数据分析过程的实施

    ③重视质量保证方面的数据分析，较少识别业绩提高对数据分析的需求；
    ④比较适用于制造业，对软件业和服务业的适用性较差。
    2.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；
    ②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
    ③记录表应便于使用；
    ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
    3.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；
    GB/Z192027标准提供的方法，即描述性分析、试验设计、假设检验、测量分析、过程能力分析、回归分析、可靠性分析、抽样、模拟、统计过程控制图、统计容差法、时间序列分析；
决策树和事故树等其他方法。
    组织在选用数据分析方法时，应考率以下因素。
    ①实用性。每一种分析方法都有一定的局限性，选用时应充分考虑适用性，如SPC图种类很多，一部分适用于计量值数据，两者不能相互替用。
    ②经济性。分析数据应关注其增值作用，而不是分析方法的技术含量，选用的方法越简便越好。
    ③风险可接受性。抽样存在着风险，在选用数据分析方法时，应确保将风险控制在可接受的范围之内。
为确保数据分析的有效实施，组织需要提供必要的培训、专项指导和必要的测量与计算设备等资源。
    4.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；
    ②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；
    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数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
    ⑤数据分析所需资源是否得到保障。