干货｜阿里高级技术专家图解数据分析中质量管理的八种武器

数据是企业数据中心的重要资产，获取并维护高质量数据，对高效的IT和业务运营至关重要。面对复杂度不断增加的业务数据，如何才能全面保证数据质量？

本文为您介绍质量管理的八种武器：

检查表

使用检查表收集数据，按照规定填写标准化的选择、符号或数字等，系统地收集和积累数据。发现需要调查的对象后，设计出相应的检查表，设定收集点并且培训人员如何填制表单，记录观察值，整理后用于各种量化分析。

帕累托图

使用帕累托图找重点，也就是常说的二八原则或者ABC分类，少数是主要因素，多数是次要因素和一般因素。针对主要因素，可以用层别法进一步展开分析。在分析过程中帕累托图也多用饼图简化。

散点图

使用散点图看相关，衡量二个变量之间相关关系的方向和相关密切程度。当r>0.7表示二个变量有相关关系，当r>0.9表示二个变量强相关。有了相关关系可以进一步观察因果关系，这是要验证因果图中的猜测吗？

 因果图

使用因果图分析原因，列举出内部外部对问题有影响的原因，并进行系统分类整理。产品质量控制中5M1E(人机料法环测)，零售业常用的人货场都是常用的分类方法，个人感觉因果图和思维导图有点类似，常在头脑风暴一起使用。

层别图

使用层别法解析数据，从不同角度对数据分类后，通过部分和部分比较，部分和全体比较找出问题和差异。层别法常用在维度和钻取中，总让我联想到分类柱状图，多维分类数图。其实在因果图和检查表中都有在用层别法，层别法也常常结合帕累托图、直方图和控制图使用。

直方图

使用直方图看分布，不同分布表征不同的过程状况。直方图和质量标准比较，用来判断实际生产过程能力。

控制图

使用控制图找异常，按照3Sigma原则设计控制限，正常情况下绝大多数的数据会在上下线内，通过连续观测数据来鉴别过程的异常。

矩阵数据分析

从问题事项中，找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的关系和相关程度的大小。多用主成分分析法，将多个变量转化为少数综合指标。

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