pnchart的使用方法

⑴ QC新老七大手法分别指的是哪七大手法

一、老QC七大手法包括：

检查表、层别法（分层法）、排列图（柏拉图）、直方图、鱼骨图（因果图）、控制图（管制图）、散布图。

二、QC新七大手法指的是：

关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。

三、运用途径图片：

列举介绍：

一、检查表

检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。

二、数据分层法

数据分层法又称为层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

三、排列图

排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。

柏拉图分析的步骤：

（1） 将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别；

（2） 纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈；

（3） 决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期；

（4） 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上；

（5） 绘上柱状图；

（6） 连接累积曲线。

四、直方图

在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。

直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。

在制作直方图时，牵涉统计学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。

五、因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。

六、散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。

这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素，y 表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x 和 y 的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断 x和 y 的相关情况。

在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

七、控制图

控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制图使用后，就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。

它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

⑵ ios开发中用pnchart画柱状图怎么调整柱状之间的间距

下面，就为大家推荐几款热门的可视化工具： VARCHART XGantt 甘特图控件VARCHART XGantt让您能够以横道图、柱状图的形式来编辑、打印以及图形化的表示您的数据，它能在几分钟之内实现您想要的甘特图开发，而且只需要通过简单设计模式下的属性页...

⑶ 电子行业QC的七大手法是那些.怎样用

一、QC七大手法分为： 1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图 2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图 3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法 计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。（数一数） 计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量） 4、QC七大手法由五图，一表一法组成： 五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图） 一表：查检表（甘特图） 一法：层别法 二、介绍简易七大手法： 1、甘特图： 用途 1、工作进度安排 2、查核工作进度 3、掌握现况 4、日常计划管理用
是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。 2、统计图（条形图）： 用途 1、异常数据一目了然。 2、容易对照比较。 3、易看出结论。
应用最普通报章、杂志均可看到的图表。 应用到层别法。 3、推移图（趋势图）： 用途 1、数据对时间变化管理使用。 2、可以把握现状、掌握问题点。 3、效果、差异比较。
了解数据差异最简单的方法，应用很广。 次品率、推移图。 4、流程图： 用途 1、工作内容之表示。 2、容易掌握工作站。 3、教育、说明用。
工作说明、内容之简易表示方法。 5、圆图： 用途 1、用以比较各部分构成比例。 2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。 3、直截了当的描绘各项所占比例。
用到层别法。 三、介绍旧七大手法： 1、查检表（CHECK LIST） 用途 1、日常管理用 2、收集数据用 3、改善管理用
帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集 2、层别法： 用途 1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。 2、以4M，每1M层别之。
1、 借用其他图形，本身无图形。 2、 由大到小排列。 3、柏拉图（计数值统计）： 借用层别图。 由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。而将此数据加以分类、整理，并作成图表，充分的掌握问题点及重要原因，是时下不可缺的管理工具。而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。 定义：1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类，借以寻求占最大比率的原因状况或位置，按其大小顺序后排列，再加上累积值的图形。 2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点采取改善措施，故又称ABC图，（分析前面2-3项重要项目之控制。） 3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。 4）柏拉图制作说明： A 决定数据的分类项目 分类的方式有： a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。 b原因的分类包括材料别（厂商、成份等）。方式别（作业条件、程序、方法、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）。 分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在，然后再进行原因分析，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。 B 决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。 考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为期间）来收集数据。 C 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。 a 各项目按出现数据大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数。（其他项不可大于前三项，若大于时应再细分）。 b求各项目数据所占比率累计数之影响度。 c其他项排在最后，若太大时，须检讨是否其他重要要因需提出。 不良率（%）=各项不良数÷总检查数*100 影响度（%）=各项不良数÷总不良数×100 D 记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。 a 于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）；在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。 b 横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。 E 绘累计曲线： a点上累计不良数（或累计不良率）。 b 用折线连结。 F 绘累计比率： a 纵轴右边绘折线终点为100%。 b 将0~100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。 c 标出前三项（或四项）之累计影响度是否>80%或接近80%。 J 记入必要的事项： a 标题（目的）。 b 数据收集期间。 c 数据合计（总检查、不良数、不良率…等）。 d 工程别。 e 作成者（包括记录者，绘图者…）。 绘图注意事项：1）柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，[其他]项排在最后一位。 2）柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。 3）纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距离一致。 4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4~6项为原则。 5）改善前后之比较时： a 改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。 b 前后比较基准须一致，且刻度应相同，则更易于比较。 4、管制图： （1） 何为管制图： 为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之 品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。 管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是【一种以实际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较，而以时间顺序用图形表示者】。 （2） 基本特性： 一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。 在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Center Line，CL），一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit，UCL），在下方的称为管制下限（Lower Control Limit，LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。 （3） 管制图原理： 1）品质变异之形成原因 一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然（机遇）原因，一种为异常（非机遇）原因。 2）管制图界限之构成： 管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。 （4） 管制图种类： 1）依数据性质分类： A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有： a 平均数与全距管制图（X(—)-R Chart） b 平均数与标准差管制图（X(—)-σChart） c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart） d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart） e 最大值与最小值管制图（L-S Chart） B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有： a 不良率管制图（P Chart） b 不良数管制图（Pn chart ，又称np chart或d chart） c 缺点数管制图（C chart） d 单位缺点数管制图（U chart） 2）计数值与计量值管制图之应用比较 计量值
计数值 优点
1、甚灵敏，容易调查真因。 2、可及时反应不良，使品质稳定。
1、所须数据可用简单方法获得。 2、对整体品质状况之了解较方便。 缺点
1、抽样频度较高、费时麻烦。 2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。
1、无法寻得不良之真因。 2、及时性不足，易延误时机。 （5） 管制图之绘制： 介绍：计量值管制图（X-R）常用 1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。 2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个），分成约20-25组。 3）将各组数据记入数据表栏位内。 4）计算各组之平均值X。（取至测定值最小单位下一位数） 5）计算各组之全距R。（最大值-最小值=R） 6）计算总平均X。 X=（X1 X2 X3 … Xk）/k=ξXi/k（k为组数） 7）计算全距之平均R： R=（R1 R2 R3 … Rk）/k=ξRi/k 8）计算管制界限 X管制图：中心线（CL）=X 管制上限（UCL）=X A2R 管制下限（LCL）=X-A2R R管制图：中心线（CL）=R 管制上限（UCL）=D4R 管制下限（LCL）=D3R A2，D3，D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。 9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。 10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。 （6） 管制点之点绘制要领： 1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。 2）计量值变更管制图（X-R，X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。 （纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm） 3）中心线（CL）以实线记入，管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。 4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。 （各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数） 5）点之绘制有[·]、[○]、[△]、[×]…等，最好由厂内统一规定。 6）变管制图，二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上，可行的话最好距30mm左右。 （7） 管制图之判读： 1）管制状态之判断（制程于稳定状态） A 多数点子集中在中心线附近。 B 少数点子落在管制界限附近。 C 点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。 D 无点子超出管制界限以外。 2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准： A 连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%）。 B 连续35点中，出现在管制界限外点子不超出1点时。 C 连续100点中，出现在管制界限外点子不超出2点时。 制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因，故应追究调查原因并予以消除之。 3）检定判读原则： A 应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。 B 点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。 C 异常之一般检定原则：（8） 管制图使用之注意事项： 1）管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。 2）管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与取样数量之决定。 3）管制界限千万不可用规格值代替。 4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。 5）抽样方法以能取得合理样组为原则。 6）点子超出界限或有不正常之状态，必须利用各种措施研究改善或配合统计方法，把异常原因找出，同时加以消除。 7）X-R管制图里组的大小（n），一般采n=4-5最适合。 8）R管制图没下限，系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得，因之LCL取负值没有意义。 9）制程管制做得不好，管制图形同虚设，要使管制图发挥效用，应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上。

⑷ QC七大手法里管制图如何绘制

QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解
析法
计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据.（数一数）
计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据,一般为计量值,如长度、重要、浓度,有小数点的凡四舍五入都称之.（量一量）
QC七大手法由五图,一表一法组成：
五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）
一表：查检表（甘特图）
一法：层别法
4、管制图：
（1） 何为管制图：
为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业,一般均以侦测产品之
品质特性来替代“管理”作业是否正常,而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常?故设定一合理之高低界限,作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态,即为管制图之基本根源.
管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明.而主要主义即是【一种以实
际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较,而以时间顺序
用图形表示者】.
（2） 基本特性：
一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性,而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等,以时间别或制造先后别,依顺序将点绘于图上.
在管制图上有三条笔直的横线,中间的一条为中心线（Center Line,CL）,一般以蓝色之实线绘制.左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit,UCL）,在下方的称为管制下限（Lower Control Limit,LCL）,对上、下管制界限之绘制,则一般均用红色之虚线表现之,以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之.
（3） 管制图原理：
1）品质变异之形成原因
一般在制造的过程中,无论是多么精密的设备,环境,其品质特性一定都会有变动,绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种,一种为偶然（机遇）原因,一种为异常（非机遇）原因.
2）管制图界限之构成：
管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据,中心线为平均值,上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值,以判断制程中是否有问题发生,此即修哈特博士所创之法.
（4） 管制图种类：
1）依数据性质分类：
A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者.常用的有：
a 平均数与全距管制图（X(—)-R Chart）
b 平均数与标准差管制图（X(—)-σChart）
c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart）
d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart）
e 最大值与最小值管制图（L-S Chart）
B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之.常用的有：
a 不良率管制图（P Chart）
b 不良数管制图（Pn chart ,又称np chart或d chart）
c 缺点数管制图（C chart）
d 单位缺点数管制图（U chart）
2）计数值与计量值管制图之应用比较

\x09计量值 \x09计数值
优点 \x091、甚灵敏,容易调查真因.
2、可及时反应不良,使品质稳定. \x091、所须数据可用简单方法获得.
2、对整体品质状况之了解较方便.
缺点 \x091、抽样频度较高、费时麻烦.
2、数据须测定,且再计算,须有训练之人方可胜任.
1、无法寻得不良之真因.
2、及时性不足,易延误时机.
（5） 管制图之绘制：
介绍：计量值管制图（X-R）常用
1）先行收集100个以上数据,依测定之先后顺序排列之.
2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个）,分成约20-25组.
3）将各组数据记入数据表栏位内.
4）计算各组之平均值X.（取至测定值最小单位下一位数）
5）计算各组之全距R.（最大值-最小值=R）
6）计算总平均X.
X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k为组数）
7）计算全距之平均R：
R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k
8）计算管制界限
X管制图：中心线（CL）=X
管制上限（UCL）=X+A2R
管制下限（LCL）=X-A2R
R管制图：中心线（CL）=R
管制上限（UCL）=D4R
管制下限（LCL）=D3R
A2,D3,D4之值,随每组之样本数不同而有差异,但仍遵循三个标准差之原理,计算而得,今已被整理成常用系数表.
9）绘制中心线及管制界限,并将各点点入图中.
10）将各数据履历及特殊原因记入,以备查考、分析、判断.
（6） 管制点之点绘制要领：
1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入,以便资料之分析整理.
2）计量值变更管制图（X-R,X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法,一般原则以组之样本数（n）为参考,X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍.
（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm）
3）中心线（CL）以实线记入,管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号.
4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可.
（各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数）
5）点之绘制有[•]、[○]、[△]、[×]…等,最好由厂内统一规定.
6）变管制图,二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上,可行的话最好距30mm左右.
（7） 管制图之判读：
1）管制状态之判断（制程于稳定状态）
A 多数点子集中在中心线附近.
B 少数点子落在管制界限附近.
C 点子之分布与跳动呈随机状态,无规则可循.
D 无点子超出管制界限以外.
2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准：
A 连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%）.
B 连续35点中,出现在管制界限外点子不超出1点时.
C 连续100点中,出现在管制界限外点子不超出2点时.
制程在满足上述条件时,虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限,但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因,故应追究调查原因并予以消除之.
3）检定判读原则：
A 应视每一个点子为一个分配,非单纯之点.
B 点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因,各点子在界限内仍会有差异存在.
C 异常之一般检定原则：（如图所示）
（8） 管制图使用之注意事项：
1）管制图使用前,现场作业应予标准化作业完成.
2）管制图使用前,应先决定管制项目,包括品质特性之选择与取样数量之决定.
3）管制界限千万不可用规格值代替.
4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之.
5）抽样方法以能取得合理样组为原则.
6）点子超出界限或有不正常之状态,必须利用各种措施研究改善或配合统计方法,把异常原因找出,同时加以消除.
7）X-R管制图里组的大小（n）,一般采n=4-5最适合.
8）R管制图没下限,系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得,因之LCL取负值没有意义.
9）制程管制做得不好,管制图形同虚设,要使管制图发挥效用,应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上

⑸ Swift 有哪些优秀的第三方库

列一下用过或者名气很大的几个：Network:Alamofire：着名的AFNetworking网络基础库Swift版 - Alamofire/Alamofire · GitHubSwiftyJSON：最为开发者认可的JSON解析类 - SwiftyJSON/SwiftyJSON · GitHubStorage：SQLite.swift：简单、轻量，使用上最SQL的SQLite封装库 - stephencelis/SQLite.swift · GitHubSugarRecord：基于CoreData与REALM的好用封装 - SugarRecord/SugarRecord · GitHubUI：SweetAlert：带动画效果弹窗封装类 - codestergit/SweetAlert-iOS · ：灵动的动画标签栏类库 - Ramotion/animated-tab-bar · GitHubPNChart-Swift：带动画效果的图表控件库 - kevinzhow/PNChart-Swift · GitHubLTMorphingLabel：各种文字动画效果 - lexrus/LTMorphingLabel · GitHubCartography：用代码解决麻烦的AutoLayout - robb/Cartography · GitHub

⑹ 管制图是什么

管制图指用来判断流程是否稳定，有无机会或特殊变异原因的统计分析管理工具，主要是借由实际品质特性与根据过去经验的管制界限来作比较，按时间先后顺序来判别产品品质是否安定的一种图形，并研究其变异来源以监视、控制和改善流程。

⑺ 求助，使用PNChart制作线性表，为什么x轴的上坐标对应不上

你可以在制图的时候选择X,Y...散点图，也可以右键点现在的图表，数据源，自己修改X轴的数据源。

⑻ iOS或Android开发中有哪些库或工具可以帮助实现数据可视化

下面，就为大家推荐几款热门的可视化工具：

VARCHART XGantt

甘特图控件VARCHART XGantt让您能够以横道图、柱状图的形式来编辑、打印以及图形化的表示您的数据，它能在几分钟之内实现您想要的甘特图开发，而且只需要通过简单设计模式下的属性页配置，您可以不写一行代码就能快速的让VARCHART XGantt控件适应您的客户的各种需求，其强大的功能可与Microsoft的project系列产品媲美。

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AnyChart

AnyChart是基于Flash/JavaScript (HTML5) 的图表控件。使用AnyChart控件，可创建跨浏览器和跨平台的交互式图表和仪表。AnyChart 图表目前已被很多知名大公司所使用，可用于仪表盘、报表、数据分析、统计学、金融等领域。

AnyChart 可以被用于Web、桌面和移动应用程序，AnyChart 可运行于当前PC和Mac上所有主流的浏览器，如：Chrome, Safari, Firefox, Internet Explorer 和 Opera，并且可用于所有移动平台(Android (2.2+) 和 iOS (iPhone, iPad, iPod Touch). )上的主流浏览器。

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Dundas Dashboard

Dundas Dashboard基于Web的功能齐全的商业仪表板平台，能快速开发可定制、交互式的仪表盘。无论您是利用现有的BI基础架构/应用程序或者启动一个从 无到有的独立项目，Dundas为创建/开发复杂的数字仪表盘和使用户迅速而简单的获得强大的功能而提供业界最具成本效益的平台。它拥有很多亮点，如业界 首创交互式的HTML5移动界面和广泛支持MapRece、灵活的数据可视化、支持连接到任何数据源等。

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Visifire for Silverlight/WPF

Visifire是一款WPF&Silverlight图表控件，使用visifire可创建移动，Web和桌面应用程序的动态图表。 Visifire 图表控件还能嵌入到任何web页面。Visifire独立的服务器端技术能够与ASP, ASP.Net, SharePoint, PHP, JSP, ColdFusion, Python, Ruby或者简单的HTML一起使用。

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Iocomp ActiveX/VCL

被全球1000多家企业所使用的ActiveX/VCL工控仪表控件。Iocomp ActiveX/VCL 是一套用于工业控制的仪表盘控件，适用于 ActiveX 或 VCL 开发环境。Iocomp 工业仪表盘控件包（VCL版）包括多种用来创建专业的仪表和测量、工业控制、工业监控等相关的应用程序的控件包，包括仪表盘控件、开关控件、 实时曲线控件、LED灯控件等等。Iocomp ActiveX/VCL已被全球1000多家企业所使用，它具备实时、高速、专业的优势。 Iocomp ActiveX/VCL一共有四个版本：标准版(standard)、专业版(Pro)、绘图版(Plot)、终极版(Ultimate)。

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