倾尽一世柔情丶
质量管理五大工具，也称品管五大工具。包括：1.统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）；2.测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）；3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）；5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
以下是学习过程：
一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；二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、回归分析等。 MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析。
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。
了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA促进了解和改进（减少变差）。
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、回归分析等。 MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
信息系统的数据备份和恢复有哪几种方法？请分别介绍其特点。
数据备份是数据存储管理的基础，但数据存储管理不应被简单地理解为数据备份工作。因为随着计算机应用的普及，数据已经成为数据拥有者的重要财富，一旦发生数据丢失将造成计算机使用者的巨大损失。当今的数据存储管理工作已超出早期的数据备份工作的范畴，包括了数据备份、数据恢复、备份索引、备份设备及媒体和灾难恢复等与数据备份相关的所有管理，成为系统管理的一个重要组成部分。
常见的数据备份与恢复方法有以下几种：
1.数据备份：数据备份(Backup)是指将计算机硬盘上的原始数据（程序）复制到可移动媒体(Removable Media)上，如磁盘、磁带、光盘等，在出现数据丢失或系统灾难时将复制在可移动媒体上的数据恢复到硬盘上，从而保护计算机的系统数据和应用数据。
2.数据恢复：数据恢复(Recover)是数据备份的逆过程，即将备份的数据恢复到硬盘上的操
作。
3.数据归档：数据归档(Archive)将硬盘数据复制到可移动媒体上，与数据备份不同的是，数据归档在完成复制工作后将原始数据从硬盘上删除，释放硬盘空间。数据归档一般是对与年度或某一项目相关的数据进行操作，在一年结束或某一项目完成时将其相关数据存到可移动媒体上，以备日后查询和统计，同时释放宝贵的硬盘空间。
3.归档恢复：归档恢复(Retrieve)是数据归档的逆操作，将归档数据写回到硬盘上。
4.在线备份：在线备份(On-line backup)是指对正在运行的数据库或应用进行备份，通常对打开的数据库和应用是禁止备份操作的，然而现在的有些计算机应用系统要求24小时运转(如银行的ATM业务)，因此要求数据存储管理软件能够对在线的数据库和应用进行备份。
5.离线备份：离线备份(Off-line backup)指在数据库SHUTDOWN或应用关闭后对其数据进行备份，离线
备份通常采用全备份。
6.全备份：全备份(Full backup)是备份策略的一种。执行数据全部备份操作。
7.增量备份：增量备份(Incremental backup)相对全备份而言，是备份策略的一种，只备份上一次备份后数据的改变量。
8.并行技术：并行技术(Parallelism)是指将不同的数据源同时备份/恢复到同一个备份设备/硬盘上。并行技术是考察数据存储管理软件性能的一个重要参数，有些厂商的软件只能支持并行备份，而有的厂商则可以实现并行地备份及恢复；并且，真正有效的并行技术将可以充分利用备份设备的备份速度(带宽)，实现大数据量有限时间备份。
9.数据克隆：数据克隆(Clone)是实现灾难恢复的一种重要手段，通过将原始数据同时备份到两份可移动媒体上，将其中一份备份数据(Clone)转移到地理位置不同的办公室存放，在计算机系统发生重大灾难如火灾，系统连接的
备份设备和备份数据都被损坏的情况下，将重要数据在另一套系统上恢复，保障业务的正常运行。所有数据存储管理软件都提供克隆功能。
数据库与信息系统 软件测试和质量保证 这两个专业那个比较好找工作
这两门都离不开
如果非要做出比较，还是前者吧，目前的信息化时代，数据库已经是必不可少的，而SQA，只要会写代码的就肯定会点，当然数据库也会。
前者可以成为DBA，后者嘛我有朋友做了项目经理
质量管理工具有哪些，能简单分析就行？
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。
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。
加强税收数据质量管理有什么意义
一、加强税收数据质量管理有三大方面意义：
1、加强税收数据质量管理，进一步加快税收系统信息化建设步伐，促进数据的安全、高效、有序运行，提高税收管理信息系统数据的全面性和真实性，全面提升税收征管信息系统在税收系统范围内的运行质量；
2、加强税收数据质量管理，进一步推进税收工作向精细化、科学化、专业化的方向迈进，逐步强化税收数据管理，不断拓宽税收数据管理渠道，加快信息化建设；
3、加强税收数据质量管理，进一步推行税收科学化、信息化、精细化管理，加快税收信息化建设，及时掌握真实、完整的税收信息数据，对充分发挥税收各项职能作用，反应税收工作的现状，预测税收发展趋势，切实维护纳税人的合法权益，为国家的宏观分析决策、引导资源优化配置、更好地服务经济社会发展大局提供坚实的基础。通过分析信息数据可揭示征收管理中的薄弱环节，使决策建立在客观、真实基础上，从根本上实现决策从经验型向科学型转变，从而避免认识上的误区和工作上的盲点。
二、如何加强税收数据质量管理：
1、统一思想，提高认识。对应职能部门要以数据采集、复核、修正、垃圾数据清理工作为抓手，制定实施方案，突出数据采集、核查、录入、修正、垃圾数据清理任务的分配、人员安排、时间进度，把工作职责、环节、任务分配到具体部门和责任人，层层把关、层层落实，做到人人身上有任务、个个肩上有担子，确保征管基础数据清理工作顺利实施。
2、规范数据采集，确保录入质量。要求各单位在采集数据时做到采集前有审核，采集后及时复核、校验，发现问题数据及时确认并纠正，确保数据录入的质量，使采集到征管系统的数据能够满足应用需求。
3、加强数据维护，提高数据质量。加强数据质量监控分析，采取人工审核、计算机自动审核、人机结合审核和实地抽查等多种方式，加强征管系统的数据审核。做到对采集到征管系统的数据既有过程控制，又有事后监控审核，促进数据质量的进一步提高。
4、深化数据应用，提高管理水平。各单位在充分利用征管系统提供的数据资源，进一步加强数据应用工作，针对对征管基础数据分析利用重视不够现象，建立涉税信息分析机制，积极利用征管数据分析研究解决税收征管问题，养成利用征管数据分析研究解决征管问题的习惯，通过税收分析和纳税评估，发现征管薄弱环节和疑点问题，采取有针对性的措施加强征管，积极研究、探索科学实用的分析方法，同时根据数据应用过程中暴露出的问题，改进数据管理方法和手段，促进数据质量不断提高。
5、围绕平台，查缺补漏。充分应用综合征管软件的查询统计模块，各管理分局人员不定期进行管户查对，有针对性地对异常数据进行修正和补录，对每期数据通报中存在的问题数据深入剖析原因，提出改进措施和建议及时整改，防微杜渐；同时抓好数据整改落实后续管理，切实提高征管业务系统中数据的质量。
6、加强业务操作培训，提高干部运用水平。县局将综合征管软件运用培训和辅导作为一项长期性的基础工作，采取多渠道、多形式和多层次的学习培训，保证各岗位操作人员对负责的功能模块能大胆使用，正确熟练操作，规范处理各项税收征管事务。
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