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如何实现数据解析
数据解析流程的核心步骤包括：明确信息需求、搜集数据、解析数据、评估并优化数据解析的实效性。
1、明确需求：
明确信息需求是确保数据解析流程实效性的根本前提，它能为搜集数据、解析数据提供明确的方向。明确信息需求是管理者的职责所在，管理者应依据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。在过程控制方面，管理者应明确需求，利用相关信息支持评审过程的输入、输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案以及过程异常变异的发现。
2、搜集数据：
有针对性的搜集数据是确保数据解析流程实效性的基础。组织需要对搜集数据的内容、途径、方法进行规划。规划时需考虑：
①将明确的需求转化为具体的要求，如评估供应商时，需要搜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明确由谁在何时何地，通过何种途径和方法搜集数据；
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、解析数据：
解析数据是将搜集的数据通过加工、整理和分析，使其转化为信息，通常采用的方法有：
传统七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散点图、直方图、控制图；
新型七种工具，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；
4、流程优化：
数据解析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当的时候，通过对以下问题的分析，评估其实效性：
①提供决策的信息是否充分、可靠，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解析；
③搜集数据的目的是否明确，搜集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④数据解析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤数据解析所需资源是否得到保障。
SEO如何实施数据统计分析
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