听说好名字都起不了了
转载以下资料供参考
所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
一、检查表
检查表又称调查表，统计分析表等。检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。
使用检查表的目的：
系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。也就是确认有与没有或者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。
二、排列图法
排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤：
1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的基本依据。
3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
4、作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
三、因果图法
因果图又叫特性要因图或鱼骨图。按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
四、分层法
分层法又叫分类，是分析影响质量(或其他问题)原因的方法。我们知道，如果把很多性质不同的原因搅在一起，那是很难理出头绪来的。其办法是把收集来的数据按照不同的目的加以分类，把性质相同，在同一生产条件下收集的数据归在一起。这样，可使数据反映的事实更明显、更突出，便于找出问题，对症下药。
五、直方图法
直方图(Histogram)是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。
六、控制图法
控制图法是以控制图的形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。它能直接监视生产过程中的过程质量动态，具有稳定生产，保证质量、积极预防的作用。
七、散布图法
散布图法，是指通过分析研究两种因素的数据之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。
在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化。有些变量之间存在着确定性的关系，它们之间的关系，可以用函数关系来表达，如园的面积和它的半径关系：S=πr2 ；有些变量之间却存在着相关关系，即这些变量之间既有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值。将这两种有关的数据列出，用点子打在座标图上，然后观察这两种因素之间的关系。这种图就称为散布图或相关图。
如何通过元数据管理工具提高元数据质量？
作为经验丰富的平台软件厂商，普元推出元数据管理平台产品普元MetaCube，为企业建立元数据管理体系提供了可靠、便捷的工具支持，从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值，实现精准高效的分析和决策，在复杂的市场环境里获得竞争优势。普元 MetaCube产品是企业级元数据管理平台。它采集来自企业内数据仓库领域内的技术、业务元数据、过程元数据，为企业提供了端到端的元数据服务。
优势一：端到端的元数据管理
作为真正端到端的元数据管理工具，提供跨工具和应用的企业级的元数据统一视图，提供了清晰定义和分析跟踪业务运作历史数据的实际可行的解决方案。
优势二：可定制的元模型管理
提供企业数据仓库环境内置的元数据类型支持；支持用户按需定制元模型结构，形成统一的元数据类，特别适合支持业务元数据的管理，同时多样性的类关系管理支持灵活、规范的元数据项关联关系。
优势三：自动获取和关联元数据
可连接其他软件工具（Oracle、DB2、Datastage、PowerCenter、Erwin、PowerDesigner等）自动或手动获取元数据，保证了元数据的最新、一致、可用、极大减少人工维护工作量。 通过元数据关联功能，在元数据采集时，自动关联两个来自数据库、BI工具的元数据。减少人工映射的工作量。
优势四：强大的分析功能
血统分析 –跨工具了解数据在应用中流动变化的来源和目的
影响分析 –跨工具追踪企业范围的系统变化影响
数据地图 –用于展现企业数据全貌，为更有效的利用和挖掘信息资产提供技术支撑。
优势五：完整的生命周期和版本管理
产品提供元数据的生命周期管理，发布、删除和状态变更都有严格的流程，并提供了版本管理功能，这些都确保元数据的质量，保证了后续使用元数据系统的权威性和可靠性。
数据质量控制的基本要素有哪些
1. 建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。
在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因(比如出于方便、习惯等)制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。
2. 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。
3. 在数据转化流程中设立多个性能监控点。数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。
数据质量管理5要素分析数据质量管理5要素分析
4. 对流程不断进行改善和优化。我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。
5. 把责任落实到人。通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。
最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。
什么是企业一套表数据质量全过程控制办法
一是统一制度设计。以调查单位生产经营活动为出发点，建立符合社会经济发展实际状况、反映调查单位生产经营全过程的指标体系和统计标准分类体系。在此基础上，设计统一规范的企业一套表制度，体现科学、精简、方便的原则，保证基层统计数据的可靠性。
二是统一管理调查单位。通过规范统计单位标准，制定统一管理调查单位及基本信息的相关规定及操作程序，以基本单位名录库为基础，统一管理统计调查单位。
三是统一数据采集处理软件。制定统一数据采集处理软件的业务需求和技术标准，设计符合企业一套表制度、能够实现业务工作全流程的数据采集处理软件；推广使用联网直报的方式实现基层统计数据的采集。
四是统一规范工作流程。根据工作流程中统计设计、统计调查、数据加工三个阶段的特点，明确各业务环节中不同部门的分工及职责，保证各部门在各业务环节职责清晰、分工明确、有效衔接、任务落实，改变过去统计生产与业务管理的分散型操作方式带来的工作效率不高、衔接性差、基层工作量大的弊端。
五是实施全过程数据质量控制。制定《企业一套表数据质量全过程控制办法》，以提高统计数据质量为目标，以过程控制为手段，把数据质量控制管理贯穿于数据生产的全过程，建立数据质量分级分专业管理责任制，实现各业务环节全过程质量控制，确保数据质量。
实施企业一套表是通过“统一设计、统一标准、统一管理调查单位、规范业务流程”，实现从制度设计、数据采集、数据加工等工作流程的统筹和集中管理，实现统计工作的标准化和规范化，促进统计能力建设，提高统计数据质量，推动统计工作的发展。
我想了解数据在企业在的重要性
各类数据在企业生产经营中起着至关重要的作用，
数据是企业，生产，经营，战略，等等，几乎所有的经营活动所依赖的，不可或缺的信息。数据就犹如企业经营者的眼睛一样，通过数据可以反映出经营的问题，就犹如舵手依赖导航一样。
数据类型可以分为：财务数据，生产数据，销售数据，市场数据，人力资源数据，等等，各种各样的数据，起到的作用也是不一样的。
举例销售数据：可以反映销售状况，通过不同的时间，市场环境，好坏，趋势，等等变量，反映经营状况，生产状况，企业经营者要根据数据做判断，来指导销售，生产，以及库存，制定生产计划等等。例如：去年焦炭企业连续亏损，企业就要根据市场数据做生产调整，来压缩产能，换取市场价格回升。等等。
财务数据，生产数据，等等的作用都是必须的，并且都是至关重要的，数据的缺失，或者统计不出来。企业经营者，管理者，就像瞎子过马路一样，危险的很。
其他数据的重要性都是一样的，我不在一一举例了，希望能够帮助你。
什么叫软件质量？
1 软件质量就是 “ 软件与明确的和隐含的定义的需求相一致的
程度
2 指定的标准定义了一组指导软件开发的准则，如果没有
遵守这些准则，几乎肯定会导致质量不高。
3 通常，有一组没有显式描述的隐含需求（如期望软件是
容易维护的）。如果软件满足明确描述的需求，但却不
满足隐含的需求，那么软件的质量仍然是值得怀疑的
软件质量考虑要素
功能性
1功能性
当软件在指定条件下使用时，软件产品提供满足明确和隐含
要求的功能的能力。
l 适合性
软件产品符合需求，能解决用户业务问题
l 准确性
软件产品数据和处理处理能力要准确
l 互操作性
软件产品与其他系统的交互和对接能力。
l 安全保密性
软件产品权限安全，不同角色进入拥有不同的操作权限.
性能
时间特性
软件产品执行其功能时，提供满足需求的响应时间和处理时
间以及吞吐率等指标的能力。
l 资源利用性
软件产品执行其功能时，提供满足需求的CPU、内存等占用
率的能力
安全性
软件在受到恶意攻击的情形下依然能够继续正确运行的能力
l 软件被在授权范围内合法使用的能力，如：序列号决定使用
数。
兼容性
软件适应不同的规定环境下的能力
l 软件遵循与可移植性有关的标准或约定的能力
l 软件与其他替代软件兼容的能力
l 常见的兼容性（浏览器、操作系统）
可靠性
可靠性
在指定条件下使用时，软件产品维持规定的性能级别的能力。
l 成熟性
软件产品为避免由软件内部的故障而导致失效的能力。
l 容错性
软件出现故障或者违反其指定接口的情况下，依然维持规定
的性能级别的能力。
l 易恢复性
失效发生后，重建规定的性能级别并恢复受直接影响的数据
的能力。
易用性
易用性
在指定条件下使用时，软件产品被理解、学习、使用和吸引
用户的能力。
l 易理解性
软件产品让用户无须过多学习就能理解的能力。
l 易学性
软件产品让用户即使参加了学习，学习成本高低的能力。
l 易操作性
软件产品让用户操作方便，符合使用习惯的能力。
l 吸引性
软件产品让用户觉得舒服、操作吸引眼球的能力。
l 用户体验性
是以上几个特性的统称，部分企业把易用性也称之为用户体
验性，是一个比较时髦的词。
安装、卸载
执行安装/卸载时，能按照一定的规格和流程将软件安装上
的能力。
l 简化的软件安装/卸载过程
l 提供亲切友善的操作逻辑或接口
l 软件完整，避免被盗版、破解或植入病毒
可维护性
易分析性
软件出问题后，快速判断问题点并能快速修复的能力。
l 易改变性
软件修改后可快速发布，快速投入生产的能力。
l 稳定性
软件避免由于软件修改而造成意外结果的能力。
l 易测试性
软件版本升级修改后被快速确认的能力。
可移植性
适应性
软件不需采用其他手段就可适应不同的指定环境的能力。
l 易安装性
软件在指定环境中被快速安装的能力。
l 共存性
软件在同一环境下同与其他软件共存的能力。
l 易替换性
软件在同一环境下，替代另一个相同用途的软件的能力
转载请注明出处51数据库 » 数据质量软件 质量管理工具有哪些能简单分析就行
