如果SQE接受供应商用这种非稳态下的数据建立控制图，控制图的上下限之间的距离肯定非常宽，以这样的控制图来控制未来肯定没有意义，且会导致错误的结论。...图片所以一开始我们需要将非稳态的过程调整为稳态，这就是分析用控制图阶段。等到过程调整为稳态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图，这就是控制图的控制阶段。...所以根据使用目的不同，我们将控制图分为：分析用控制图控制用控制图一、分析用控制图分析用控制图主要分析2方面的内容：受控和能力！...1.所分析的过程是否处于统计受控状态(无8大异常分布)2.该过程的过程能力Cpk是否达标？...分析用控制图的调整过程就是质量不断改进的过程！
统计过程控制(SPC)作为一种非常经典的控制方法，在质量领域已经有一百年的历史。然而，在我国许多企业的应用中，由于认识不足和使用不当，SPC根本没有发挥出它的价值。...本文总结了SPC的不正确用法，看看是否被抓住了。1.找不到正确的控制点不知道用控制图控制哪些点，在不必要的控制点上花费大量的时间和人力，却不知道SPC只适合关键维度。...2.不分析生产过程的直接控制控制图的应用分为分析和控制两个步骤。过程控制前必须进行分析。分析的目的是确定过程是否稳定和可预测，过程能力是否满足要求，从而知道过程中是否有特殊原因，常见原因是否变化太大。...控制图中的控制线是通过分析得到的，也就是说过程分析成功后，要用控制线进行控制。很多工厂无法延伸分析控制线，控制图也无法展现过程的稳定性和可控性。...显然，这不是SPC的本意。因此，质量控制仅仅关注控制图是不够的。我们需要所有员工注意控制图。
此外，工厂培训还可以营造良好的SPC实施氛围。图片2.确定关键变量首先，找出所有可控的质量指标和相关参数，包括每个过程的控制点、控制内容、数据类型和适用的控制图。...3.数据收集这里的数据收集主要是指采用合理的抽样方法，保证SPC/所要求的数据的完整性和准确性，包括抽样时间间隔、样本量、随机抽样安排、抽样分布等。...4.统计分析目前在企业中可以使用professional SPC软件实现SPC等。目前市面上流行的实时SPC软件，将传统的纸笔绘图和Excel列表SPC操作变成了全方位的三维SPC系统分析。...除了数据采集和报表制作，还要实施生产前预防和实时分析。通过科学的统计方法和工具，帮助企业有效降低成本，防患于未然。...5.采取措施提高质量质量管理人员可以根据SPC软件的统计分析结果和企业的实际情况，采取措施持续改进质量。6.公布实施结果。
今天分享5大工具中的SPC，希望能够用最通俗的语言将这个抽象的工具讲清楚。What：啥是SPC？SPC 是Statistical Process Control的首字母缩写，统计过程控制。...SPC 是一种通过统计手段对质量进行控制的方法，它从产品和过程测量中收集和分析数据。...目标是通过数据统计结果确认目前制程是在过程能力范围以内还是以外，从而提前采取预防或纠正措施来保证过程的稳定可控，从而保证产品质量合格。图片Why：为什么 SPC 很重要？...SPC 以数理统计方式对制程进行高效、准确，经济的评价，同时从PDCA角度出发，SPC还能够持续改进管理流程。
SPC-1曾经是存储领域权威的性能测试机构，曾几何时，各大厂商热衷于送测SPC-1，某厂曾经筹备了数千块机械盘，满配了一套系统进行测试，耗费成本不可谓不大。 SPC-1历史上有两个剧情值得一提。...由于E厂一直对SPC-1不感冒，或许是认为只拼性能真是很无脑吧。...于是若干年前，NetApp为了显示自己性能上的优势，自己把E厂的系统拿去SPC-1做对比测试，没想到NetApp这种绅士范儿公司也光膀子上阵了。...再就是前几年某厂被指在SPC-1测试中打擦边球，弄出了个很高的性能。在为何测试时性能吊炸天上线惨不忍睹？...一文中，冬瓜哥介绍了性能数据背后的真相，采用高并发度测出来的数据没啥用的，第一实际上线时不一定购买足够多数量的节点，第二用户的应用场景可能并不是高并发的。最终，SPC-1撤销了该测试报告。
SPC是统计过程控制的英文缩写，即统计过程控制。一、什么意思SPCSPC:统计分析流程管理SPC说到底就是数据图表，收集处理过程中的统计数据，以图表的形式呈现出来。...二、为什么使用SPC为了及时处理加工过程中独特原因造成的异常，及时改进。为了详细分析系统中常见的原因，全面提高产品质量，为客户提供更好的产品。...三、何时使用SPCSPC指南中说SPC只能在过程可控的情况下应用。但是，实际上，SPC意味着一个数据图，所有条件，所有商品，如果有统计数据，可以用SPC控制图。...图片四、谁来做SPCSPC控制图制作流程，大致分为:-SPC数据收集和绘图-控制图分析-改进推广-控制极限的变化-SPC统计数据的收集和绘制SPC数据采集本质上是一个采样的全过程，是对全过程统计数据的监控...五、SPC在哪里使用？SPC是分析疑难问题的工具，所以要放在分析人员可以看到的地方。每个人都可以在不花费大量时间的情况下获得这些信息，例如:-生产线连接处-分组发送给所有制造技术人员-企业内的服务平台
01.SPC控制图原则上，对于任何生产过程(管理过程和服务过程)，只要需要控制产品质量(或工作质量)，都可以使用控制图但有要求:1.确定的控制对象应该能够量化。...02.SPC控制对象的选择控制图，应用首先是选择需要控制的质量特性，主要是选择可以量化的质量特性，与生产使用密切相关的质量特性，对下一步生产过程影响较大的质量特性，以及经常出现质量问题的质量特性。
一、SPC简介 统计过程控制作为质量管理的五大工具之一，经过近百年的发展，已经在全球汽车制造领域得到广泛应用。...计算过程如下: ①excel表格计算及正态分布图:将记录的数据输入excel表格，注意按组输入数据。用STDEV函数直接计算过程的标准差σ，再用CPK计算公式计算CPK。...②利用软件计算绘制正态分布图:本文以Minitab为例，将记录的数据引入Minitab工作表。选择统计→质量工具→能力分析→组内/组间，设置数据列、规格上下限等。...4.结果分析 根据计算可以看出，对于125±5n . m的扭矩要求，目前的设备能力过大，必要时可采用精度较低的拧紧机拧紧，避免投资浪费。...本文仅通过螺栓拧紧机的工艺能力分析，初步介绍了SPC在变速器装配工艺中的应用。在整个产品制造过程中，SPC的应用远不止于此。
包括： 1.统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）； 2.测量系统分析（MSA，Measure System Analyse）； 3.失效模式和效果分析...1、统计过程控制（SPC） SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。 ...，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作 2、测量系统分析（MSA） 测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性...在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？...我们必须从两方面来保证： 1)是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估； 2)是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
SPC控制图就是一个预警系统，预警系统都存在两类风险：第一类风险是误报警风险（第一类错误）α，第二类风险是漏报警风险（第二类错误）β。...图片举例：举例来说，我们按照μ±3σ的规则，如果发现数据点在μ±3σ之外，我们认为这个数据点是异常的，但我们这个判定是错误的概率是α，即0.27%，少于统计学中的5%的显著性水平。
/ccharts-online 使用 demo地址： https://carlosqsilva.github.io/ccharts-online/ from pyspc import * a = spc...pistonrings) + ewma() print(a) 添加高亮规则 a + rules() 添加更多控制图 a + cusum() + xbar_sbar() + sbar() 包含有18个示例数据库...，支持的自定义数据结构有nested lists （嵌套列表）, numpy array （numpy数组 ）或 pandas DataFrame（pandas 数据帧）. import numpy from...pyspc import * fake_data = numpy.random.randn(30, 5) + 100 a = spc(fake_data) + xbar_rbar() + rbar()...（作为独立SPC分析工具可使用GUI，如果集成到应用程序等可使用代码） $ python3 pyspc_gui.py 功能特点 变量 Mean and Amplitude Mean and Standard
在之前简单分析过一个12c中数据字典的小问题。...Oracle 12c数据字典的小问题(r11笔记第49天） 最近查看邮件，12c的一个PDB还是存在JOB运行异常的情况，因为是测试环境，不是业务类的JOB，这个问题就给了我一些时间来修复。...首先因为数据字典cdb_scheduler_job_run_details的问题，还不能一下子就查出数据。我们分阶段来完成这个工作，即分成几条SQL语句来查。 首先查看PDB中的JOB执行情况。...1 ORA$AT_SA_SPC_SY_6473 18-JAN-17 10.00.15.807239 PM +08:00 1 ORA$AT_SA_SPC_SY_6476...1 ORA$AT_SA_SPC_SY_6487 22-JAN-17 06.00.30.243598 AM +08:00 1 ORA$AT_SA_SPC_SY_6490
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
这不，浪潮这次又登顶SPC-1了。...1 第5次登顶SPC-1 美国时间6月25日，存储性能委员会（Storage Performance Council,简称SPC）公布最新的SPC-1基准评测报告，浪潮分布式存储AS13000G5获得6,300,529...SPC-1是SPC官方推出的一种衡量存储系统在执行关键业务应用时性能的测试标准，主要以随机I/O操作为特点，包括查询和更新操作，如OLTP、数据库操作和邮件服务器运行等。...整个测试过程包括大块数据预埋、数据校验、预热测试、目标IOPS长稳测试、Ramp Up、Ramp Down、数据校验、持久化数据写入，持久化数据校验多个过程。...NVMe SSD拥有极低的I/O抖动，4K随机读写IOPS一致性达99%以上，以及86/14μs 的读写低延时，保证优质的QoS，全面支撑AS13000-G5性能平稳无大幅抖动，可以轻松应对云化关键业务、大数据分析
一位 IJCAI SPC 认为，summary reject 最多应该拒掉 10% 的论文。对于 SPC 们不熟悉的领域，不应当拒稿。当然，仅去掉 10% 论文还是太少，没什么意义。...其次，由多位 SPC 只花 10 分钟看看论文，是否能够全面的了解论文？有 SPC 指出，他们只有 5 到 10 分钟，而且 SPC 从事的领域和论文的领域有可能不相关。...这是否意味着 summary reject 阶段实际上是 SPC 们的随机选择？ ?...纽约大学坦登工程学院的副教授 Julian Togelius 就此发表了自己的看法，他是 IJCAI 2020 的一位 SPC。...此外，Julian Togelius 还推测大多数 SPC 会遇到 summary reject 决策困难的情况，并且很多 SPC 只是简单地拒绝了那些看起来与他们熟悉的研究不太一样的论文。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
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