時(shí)間變化的傾向。兩因素間關(guān)系及時(shí)間序列圖分析到目前為止通過(guò)圖表分析可以從視75

A－03－客戶(hù)消費(fèi)，利用

Scatterplot分析消費(fèi)與客戶(hù)收入之間的關(guān)系；

A－03－客戶(hù)消費(fèi)，利用MarginalPlot分析消費(fèi)與用戶(hù)收入之間的關(guān)系；

A－03－客戶(hù)消費(fèi)，利用Matrixplot分析消費(fèi)與年齡及收入之間的關(guān)系；

A－04－銷(xiāo)售額，利用Timeseriesplot分析B區(qū)域和C區(qū)域銷(xiāo)售額隨時(shí)間變化的傾向。給大家20分鐘練習(xí)時(shí)間，把剛才講的例子重新操作一遍！練習(xí)三A－03－客戶(hù)消費(fèi)，利用Scatterplot分析消76注意要點(diǎn)

收集數(shù)據(jù)畫(huà)圖表

應(yīng)用哪個(gè)圖表分析工具可能的話(huà)使用全部工具；然后選擇最能說(shuō)明問(wèn)題的圖表；

通過(guò)對(duì)圖表的分析能看出問(wèn)題發(fā)生的主要原因

進(jìn)行圖表批注題目；資料來(lái)源；記錄特別的原因事件。注意要點(diǎn)收集數(shù)據(jù)畫(huà)圖表77第三部分

多變量分析（Multi-variChart）第三部分

多變量分析78多變量分析的目的為了發(fā)現(xiàn)因異常原因而產(chǎn)生的變動(dòng)；

為知道過(guò)程隨著時(shí)間變化所構(gòu)成的要因；

為掌握過(guò)程的狀態(tài),分析變動(dòng)原因時(shí),確定是群內(nèi)變動(dòng)還是群間引起的。多變量分析的目的為了發(fā)現(xiàn)因異常原因而產(chǎn)生的變動(dòng)；79多變量分析MultipleKindsofVariation是幫助我們確定影響過(guò)程輸出結(jié)果（Y）的多種因素（X）中，哪些因素對(duì)Y影響最大的一種方法。多變異圖

：適用的條件：

Y為連續(xù)型數(shù)據(jù)，X為離散型數(shù)據(jù)（例如類(lèi)別信息）多變量分析MultipleKindsofVariati80舉例

1、某產(chǎn)品的裝配時(shí)間受到產(chǎn)品本身的型號(hào)、不同生產(chǎn)線、白夜班的影響，在這三個(gè)因素中，到底哪個(gè)因素對(duì)產(chǎn)品的裝配時(shí)間影響更大？

2、假設(shè)銷(xiāo)售網(wǎng)點(diǎn)顧客的滿(mǎn)意度受營(yíng)業(yè)員的學(xué)歷、工作經(jīng)驗(yàn)、對(duì)產(chǎn)品性能的熟悉程度的影響，哪個(gè)因素對(duì)客戶(hù)的滿(mǎn)意度影響更大？舉例81案例實(shí)際問(wèn)題：

為了提高某產(chǎn)品的裝配效率，經(jīng)過(guò)生產(chǎn)部門(mén)的人員討論，認(rèn)為產(chǎn)品的型號(hào)、不同的生產(chǎn)線、白夜班對(duì)成表的裝配時(shí)間產(chǎn)生影響。為了確認(rèn)哪個(gè)因素對(duì)裝配時(shí)間影響更大，負(fù)責(zé)生產(chǎn)的管理人員收集了產(chǎn)品的裝配時(shí)間。試問(wèn)：在這三個(gè)影響因素中，哪一個(gè)對(duì)裝配的時(shí)間影響最大？打開(kāi)數(shù)據(jù)文件:A－多變量分析.MTW案例實(shí)際問(wèn)題：為了提高某產(chǎn)品的裝配效率，經(jīng)過(guò)生產(chǎn)82續(xù)上統(tǒng)計(jì)

>質(zhì)量工具>

多變異圖輸入Y輸入影響因素X續(xù)上統(tǒng)計(jì)>質(zhì)量工具>多變異圖輸入Y輸入影響因素X83結(jié)果分析綠色的線代表不同生產(chǎn)線平均裝配時(shí)間結(jié)果分析綠色的線代表不同生產(chǎn)線平均裝配時(shí)間84結(jié)果分析（續(xù)）調(diào)換因素的順序結(jié)果分析（續(xù)）調(diào)換因素的順序85結(jié)果分析（續(xù)）調(diào)換因素的順序結(jié)論：不同的型號(hào)是影響裝配時(shí)間最關(guān)鍵的原因！結(jié)果分析（續(xù)）調(diào)換因素的順序結(jié)論：不同的型號(hào)是影響裝配時(shí)間最86小結(jié)多變量(Multi-vari)分析是對(duì)多個(gè)輸入因素的影響進(jìn)行判斷

通過(guò)多方面的分析，找出影響過(guò)程變動(dòng)的核心原因

是一種圖表分析的方法,不使用數(shù)學(xué)表達(dá)式

收集分析的數(shù)據(jù)不是實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù),而是現(xiàn)在使用條件下的

為了找出影響過(guò)程的原因，作為現(xiàn)象掌握手段并初期階段使用小結(jié)多變量(Multi-vari)分析是對(duì)多個(gè)輸入因素的87六西格瑪普及培訓(xùn)-分析六西格瑪普及培訓(xùn)-分析88第七步

確定關(guān)鍵因素第七步

確定關(guān)鍵因素89目錄一、分析階段目的二、圖表分析三、多變量分析目錄一、分析階段目的90第一部分

分析階段目的第一部分

分析階段目的91分析階段要做什么最佳化的過(guò)程30-504-83-6重要

X’s選定5-8定義、測(cè)量分析確認(rèn)重要

X’s改進(jìn)重要

X’s最佳化控制2-4重要

X’s控制分析階段的目的：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，確認(rèn)在測(cè)量階段得出的對(duì)Y有影響的重要X’s對(duì)Y影響小的X’s進(jìn)行現(xiàn)水準(zhǔn)管理把關(guān)鍵因素(X’s)壓縮到4～8個(gè)左右之后,在改進(jìn)階段找出最適合的條件分析階段要做什么最佳化的過(guò)程30-504-83-692分析階段的步驟制定數(shù)據(jù)收集計(jì)劃確定X的量化指標(biāo)，數(shù)據(jù)類(lèi)型、以及數(shù)據(jù)收集目標(biāo)根據(jù)X的特點(diǎn)確定采用的分析方法，可以每個(gè)因子單獨(dú)驗(yàn)證(如比較分析)，也可以幾個(gè)因子合在一起驗(yàn)證(如多變量分析、回歸分析、DOE)制作數(shù)據(jù)收集表，包括X及其響應(yīng)(Y)的數(shù)據(jù)，確定收集的樣本量如需要通過(guò)試驗(yàn)來(lái)收集，如通過(guò)人為改變X的狀態(tài)來(lái)觀察Y的變化，還需要做好試驗(yàn)計(jì)劃分析潛在關(guān)鍵因子對(duì)Y的影響根據(jù)數(shù)據(jù)表收集數(shù)據(jù)根據(jù)事先確定的分析方法來(lái)確認(rèn)每個(gè)潛在的關(guān)鍵因子對(duì)Y是否有顯著影響，或影響有多大確定關(guān)鍵因子對(duì)Y有顯著影響的潛在因子確認(rèn)為真正的關(guān)鍵因子，需要進(jìn)行優(yōu)化分析階段的步驟制定數(shù)據(jù)收集計(jì)劃93主要使用的工具圖表分析確認(rèn)分布：直方圖,點(diǎn)圖，箱線圖、散點(diǎn)圖、矩陣圖、邊際圖、柏拉圖、時(shí)間序列圖.....多變量分析比較分析均值檢驗(yàn)：1-samplet,2-samplet,Pairedt(樣本中同一個(gè)體測(cè)量?jī)纱吻昂蟊容^－總體不獨(dú)立),ANOVA（正態(tài)總體>=2）方差檢驗(yàn)：TestforEqualvariance-Ftest（正態(tài)總體＝2），Bartlett’sTest(正態(tài)總體>=2)，Levene’sTest（非正態(tài)總體）比率檢驗(yàn)：1Proportion,2Proportions,Chi-squaretest（總體>=2）回歸分析主要使用的工具圖表分析94第二部分

圖表分析第二部分

圖表分析95

用圖形對(duì)測(cè)量階段找出的變量(KPIV)的“形態(tài)”進(jìn)行描述，通過(guò)視覺(jué)來(lái)判斷變量是否滿(mǎn)足我們的期望，確定是否關(guān)鍵的KPIV好的圖表才能說(shuō)明問(wèn)題引入圖表分析的目的用圖形對(duì)測(cè)量階段找出的變量(KPIV)的“形態(tài)”進(jìn)行96圖表分析可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為我們需要的信息數(shù)據(jù)是信息的“原料”加工處理的數(shù)據(jù)是提供可靠信息的源泉可靠的信息是我們作決策的基礎(chǔ)圖表分析的作用六西格瑪管理強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以事實(shí)為依據(jù)！圖表分析可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為我們需要的信息數(shù)據(jù)是信息的“原料”圖97圖表分析的作用（續(xù)）掌握變量分布的形狀,平均值的位置及方差比較各變量分布的特性明確兩個(gè)以上的變量之間的差異比較變量相對(duì)重要度掌握變量數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化圖表分析的作用（續(xù)）掌握變量分布的形狀,平均值的位置及方差98圖表分析的步驟重點(diǎn):可靠數(shù)據(jù)的收集和正確的圖表解釋選定要分析的變量搜集及整理數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表分析結(jié)果解釋圖表分析的步驟重點(diǎn):可靠數(shù)據(jù)的收集和正確的圖表解釋選定要分析99選擇要分析的變量

我們要分析的變量來(lái)自測(cè)量階段的結(jié)果,在利用圖表分析前我們首先要確定變量的類(lèi)型、分析的目的、選擇什么方法等選擇要分析的變量我們要分析的變量來(lái)自測(cè)量階段的結(jié)果,100搜集及整理數(shù)據(jù)在運(yùn)用圖表分析時(shí)，應(yīng)該明確以下重要問(wèn)題:由誰(shuí)收集數(shù)據(jù)誰(shuí)運(yùn)用這些數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)的類(lèi)型是什么數(shù)據(jù)怎樣收集收集的數(shù)據(jù)在過(guò)程的哪個(gè)環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù)的頻率在數(shù)據(jù)收集前別忘了先做測(cè)量系統(tǒng)分析搜集及整理數(shù)據(jù)在運(yùn)用圖表分析時(shí)，應(yīng)該明確以下重要問(wèn)題:在數(shù)據(jù)101圖表分析的主要方法連續(xù)型數(shù)據(jù)分析什么問(wèn)題分析方法數(shù)據(jù)類(lèi)型

點(diǎn)圖

箱線圖

柏拉圖

餅圖連續(xù)型數(shù)據(jù)

描述性統(tǒng)計(jì)點(diǎn)圖、箱線圖直方圖

確定單個(gè)變量（研究對(duì)象）的分布比較在2個(gè)、多個(gè)或者1個(gè)變量（研究對(duì)象）在多種狀態(tài)下分布的差異連續(xù)型數(shù)據(jù)

散點(diǎn)圖邊際圖矩陣圖時(shí)間序列圖確定2個(gè)或者多個(gè)因素之間的關(guān)系確定變量（研究對(duì)象）的組成離散型數(shù)據(jù)圖表分析的主要方法連續(xù)型數(shù)據(jù)分析什么問(wèn)題分析方法數(shù)據(jù)類(lèi)型點(diǎn)102圖表菜單Minitab15提供分析數(shù)據(jù)的圖表工具!在工作表中輸入數(shù)據(jù)或把EXCEL中的數(shù)據(jù)粘貼過(guò)來(lái)圖表的選定及操作圖表菜單Minitab15提供分析數(shù)據(jù)的圖表工具!在工作103單個(gè)變量分布圖目的:確定變量的基本信息,包括分布的形狀（是否正態(tài)分布?）、居中趨勢(shì)（平均值和我們期望的有什么差距?）、離散情況（波動(dòng)是否超出了我們的要求?）等我們想了解某些過(guò)程的基本信息

例如:1.顧客投訴問(wèn)題的處理時(shí)間

2.加工尺寸

3.輸出功率

……………

與我們的要求(期望)有什么差異?通過(guò)分布分析可以解決以上問(wèn)題單個(gè)變量分布圖目的:確定變量的基本信息,包括分布的形狀（是否104確認(rèn)基本統(tǒng)計(jì)量－描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)（DescriptiveStatistics）可提供多種圖表和數(shù)據(jù)的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差，偏度，峰度，置信區(qū)間，正態(tài)分布等信息，幫助我們確認(rèn)基本統(tǒng)計(jì)量。統(tǒng)計(jì)

>基本統(tǒng)計(jì)量

>顯示描述性統(tǒng)計(jì)要養(yǎng)成首先做出基本統(tǒng)計(jì)量的習(xí)慣確認(rèn)基本統(tǒng)計(jì)量－描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)（Descriptive105下面得到的數(shù)據(jù)，是某生產(chǎn)廠家統(tǒng)計(jì)的兩個(gè)月材料采購(gòu)計(jì)劃時(shí)間和實(shí)際交貨時(shí)間的差值。數(shù)據(jù)的收集來(lái)源：-該生產(chǎn)廠家2大類(lèi)產(chǎn)品的物料；

-記錄兩大類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的執(zhí)行情況(60個(gè)訂單）。用Minitab分析一下該生產(chǎn)廠家A類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的基本統(tǒng)計(jì)值（打開(kāi)數(shù)據(jù)文件:A－01－采購(gòu)訂單.MTW）舉例下面得到的數(shù)據(jù)，是某生產(chǎn)廠家統(tǒng)計(jì)的兩個(gè)月材料采購(gòu)計(jì)劃時(shí)間和實(shí)106描述性統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)

>基本統(tǒng)計(jì)量

>顯示描述性統(tǒng)計(jì)選擇圖形不僅可以查看基本統(tǒng)計(jì)量,還可以看出全體分布的柱狀圖描述性統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)>基本統(tǒng)計(jì)量>顯示描述性統(tǒng)計(jì)選擇圖形不僅107輸出結(jié)果分析:標(biāo)準(zhǔn)差(StDev):

四分之一分位數(shù):

把數(shù)據(jù)從小到大排列時(shí),分位數(shù)為25%；

四分之三分位數(shù):把數(shù)據(jù)從小到大排列時(shí),分位數(shù)為75%；

TrimmedMean:把數(shù)據(jù)的上下分位各去掉5%后求平均。標(biāo)準(zhǔn)誤差(SEMean):描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì):A類(lèi)產(chǎn)品差值平均值下四分上四分變量NN*平均值標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)差最小值位數(shù)中位數(shù)位數(shù)A類(lèi)產(chǎn)品差值3001.401.8410.06-18.00-6.004.006.00變量最大值A(chǔ)類(lèi)產(chǎn)品差值30.00輸出結(jié)果分析:標(biāo)準(zhǔn)差(StDev):四分之一分位數(shù):把數(shù)108輸出圖表分析:描述性統(tǒng)計(jì)輸出圖表分析:描述性統(tǒng)計(jì)109統(tǒng)計(jì)>

基本

>

圖形化匯總圖形結(jié)果匯總點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)>基本>圖形化匯總圖形結(jié)果匯總點(diǎn)擊110輸出圖表分析:圖形結(jié)果匯總輸出圖表分析:圖形結(jié)果匯總111點(diǎn)圖——Dotplot通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析，做出A類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的分布圖，利用DotPlot對(duì)訂單時(shí)間的變動(dòng)進(jìn)行分析

對(duì)數(shù)據(jù)的平均、波動(dòng)、傾向、分布都很容易看出來(lái)利用變量功能的話(huà)，集團(tuán)之間的變動(dòng)也容易區(qū)分出來(lái)圖形

>點(diǎn)圖點(diǎn)圖——Dotplot通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析，112通過(guò)點(diǎn)圖可以看出大部分訂單的時(shí)間差值集中在-6～8天左右，最低為-18，最高為30，波動(dòng)較大。有幾個(gè)訂單相對(duì)異常，需分析原因。輸出圖表:通過(guò)點(diǎn)圖,可以看出過(guò)程中異常狀態(tài)的數(shù)據(jù).點(diǎn)圖——Dotplot異常點(diǎn)這幾單發(fā)生了什么事情？圖形

>點(diǎn)圖通過(guò)點(diǎn)圖可以看出大部分訂單的時(shí)間差值集中在-6～8天左右，最113箱線圖——Boxplot通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析,做出來(lái)A類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的分布圖,利用BoxPlot對(duì)訂單執(zhí)行情況的變動(dòng)進(jìn)行分析

對(duì)數(shù)據(jù)的中位數(shù)、波動(dòng)、傾向都很容易看出來(lái)利用變量功能的話(huà)，集團(tuán)之間的變動(dòng)也容易區(qū)分出來(lái)圖形

>箱線圖箱線圖——Boxplot通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析114箱線圖——Boxplot圖形

>箱線圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊箱線圖——Boxplot圖形>箱線圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊115箱線圖——Boxplot通過(guò)Boxplot可以看出：50%的訂單集中在基本集中在-6和6之間左右出現(xiàn)了異常點(diǎn)Boxplot的數(shù)據(jù)數(shù)量在10以下時(shí)很容易失去有效性！

箱線圖——Boxplot通過(guò)Boxplot可以看出：B116箱線圖的理解注：箱子的高度——內(nèi)四分位極差I(lǐng)QR＝InterQuartileRange＝Q3-Q1*異常點(diǎn)75%數(shù)(3/4分位)－Q3Q1－Max{Minimum,Q1-1.5IQR}Q3+Min{Maximum,Q3+1.5IQR}25%的數(shù)(1/4分位)－Q1中位數(shù)(1/2分位)－Q2數(shù)據(jù)的中間50%(箱子的高度)數(shù)據(jù)由小到大排列箱線圖的理解注：箱子的高度——內(nèi)四分位極差*異常點(diǎn)75117Histogram直方圖主要應(yīng)用在了解數(shù)據(jù)的形狀及形態(tài)便于掌握數(shù)據(jù)的集中傾向、位置、平均、分布等通過(guò)對(duì)A－01－采購(gòu)訂單例子的分析，作出A類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的傾向、位置、平均、分布等，利用直方圖進(jìn)行分析

圖形

>直方圖直方圖的制作必須要有50個(gè)以上的數(shù)據(jù)。Histogram直方圖主要應(yīng)用在了解數(shù)據(jù)的形狀及形態(tài)通過(guò)118Histogram直方圖圖形>直方圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊Histogram直方圖圖形>直方圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊119輸出圖表分析:直方圖的形態(tài)Histogram直方圖輸出圖表分析:直方圖的形態(tài)Histogram直方圖120下面四個(gè)直方圖是同樣數(shù)據(jù)形成的，它的形狀受柱子個(gè)數(shù)和間距的影響581015隨著區(qū)間的調(diào)整,數(shù)據(jù)的形狀分布不盡相同直方圖可掌握數(shù)據(jù)的分布、居中趨勢(shì)等Histogram直方圖下面四個(gè)直方圖是同樣數(shù)據(jù)形成的，它的形狀受柱子個(gè)數(shù)和間距的影121如何掌握?qǐng)D表分析通過(guò)圖表分析可掌握

通過(guò)DescriptiveStatistics確認(rèn)了數(shù)據(jù)的平均值，標(biāo)準(zhǔn)差，傾斜度，陡峭度，置信區(qū)間，數(shù)據(jù)的正態(tài)分布，還有四分位數(shù)；通過(guò)Dotplot的圖表分析，可確認(rèn)全體數(shù)據(jù)平均值的傾向、異常點(diǎn)及分布；通過(guò)Boxplot的圖表分析，可確認(rèn)全體數(shù)據(jù)中位數(shù)值的位置、異常點(diǎn)及分布；通過(guò)直方圖可掌握全體數(shù)據(jù)的形態(tài)。如何掌握?qǐng)D表分析通過(guò)圖表分析可掌握122

某公司為了改進(jìn)采購(gòu)計(jì)劃的準(zhǔn)確性，減小材料采購(gòu)不準(zhǔn)確造成生產(chǎn)和庫(kù)存方面的壓力，收集了2月份B類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以找出需要改進(jìn)的重點(diǎn)。下列數(shù)據(jù)是在2月份統(tǒng)計(jì)的各種材料訂單計(jì)劃時(shí)間和實(shí)際入庫(kù)時(shí)間的差值(單位天)。試問(wèn)：1.B類(lèi)產(chǎn)品材料采購(gòu)訂單計(jì)劃時(shí)間和實(shí)際入庫(kù)時(shí)間的均值及標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為多少？從分布圖中能看到什么問(wèn)題？2.做出dotplot/boxplot及直方圖并解釋。數(shù)據(jù)文件：A－01-采購(gòu)訂單.mtw練習(xí)時(shí)間：10分鐘練習(xí)一某公司為了改進(jìn)采購(gòu)計(jì)劃的準(zhǔn)確性，減小材料采購(gòu)不準(zhǔn)確造123通過(guò)圖表分析比較單個(gè)變量分布

我們?cè)谧鲰?xiàng)目的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)碰到這種情況：要對(duì)兩類(lèi)或更多種類(lèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析例如:通過(guò)圖表分析很容易理解不同工序加工同一位置尺寸的差別，不同型號(hào)刀具加工壽命之間的差別，不同員工加工能力之間的差別。那么對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較時(shí)經(jīng)常使用哪些圖表現(xiàn)在通過(guò)具體事例，利用圖表分析比較分布通過(guò)圖表分析比較單個(gè)變量分布我們?cè)谧鲰?xiàng)目的過(guò)程中，經(jīng)124Boxplot用于數(shù)據(jù)間的分布差異、中位數(shù)和波動(dòng)大小的比較利用A－01－采購(gòu)訂單例子，對(duì)兩大類(lèi)產(chǎn)品材料訂單執(zhí)行情況進(jìn)行比較，用Boxplot圖表分析。箱線圖——Boxplot圖形

>箱線圖Boxplot用于數(shù)據(jù)間的分布差異、中位數(shù)和波動(dòng)大小的比較125箱線圖——Boxplot圖形

>箱線圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊箱線圖——Boxplot圖形>箱線圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊126輸出圖表分析箱線圖——Boxplot兩類(lèi)產(chǎn)品的訂單執(zhí)行情況沒(méi)有明顯的差異，B類(lèi)產(chǎn)品訂單執(zhí)行情況的波動(dòng)大于A類(lèi)產(chǎn)品。輸出圖表分析箱線圖——Boxplot兩類(lèi)產(chǎn)品的訂單執(zhí)行情況127單因素多組數(shù)據(jù)點(diǎn)圖---MultipleDotPlot顯示多個(gè)過(guò)程的平均值傾向、變動(dòng)、分布可比較兩個(gè)或兩個(gè)以上數(shù)據(jù)間的差別利用A－01－采購(gòu)訂單例子對(duì)兩大類(lèi)產(chǎn)品材料訂單執(zhí)行情況進(jìn)行比較，平均值的傾向、變動(dòng)及分布進(jìn)行MultipleDotplot對(duì)比分析

點(diǎn)圖——Dotplot圖形

>點(diǎn)圖單因素多組數(shù)據(jù)點(diǎn)圖---MultipleDotPlot利128點(diǎn)圖——Dotplot圖形

>點(diǎn)圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊點(diǎn)圖——Dotplot圖形>點(diǎn)圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊129通過(guò)Dotplot可以看出兩類(lèi)產(chǎn)品的材料采購(gòu)訂單執(zhí)行情況沒(méi)有明顯的差異。MultipleDotplot的分布在數(shù)據(jù)很多的時(shí)候很容易看出兩個(gè)或多個(gè)分布的區(qū)別點(diǎn)圖——Dotplot輸出圖表分析通過(guò)Dotplot可以看出兩類(lèi)產(chǎn)品的材料采購(gòu)訂單執(zhí)行情況沒(méi)130單個(gè)變量分布的構(gòu)成目的:確定某些特定事件在整個(gè)事件中所占的比例或者問(wèn)題主要集中在哪些方面?我們想知道以下問(wèn)題例如:1.發(fā)動(dòng)機(jī)缺陷集中在哪些方面?2.顧客反饋的意見(jiàn)主要集中在哪些方面?3.成本浪費(fèi)主要集中在哪里……….通過(guò)變量分布構(gòu)成的分析我們就可以解決以上問(wèn)題單個(gè)變量分布的構(gòu)成目的:確定某些特定事件在整個(gè)事件中所占的比131柏拉圖——Paretochart統(tǒng)計(jì)

>質(zhì)量工具

>Pareto圖

確定不良品、缺陷數(shù)、爭(zhēng)議點(diǎn)、事故的現(xiàn)象或原因等集中在哪些方面，掌握主要的問(wèn)題點(diǎn)（80/20原則）打開(kāi)文件:A－02－費(fèi)用.MTW利用柏拉圖進(jìn)行分析柏拉圖——Paretochart統(tǒng)計(jì)>質(zhì)量工具>Pa132柏拉圖——Paretochart統(tǒng)計(jì)

>質(zhì)量工具

>Pareto圖

廣告費(fèi)的支出占大頭柏拉圖——Paretochart統(tǒng)計(jì)>質(zhì)量工具>Pa133餅圖——Piechart

主要用于對(duì)原因或現(xiàn)象的構(gòu)成比例進(jìn)行分析，掌握某種現(xiàn)象在過(guò)程中的構(gòu)成比例。打開(kāi)文件:A－02－費(fèi)用.MTW利用餅圖進(jìn)行分析圖形

>餅圖餅圖——Piechart主要用于對(duì)原因或現(xiàn)象的構(gòu)成134餅圖——Piechart圖形

>餅圖①點(diǎn)擊③點(diǎn)擊②餅圖——Piechart圖形>餅圖①點(diǎn)擊③點(diǎn)擊②135利用餅圖很容易知道各個(gè)類(lèi)別在全體中所占的比率餅圖——Piechart利用餅圖很容易知道各個(gè)類(lèi)別在全體中所占的比率餅圖——Pie136利用圖表分析對(duì)分布進(jìn)行比較到目前為止通過(guò)分布比較及構(gòu)成比較分析得出通過(guò)Boxplot可以對(duì)不同數(shù)據(jù)的偏差,中心位置和離散程度進(jìn)行確認(rèn)通過(guò)MultipleDotplot可以確認(rèn)各數(shù)據(jù)間分布展開(kāi)的程度及異常點(diǎn)通過(guò)Paretochart把少數(shù)核心問(wèn)題用圖表更容易地表現(xiàn)出來(lái)通過(guò)Piechart可以確認(rèn)該項(xiàng)目在全體中所占的構(gòu)成比利用圖表分析對(duì)分布進(jìn)行比較到目前為止通過(guò)分布比較及構(gòu)成比較分137請(qǐng)用的數(shù)據(jù)做以下分析1.不同型號(hào)的加工尺寸有什么區(qū)別？2.不同操作員的加工尺寸有什么區(qū)別？數(shù)據(jù)文件：A－加工尺寸.mtw3.不同型號(hào)的缺陷構(gòu)成如何？4.不同缺陷類(lèi)型的缺陷構(gòu)成如何？數(shù)據(jù)文件：A－產(chǎn)品缺陷.mtw練習(xí)二請(qǐng)用的數(shù)據(jù)做以下分析1.不同型號(hào)的加工尺寸有什么區(qū)別？練習(xí)二138兩個(gè)變量間關(guān)系利用一些時(shí)間看一下MINITAB提供的圖表有哪些技能

在許多情況下當(dāng)兩個(gè)因素或一個(gè)因素與Y有密切關(guān)系時(shí)，把它們作成一個(gè)圖表，更容易知道問(wèn)題點(diǎn)的所在

另外，隨著時(shí)間有什么變化(周期或傾向)，可以推測(cè)其產(chǎn)生問(wèn)題的原因兩個(gè)變量間關(guān)系利用一些時(shí)間看一下MINITAB在許多情況下139相關(guān)分析目的:分析輸入變量(X)之間或者輸入變量(X)和輸出變量(Y)之間的相關(guān)關(guān)系，為我們深入分析它們之間的函數(shù)關(guān)系奠定了基礎(chǔ)。我們想知道以下問(wèn)題例如:1.廣告費(fèi)用和銷(xiāo)售額之間有什么關(guān)系？

2.用戶(hù)的消費(fèi)與其收入、年齡有什么關(guān)系

………..通過(guò)相關(guān)分析我們就可以解決以上問(wèn)題。相關(guān)分析目的:分析輸入變量(X)之間或者輸入變量(X)和輸出140

相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系可以用數(shù)據(jù)來(lái)看出兩個(gè)變量(Y與X,或兩個(gè)X)間緊密程度如何。兩者之間關(guān)系的強(qiáng)度通過(guò)相關(guān)系數(shù)(r)計(jì)數(shù)化-1.00+1.0負(fù)的相關(guān)系正的相關(guān)關(guān)系沒(méi)有相關(guān)關(guān)系決定點(diǎn)相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系可以用數(shù)據(jù)來(lái)看出兩個(gè)變量(Y與X,或兩個(gè)X141r值r

接近-1r

接近+1(+)正的相關(guān)關(guān)系()負(fù)的相關(guān)關(guān)系接近0時(shí)幾乎沒(méi)有相關(guān)關(guān)系相關(guān)性的分類(lèi)r值r接近-1r接近+1(+)正的相關(guān)關(guān)系相關(guān)性的142弱的正相關(guān)

弱的負(fù)相關(guān)

強(qiáng)的正相關(guān)

強(qiáng)的負(fù)相關(guān)

其它關(guān)系沒(méi)有相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系圖示弱的正相關(guān)弱的負(fù)相關(guān)強(qiáng)的正相關(guān)強(qiáng)的負(fù)相關(guān)其它關(guān)系沒(méi)有143相關(guān)性的判斷原則跟樣本容量有很大的關(guān)系如果樣本容量大于9，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.7時(shí)，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性；如果樣本容量大于15，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.5時(shí)，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性；如果樣本容量大于25，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.4時(shí)，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性。相關(guān)性的判斷基準(zhǔn)相關(guān)性的判斷原則跟樣本容量有很大的關(guān)系相關(guān)性的判斷基準(zhǔn)144事例分析利用A－03－銷(xiāo)售能力分析銷(xiāo)售人員銷(xiāo)售額與其銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)等因素之間的關(guān)系統(tǒng)計(jì)

>基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量

>相關(guān)事例分析利用A－03－銷(xiāo)售能力分析銷(xiāo)售人員銷(xiāo)售額與其銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)145相關(guān)的濫用與誤用即使證明Y與X間具有相關(guān)關(guān)系，也并不意味著Y的變動(dòng)一定是X的變動(dòng)引起的，即兩個(gè)變量間有相關(guān)關(guān)系并不意味著必然有因果關(guān)系,可能存在引起X與Y同時(shí)變動(dòng)的第3個(gè)隱藏變量。要想真正了解變量之間的因果關(guān)系，有必要進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)分析。相關(guān)分析主要考察兩個(gè)變量之間是否存在線性的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)接近“0”表示兩個(gè)變量間直線關(guān)系弱，并不意味著兩個(gè)變量間沒(méi)有關(guān)系。相關(guān)的濫用與誤用即使證明Y與X間具有相關(guān)關(guān)系，也并不意味著Y146散點(diǎn)圖——Scatterplot利用A－03－銷(xiāo)售能力畫(huà)出散點(diǎn)圖，以便直觀判斷銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)與銷(xiāo)售額之間的關(guān)系主要用于評(píng)價(jià)兩因素間的相互關(guān)系，在視覺(jué)上判斷因素之間的關(guān)系兩因素的數(shù)據(jù)分布的密集度及相關(guān)性圖形

>散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖——Scatterplot利用A－03－銷(xiāo)售能力畫(huà)出147散點(diǎn)圖——Scatterplot圖形

>散點(diǎn)圖

點(diǎn)擊點(diǎn)擊散點(diǎn)圖——Scatterplot圖形>散點(diǎn)圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊148從視覺(jué)上可以看出，銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)之間有較密切的正相關(guān)關(guān)系，即銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)越多，其銷(xiāo)售額越高。散點(diǎn)圖——Scatterplot從視覺(jué)上可以看出，銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)之間有較密切的正相關(guān)關(guān)系，149邊際圖——Marginalplot圖形

>邊際圖從視覺(jué)可以知道兩個(gè)因素之間關(guān)系直方圖和相關(guān)圖同時(shí)出現(xiàn)在視覺(jué)上，更容易知道分布的傾向利用A－03－銷(xiāo)售能力對(duì)銷(xiāo)售額與資歷的關(guān)系進(jìn)行圖表分析邊際圖——Marginalplot圖形>邊際圖從視覺(jué)可150邊際圖——Marginalplot圖形

>邊際圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊邊際圖——Marginalplot圖形>邊際圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊151確認(rèn)銷(xiāo)售額與資歷的關(guān)系，在這個(gè)圖上即可以看出兩因素間的關(guān)系，也可以了解單個(gè)變量的分布。邊際圖——Marginalplot運(yùn)用邊際圖在散點(diǎn)圖里畫(huà)出直方圖確認(rèn)銷(xiāo)售額與資歷的關(guān)系，在這個(gè)圖上即可以看出兩因素間的關(guān)系，152矩陣圖——Matrixplot

應(yīng)用于比較多個(gè)因素間的相互關(guān)系與ScatterPlot相比較更適用于多個(gè)因素一起比較利用A－03－銷(xiāo)售能力例子對(duì)資歷、年齡、受教育程度、銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)之間的關(guān)系進(jìn)行Matrixplot分析

圖形

>矩陣圖矩陣圖——Matrixplot應(yīng)用于比較多個(gè)因素間的相互153矩陣圖——Matrixplot圖形

>矩陣圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊矩陣圖——Matrixplot圖形>矩陣圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊154利用矩陣圖可以在圖表里看出全部因素間的關(guān)系銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)、資歷與消費(fèi)之間均有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，而受教育程度和年齡則與銷(xiāo)售額之間沒(méi)有顯著的相關(guān)關(guān)系矩陣圖——Matrixplot利用矩陣圖可以在圖表里看出全部因素間的關(guān)系銷(xiāo)售經(jīng)驗(yàn)、資歷與消155時(shí)間序列圖——TimeSeriesplot

隨時(shí)間的變化對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行推測(cè)及排列，主要使用Timeseriesplot進(jìn)行分析圖形

>時(shí)間序列圖時(shí)間序列圖——TimeSeriesplot隨時(shí)間的變化156時(shí)間序列圖分析是對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的傾向或周期的一種分析方法受時(shí)間影響的數(shù)據(jù)叫TimeSeries數(shù)據(jù)，先畫(huà)出圖表，掌握大概的TimeSeries數(shù)據(jù)形態(tài)后，對(duì)受時(shí)間變化影響較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行