質量數據怎麼做

① 質量數據收集方法

1、確定數據收集的目的，然後選擇數據收集的方法。按數據量分，分為兩種：全數收集，抽樣收集。
2、全數收集：就是字面意思，每一個數據都收集下來，收集方法，電腦，紙上記錄
3、抽樣收集：在質量上一般全數收集數據是不太現實。有些產品量大、測量復雜、數據採集有可能涉及破壞性等等，這時候我們一般都採用抽樣的方法進行數據收集。
4、抽樣又分為：簡單隨機抽樣、分層抽樣、等距抽樣、整體抽樣等等
5、抽樣收集數據後，可以使用各種質量工具進行分析，推斷產品整體的質量情況

② 如何進行質量數據分析

深入探索質量數據分析策略，結合現代計算機科學、工業統計與大數據技術，以及行業質量管理的最佳實踐，我們的方案旨在提升效率、降低成本、預測未知並促進科學決策，以增強持續盈利能力。此方案採用實時質量風險預警、質量大數據分析、智能報告、自動化分析程序等組件，為業務提供實時洞察。
具體特性包括移動端界面設計，確保用戶在任何時間、任何地點都能獲取關鍵信息。
方案設計特色鮮明，集實時監控、異常自動標記、動態顯示與自動化報表生成於一體，以自定義首頁監控項目為核心，提供全方位的管理視圖。
統計過程式控制制（SPC）工具通過數理統計方法，實時監控生產過程，預測並消除系統性因素的影響，確保質量控制處於受控狀態。實時SPC監控、控制圖、過程能力分析、樣本運行圖、均值運行圖、正態檢驗、CPK趨勢圖、合格率趨勢圖、方差分析以及物料-檢測項目清單，均是SPC分析的重要組成部分，旨在提供深入的質量數據分析。
質量分析涵蓋了分類、設計特點、方差分析、分布分析、相關分析與機器學習等關鍵領域。方差分析（ANOVA）作為統計假設檢定的一種，評估實驗數據中的差異顯著性。分布分析則關注產品變動的分布狀態，識別質量波動的原因。相關分析研究標志間的因果關系，而機器學習則是從數據中自動學習模式並預測未知結果的演算法。
方案採用Python實現，提供全面的質量業務分析功能，尤其在機器學習應用方面。然而，關鍵在於如何將業務分析與機器學習策略有效結合，這需要業務部門的深度參與與定製化分析方法的開發，以充分發揮機器學習的潛力。此方案旨在助力質量數據分析的全面升級，期待能為用戶帶來實際價值。

③ 數據質量控制通常做法

數據質量控制通常做法如下：

步驟一：探查數據內容、結構和異常

第一步是探查數據以發現和評估數據的內容、結構和異常。通過探查，可以識別數據的優勢和弱勢，幫助企業確定項目計劃。一個關鍵目標就是明確指出數據錯誤和問題，例如將會給業務流程帶來威脅的不一致和冗餘。

步驟二：建立數據質量度量並明確目標

Informatica的數據質量解決方案為業務人員和IT人員提供了一個共同的平台建立和完善度量標准，用戶可以在數據質量記分卡中跟蹤度量標準的達標情況，並通過電子郵件發送URL來與相關人員隨時進行共享。

步驟三：設計和實施數據質量業務規則

明確企業的數據質量規則，即，可重復使用的業務邏輯，管理如何清洗數據和解析用於支持目標應用欄位和數據。業務部門和IT部門通過使用基於角色的功能，一同設計、測試、完善和實施數據質量業務規則，以達成最好的結果。

步驟四：將數據質量規則構建到數據集成過程中

Informatica Data Quality支持普遍深入的數據質量控制，使用戶可以從擴展型企業中的任何位置跨任何數量的應用程序、在一個基於服務的架構中作為一項服務來執行業務規則。

數據質量服務由可集中管理、獨立於應用程序並可重復使用的業務規則構成，可用來執行探查、清洗、標准化、名稱與地址匹配以及監測。

步驟五：檢查異常並完善規則

在執行數據質量流程後，大多數記錄將會被清洗和標准化，並達到企業所設定的數據質量目標。然而，無可避免，仍會存在一些沒有被清洗的劣質數據，此時則需要完善控制數據質量的業務規則。Informatica Data Quality可捕獲和突顯數據質量異常和異常值，以便更進一步的探查和分析。

步驟六：對照目標，監測數據質量

數據質量控制不應為一次性的「邊設邊忘」活動。相對目標和在整個業務應用中持續監測和管理數據質量對於保持和改進高水平的數據質量性能而言是至關重要的。

Informatica Data Quality包括一個記分卡工具，而儀錶板和報告選項則具備更為廣泛的功能，可進行動態報告以及以更具可視化的方式呈現。

數據質量控制流程

第一階段：啟動

在這個階段我們需要根據所在機構的現行組織架構和工作規范基礎上，建立一套質量管控流程和規范。如建立質量管控委員會、制定質量管控管控辦法等。

質量管控委員會不必是全職，可由現有組織中如信息中心相關人員兼任。數據質量管控辦法，則應明確質量管控的角色、職責，建立可執行的工作流程、可量化的工作評估方法，同時也應具備績效考核、沖突解決與管控方式等。

有了流程和規范後，相應的責任人就應明確本輪質量管控的目標。如：數據質量提升范圍，或者是滿足一些業務的預期。目標制定完成後我們就可以進入下一個執行階段了。

第二階段：執行

進入執行階段，我們就要開始具體的質量管控工作，整個工作應該圍繞啟動階段制定的目標進行。這時我們應該適當引入一些質量管控工具來幫助我們更高效地完成我們的工作。

第三階段：檢查

檢查階段，主要是對執行階段的成果進行檢查並分析原因。

第四階段：處理（本環節一般包括以下2個方面）：

1、監控數據質量，控制管理程序和績效

根據既定的操作程序，對質量管控過程中各個環節參與者進行績效評估。還可以根據不同時期的重點的制定不同的評分標准，有針對性地進行評價和管控，如整改初期數據缺失嚴重，則可對完整性規則權重調大，以期更快看到成效或者達到更好的效果。

2、建立質量控制意識與文化

在這里溝通與推廣是重點，要讓所有參與者了解數據質量問題和其實質影響，宣貫系統化的數據質量管控方法，同時挖掘對各個環節參與者的價值，尤其是業務方，傳達一種「數據質量問題不能只靠技術手段解決」的意識。最終形成一種數據質量的管理的文化。