要实现质量管理体系（ITAF16949）离不开五大工具的支持，五大工具分别是：统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）、测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）、产品质量先期策划（APQ
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2023-08-11 20:01:54
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有一些加工频率比较快的工序，如冲压件、电线的端子压接高度等，很多人认为就单一工序而言，不适于应用SPC，因为做出的Cpk值很高，没有改进的必要，此类过程监控的意义不大，这是事实。但从顾客的角度考虑，他们需要一致性高的产品，SPC可以帮助提高产品的一致性。我们可以从以下几个方面来理解和应用SPC：1． 使用SPC的目的：控制图可以用来监控过程随时间的变化。从这个角度来讲，加工频率比较快的工序，加工周
SPC怎么做应从以下四方面考虑： 一、如何确定关键产品特性关键产品特性应由客户确定，或质量工程师根据经验确定。二、如何确定关键过程参数关键过程参数可应用散布图、用分层法确定，或由实验设计（DOE）确定。三、SPC控制图怎么做1、规定的抽样间隔和样本大小抽取样本2、测量样本的质量特性值，计算其统计量数值3、在控制图上描点4、判断生产过程是否有并行四、如何利用SPC控制图分析过程状态当数据
我们在进行数据分析的时候，并不是所有的数据都需要进行分析。这就要求我们要对数据进行按条件选择。本文我将用IBM SPSS Statistics演示如何进行按条件筛选数据。1、打开数据如图所示，是一个学生个人信息的数据集。我将在此基础上演示如何筛选出语文成绩大于78的学生。 图1：数据展示2、菜单位置如图所示，第一步我们点击菜单栏中的“数据”按钮，第二步选择下级菜单中的“选择个案”。&n
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2023-08-27 09:18:26
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1. 引言2. 准备工作3. 数据清洗3.1 提取变量3.2 跨表合并4. 数据核查5. 跨年合并5.1 构建非平衡面板5.2 构建平衡面板5.3 计算社区均值5.4 构造处理组与对照组6. 结语7. 相关推文相关课程免费公开课最新课程-直播课关于我们1. 引言对于流行实证分析的经管等学科而言，每逢毕业季，大家都会殚精竭虑的寻找数据，以满足自己的研究需求，所谓“上穷碧落下黄泉，动手动脚找数据”，不
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2023-05-30 21:19:02
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系统整理下Java SPI,Dubbo SPI,Spring SPI。SPI:Serial Peripheral Interface 串行外设接口Java SPI简述在文件中写实现类的全路径名。调用ServiceLoader.load的时候返回一个迭代器，他内部是一个懒加载，当调用hasNext的时候才会根据全路径名读取文件，调用next的时候才会实例化。 本质上就是，获取接口全路径名，安规范去该
当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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# SPC数据分析在C#中的应用
SPC（Statistical Process Control）是一种统计过程控制方法，用于监控和改善生产过程中的质量。在C#中，我们可以使用各种开源库和框架来进行SPC数据分析。本文将介绍如何使用C#进行SPC数据分析，并提供一些示例代码。
## 安装和导入库
在开始之前，我们需要安装一些必要的库。在C#中，我们可以使用NuGet来管理库的安装。
1.
原创
2023-07-09 10:33:28
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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python实践 前言：本文主要针对kaggle上的一份 数据集，内容是关于youtube热点视频的分析，用python进行了一些分析，主要用到的是pandas的一些方法，结合案例加以操作，巩固python知识。 # 引入模块
import pandas as pd
import arrow
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib
大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
FAB生产中的的一些术语MFG, MES, FAB, wafer，机台（Equipment），EAP(机台自动化程序)，lot id, product id, notch, wafer id, 计算规则8规则 (SPC基本八大法则)
stdev，基于样本估算标准偏差，反应数值相对均值的离散度，也就是波动大小，标准差越大波动越大。标准差即西格玛。CPK, 过程能力指数，参考
C
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2023-07-16 09:47:10
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键盘和屏幕可分离的变形本出货量是唯一一个呈上升趋势的品类。
今日，市场研究公司IDC发布报告全球平板电脑出货情况报告，数据显示，2017年第四季度，全球平板电脑总出货量仅有4960万台，比2016年同期下降了7.9%。这已经是全球平板电脑连续第13个季度下滑了。
第四季度，苹果平板电脑出货量位居全球第一，与同期基本持平。IDC方面表示，
一、TiDB介绍TiDB是一款定位于在线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品，实现了一键水平伸缩，分布式事务与基于Raft协议保证强一致的多副本数据安全，具有实时OLAP等重要特性。同时兼容MYSQL协议和生态，迁移便捷，运维成本低。二、TiDB架构 TiDB架构分为三部分:TiDB Server: 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task 2 数据分析EDA分析EDA步骤其他工作 EDA分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是党我们对面对大数据时代到来的时候，各种杂乱的“脏
目前很多设计师都不明白设计为啥需要看数据，然而他们也不看数据，做出来设计的外观还是那么的美感，但这样真是真正UI交互设计吗？UI设计师看数据的必要性：商业产品需要更理性的设计，数据是理性化的一种途径。设计师是感性的，数据可以帮助设计师提升设计的正确率。设计需要了解用户，数据是了解用户的一种方式。 虽然数据不是做好设计的唯一因素，但它却可以让你的设计更加完美。那么，很多人都想问，究竟是什么
随着互联网技术和计算机技术的发展，数据已经成为了当今社会的一种重要的资源。特别是在过去几年中，大数据技术的快速发展，让我们看到了数据对于社会和产业的重要性。而人工智能（AI）作为一项基于数据的技术，与大数据的结合更是让人们看到了前所未有的机遇和挑战。本文将从以下几个方面探讨AI与大数据的结合。一、AI与大数据的基本原理AI与大数据的结合，是基于AI技术和大数据技术的基础之上的。AI技术包括机器学习
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2023-07-28 14:21:40
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摘要Numpy是利用python来进行数据分析中必须要掌握的基础。是高性能科学计算和数据分析的基础包。利用numpy能对整组数据无需循环就能进行快速的标准数学函数计算，同时能进行线性代数，随机数，以及傅里叶变换等等功能，而对于数据分析来说，比较重要的用途就是数据的清理，过滤，子集构造，转换，排序，描述统计等等。创建多维数组1.利用array来生成基本数组，如：>>> import
一、概述
随着互联网快速发展，数据量增长快，达到TB、PB，以交通车流量为例，如湖南省每月的车辆流量至少达到4亿，这个数据量远不止如此。数据量如此大，如何满足后期分析，传统面向OLTP型数据库（ORACLE、MYSQL等）无法要求，渐渐开始转向OLAP，如GreenPlum等，虽然很多OLAP数据库吸收分布式计算思想，数据达到20亿以上后，进行Co
