數據統計分析就是運用適當的統計分析方法，對收集到的大量數據進行分析，從中提取有用的信息，形成結論，對數據進行細致的研究和歸納。統計領域中，數據分析被分成描述統計分析、探索性數據分析和驗證性數據分析，探索性數據分析側重于發現數據中的新特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的確認或證實。接下來就由小編為您介紹什么是數據統計分析，數據統計與分析。

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什么是數據統計分析

一、數據統計與分析：確定需求

       確定信息需求是保證數據分析過程有效性的首要條件，它能為數據收集和分析提供明確的目標。確定信息需求是管理者應根據決策和過程控制的要求，對信息提出要求。在過程控制方面，管理者應確定需求要利用這些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置合理性、過程活動優化方案以及發現過程異常變異。

二、數據統計與分析：收集資料

        有意識地收集數據，是保證數據分析過程有效的基礎。機構需要規劃收集數字數據分析示意圖的內容、渠道、方法。在計劃中應該考慮：

1)將所確認的需要轉化為特定要求，例如，評估供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據。

2)清楚由誰在何時何地以及通過什么渠道和方法收集數據。

3)記錄表應該易于使用。

4)采取有效措施，防止數據丟失和不實數據對系統的干擾。

三、數據統計與分析：資料分析

       分析性數據是指對收集到的數據進行加工、整理、分析、轉化成信息的一般方法。以前的七種工具，即：排列圖、因果圖、分層方法、問卷、散圖、直方圖、控制圖；新增七種工具：關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、評審技術、PDPC方法、矩陣數據圖。

四、數據統計與分析：工藝改進

       質量管理系統的基礎是數據分析。如有需要，組織的管理者應通過對下列問題的分析來評估其有效性：

1)決策提供的信息是否充分、可信，是否存在因信息不充分、不準、滯后造成決策失誤的問題。

2)在產品實現過程中，信息對于持續改進質量管理體系、流程、產品所起的作用是否符合期望，數據分析是否有效地應用于產品。

3)收集資料的目的是否明確，所收集的資料是否真實、充分，渠道暢通。

4)數據分析方法是否合理，風險是否控制在可以接受的范圍內。

5)數據分析所需經費是否有保障。

       探究性數據分析是指對數據進行分析，形成有價值的檢驗，是對傳統統計假設檢驗方法的一種補充。數據統計分析的步驟：識別信息需求、收集數據、分析數據、評估和改進數據分析的有效性是數據分析過程的主要活動。以上就是小編為您介紹的什么是數據統計分析，數據統計與分析。