什么叫二维数字矩阵分析法？
矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart） 什么是矩阵数据分析法矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的质量管理七种工具之一。矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。它是一种定量分析问题的方法。目前，在日本尚广泛应用，只是作为一种“储备工具”提出来的。应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。矩阵数据分析法的原理在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。矩阵数据分析法的应用时机当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。利用这个方法就能确定哪些因素是临界质量特性。和其他工具结合使用1.可以利用亲和图（affinity diagram）把这些要求归纳成几个主要的方面。然后，利用这里介绍进行成对对比，再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。2.过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用。3.质量功能展开。两者有差别的。本办法是各个因素之间的相互对比，确定重要程度；而质量功能展开可以利用这个方法的结果。用来确定具体产品或者某个特性的重要程度。当然，还有其他各种方法可以采用，但是，这种方法的好处之一是可以利用电子表格软件来进行。如何使用矩阵数据分析法下面通过例子来介绍如何进行矩阵数据分析法。1、确定需要分析的各个方面。我们通过亲和图得到以下几个方面，需要确定它们相对的重要程度：易于控制、易于使用、网络性能、和其他软件可以兼容、便于维护。2、组成数据矩阵。用Excel或者手工做。把这些因素分别输入表格的行和列，如表所示。3、确定对比分数。自己和自己对比的地方都打0分。以 “行”为基础，逐个和“列”对比，确定分数。“行”比“列”重要，给正分。分数范围从9到1分。打1分表示两个重要性相当。譬如，第2行“易于控制”分别和C列“易于使用”比较，重要一些，打4分。和D列“网络性能”比较，相当，打1分。…………如果“行”没有“列””重要，给反过来重要分数的倒数。譬如，第3行的“易于使用”和B列的“易于控制”前面已经对比过了。前面是4分，现在取倒数，1/4=0.25。有D列“网络性能”比，没有“网络性能”重要，反过来，“网络性能”比“易于使用”重要，打5分。现在取倒数，就是0.20。实际上，做的时候可以围绕以0组成的对角线对称填写对比的结果就可以了。表1：矩阵数据分析法 ABCDEFGH1 易控制易使用网络性能软件兼容便于维护总分权重%2易于控制04131926.23易于使用0.2500.200.330.251.033.04网络性能150331234.95软件兼容0.3330.3300.33411.66便于维护140.33308.3324.2 总分之和34.374、加总分。按照“行”把分数加起来。在G列内得到各行的“总分”。5、算权重分。把各行的“总分”加起来，得到“总分之和”。再把每行“总分”除以“总分之和”得到H列每个“行”的权重分数。权重分数愈大，说明这个方面最重要，“网络性能”34.9分。其次是“易于控制”26.2分。
网络攻防专业能力测试考什么
选择题，简答题，名词解释，判断题，案例分析题等等。
网络攻防是指计算机的防病毒技术和制造具破坏性的病毒的技术。
《网络攻防技术》由浅入深地介绍了网络攻击与防御技术。首先，从网络安全所面临的不同威胁入手，详细介绍了信息收集、口令攻击、缓冲区溢出、恶意代码、Web应用程序攻击、嗅探、假消息、拒绝服务攻击等多种攻击技术，并给出一定的实例分析，然后，从网络安全、访问控制机制、防火墙技术、入侵检测、蜜罐技术等方面系统介绍网络安全防御技术，进而分析了内网安全管理的技术和手段。
SWOT矩阵分析的分析步骤
SWOT分析的步骤：
好的SWOT分析的前提是正确识别出优势、劣势、机会与威胁因素。而评价某种因素优劣与否，该因素又预示着机会或威胁，取决于企业的生存环境，而企业的生存环境主要由行业背景与主要竞争对手构成。
行业背景主要指行业的关键成功因素，即在本行业中要想获得良好的效益、声望和市场表现而必须具备的几项关键的技能与资源，这决定了企业拥有的某项资源的优劣性。同时，行业背景还揭示机会与威胁，即当前和未来一段时间内，行业环境中存在的、或可能出现的，将对企业和竞争对手都发生重大影响的外界因素。竞争对手决定了行业的竞争程度激烈与否，直接反映企业的竞争力强弱。 因此，一个从企业生存环境出发来考察企业竞争实力的SWOT分析步骤可以用该图来表示。
1、罗列企业的优势和劣势，可能的机会与威胁。
2、优势、劣势与机会、威胁相组合，形成SO、ST、WO、WT策略。
3、对SO、ST、WO、WT策略进行甄别和选择，确定企业应该采取的具体战略与策略。
SWOT矩阵：
优势（s) 劣势(w)
机会(o) so战略（增长型战略） wo战略（扭转型战略）
威胁(t) st战略（多种经营战略） wt战略（防御型战略）
竞争优势（S）是指一个企业超越其竞争对手的能力，或者指公司所特有的能提高公司竞争力的东西。例如，当两个企业处在同一市场或者说它们都有能力向同一顾客群体提供产品和服务时，如果其中一个企业有更高的赢利率或赢利潜力，那么，我们就认为这个企业比另外一个企业更具有竞争优势。
竞争优势可以是以下几个方面：
●技术技能优势：独特的生产技术，低成本生产方法，领先的革新能力，雄厚的技术实力，完善的质量控制体系，丰富的营销经验，上乘的客户服务，卓越的大规模采购技能
●有形资产优势：先进的生产流水线，现代化车间和设备，拥有丰富的自然资源储存，吸引人的不动产地点，充足的资金，完备的资料信息
●无形资产优势：优秀的品牌形象，良好的商业信用，积极进取的公司文化
●人力资源优势：关键领域拥有专长的职员，积极上进的职员，很强的组织学习能力，丰富的经验
●组织体系优势：高质量的控制体系，完善的信息管理系统，忠诚的客户群，强大的融资能力
●竞争能力优势：产品开发周期短，强大的经销商网络，与供应商良好的伙伴关系，对市场环境变化的灵敏反应，市场份额的领导地位
竞争劣势（W）是指某种公司缺少或做的不好的东西，或指某种会使公司处于劣势的条件。可能导致内部弱势的因素有：
●缺乏具有竞争意义的技能技术
●缺乏有竞争力的有形资产、无形资产、人力资源、组织资产
●关键领域里的竞争能力正在丧失
公司面临的潜在机会(O)： 市场机会是影响公司战略的重大因素。公司管理者应当确认每一个机会，评价每一个机会的成长和利润前景，选取那些可与公司财务和组织资源匹配、使公司获得的竞争优势的潜力最大的最佳机会。
潜在的发展机会可能是：
●客户群的扩大趋势或产品细分市场
●技能技术向新产品新业务转移，为更大客户群服务
●前向或后向整合
●市场进入壁垒降低
●获得购并竞争对手的能力
●市场需求增长强劲，可快速扩张
●出现向其他地理区域扩张，扩大市场份额的机会
危及公司的外部威胁(T)： 在公司的外部环境中，总是存在某些对公司的盈利能力和市场地位构成威胁的因素。公司管理者应当及时确认危及公司未来利益的威胁，做出评价并采取相应的战略行动来抵消或减轻它们所产生的影响。
公司的外部威胁可能是：
●出现将进入市场的强大的新竞争对手
●替代品抢占公司销售额
●主要产品市场增长率下降
●汇率和外贸政策的不利变动
●人口特征，社会消费方式的不利变动
●客户或供应商的谈判能力提高
●市场需求减少
●容易受到经济萧条和业务周期的冲击
由于企业的整体性和竞争优势来源的广泛性，在做优劣势分析时，必须从整个价值链的每个环节上，将企业与竞争对手做详细的对比。如产品是否新颖，制造工艺是否复杂，销售渠道是否畅通，价格是否具有竞争性等。如果一个企业在某一方面或几个方面的优势正是该行业企业应具备的关键成功因素，那么，该企业的综合竞争优势也许就强一些。需要指出的是，衡量一个企业及其产品是否具有竞争优势，只能站在现有潜在用户角度上，而不是站在企业的角度上。
企业在维持竞争优势过程中，必须深刻认识自身的资源和能力，采取适当的措施。因为一个企业一旦在某一方面具有了竞争优势，势必会吸引到竞争对手的注意。一般地说，企业经过一段时期的努力，建立起某种竞争优势；然后就处于维持这种竞争优势的态势，竞争对手开始逐渐做出反应；而后，如果竞争对手直接进攻企业的优势所在，或采取其它更为有力的策略，就会使这种优势受到削弱。所以，企业应保证其资源的持久竞争优势。
资源的持久竞争优势受到两方面因素的影响：企业资源的竞争性价值和竞争优势的持续时间。
评价企业资源的竞争性价值必须进行四项测试：
1、这项资源是否容易被复制？一项资源的模仿成本和难度越大，它的潜在竞争价值就越大。
2、这项资源能够持续多久？资源持续的时间越长，其价值越大。
3、这项资源是否能够真正在竞争中保持上乘价值？在竞争中，一项资源应该能为公司创造竞争优势。
4、这项资源是否会被竞争对手的其他资源或能力所抵消？
影响企业竞争优势持续时间的主要因素有三点：
（1）建立这种优势要多长时间？
（2）能够获得的优势有多大？
（3）竞争对手做出有力反应需要多长时间？
如果企业分析清楚了这三个因素，就可以明确自己在建立和维持竞争优势中的地位。当然，SWOT分析法不是仅仅列出四项清单，最重要的是通过评价公司的强势、弱势、机会、威胁，最终得出以下结论：（1）在公司现有的内外部环境下，如何最优的运用自己的资源；（2）如何建立公司的未来资源。
基于随机博弈与改进WolF-PHC的网络防御决策方法
基于随机博弈与改进WolF-PHC的网络防御决策方法 杨俊楠
问题：实际网络攻防中很难达到完全理性的要求，使得现有方法的准确性和指导价值有所降低。状态爆炸。
思路：从网络攻防对抗实际出发，分析有限理性对攻防随机博弈的影响，在有限理性约束下构建攻防随机博弈模型。针对网络状态爆炸的问题，提出一种基于攻防图的网络状态与攻防动作提取方法，有效压缩了博弈状态空间。在此基础上引入了强化学习中的WoLF-PHC算法进行分析，并设计了具有在线学习能力的防御决策算法，通过引入资格迹改进WoLF-PHC算法，进一步提高了防御者的学习速度。
所得策略在有限理性下优于现有攻防随机博弈模型的纳什均衡策略。
本文贡献：
（1）提出一种以主机为中心的攻防图模型并设计了攻防图生成算法，有效压缩了博弈状态空间。
（2）本文将强化学习引入到随机博弈中，使随机博弈由完全理性拓展到有限理性领域。现有有限博弈大多采用生物进化机制进行学习，以群体为研究对象，与其相比，本文所提方法降低了博弈参与人之间的信息交换，更适用于指导个体防御决策。
（3）基于资格迹对WoLF-PHC算法进行了改进，加快了防御者的学习速度，减少了算法对数据的依赖并通过实验证明了方法的有效性。
强化学习：一种经典的在线学习方法，其参与人通过环境的反馈进行独立学习，相比生物进化方法，强化学习更适于指导个体的决策。
基于随机博弈的攻防对抗建模
问题描述与分析
有限理性下的攻防随机博弈学习机制需满足2点需求：
1）学习算法的收敛性。
2）学习过程不需要过多攻击者信息。
WoLF-PHC算法是一种典型的策略梯度强化学习方法，使防御者通过网络反馈进行学习，不需要与攻击者之间过多的信息交换。
WoLF机制的引入保证了WoLF-PHC算法的收敛性：在攻击者通过学习采用纳什均衡策略后，WoLF机制使得防御者能够收敛到对应的纳什均衡策略；在攻击者尚未学习到纳什均衡策略时，WoLF机制使得防御者能够收敛到对应的最优防御策略。
攻防随机博弈模型
对每个状态下博弈所需的“信息”和“行动顺序”2个关键要素进行假定。
（1）“信息”。受有限理性的约束，将攻击者历史动作和攻击者的收益函数设定为攻击者的私有信息。网络状态为双方的共同知识。
（2）“行动顺序”。由于攻防双方的非合作行，双方只能通过检测网络来观察对方的行动，这会比动作的执行时间至少延迟一个时间片，所以在每个时间片攻防双方是同时行动的，这里的“同时”是一个信息概念而非时间概念，即尽管从时间概念上攻防双方的选择可能不在同一时刻，但由于攻防双方在选择行动时不知道对方的选择则认为是同时行动。
为了增强模型的通用性将转移概率设定为攻防双方的未知信息。
定义1.攻防随机博弈模型（attack defense stochastic game model,AD-SGM）是一个六元组AD-SGM=（N,S,DR,Q, ）,其中：
①N=（attacker,defender）为参与博弈的2个剧中人，分别代表网络攻击者和防御者；
②S=（ , ,···, ）为随机博弈状态集合，由网络状态组成；
③D=（ , ,···, ）为防御者动作集合，其中 ={ , ,···， }为防御者在博弈状态 的动作集合；
④ ( ,d, )为防御者状态转移后的立即回报
⑤ ( ,d)为防御者的状态-动作收益函数，指期望收益
⑥ 为防御者在状态 的防御策略
基于攻防图的网络状态与攻防动作提取方法
随即博弈模型重要组成部分——网络状态与攻防动作
关键点是对两者的提取
每个网络状态包含当前网络所有节点的安全要素，网络状态的数量是安全要素的幂集，会产生“状态爆炸”。为此提出了以主机为中心的攻防图模型，每个状态节点仅描述主机状态，可以有效压缩状态节点规模。利用此攻防图提取的网络状态及攻防动作更有利于进行网络攻防对抗分析。
定义2.攻防图是一个二元组G=（S,E）。其中S={ , ,····, }是节点安全状态集合, =host,privilege,其中host是节点的唯一标识，privilege={none,user,root}分别标识不具有任何权限、具有普通用户权限、具有管理员权限。E=（ , ）为有向边，标识攻击动作或防御动作的发生引起节点状态的转移， =( ,v/d, ),k=a,d,其中 为源结点， 为目标结点。
攻防随机博弈模型的状态集合由攻防图节点提取，防御动作集合由攻防图的边提取。
1）网络安全要素
网络安全要素NSE由 网络连接关系矩阵C 、 节点脆弱性信息V 、 节点服务信息F 、 节点访问权限P 组成。其中C=host host port描述节点之间的连接关系，矩阵的行表示源节点shost，矩阵的列表示dhost，矩阵元素表示shost到dhost的端口port访问关系，当port= 时表示shost与dhost之间不存在连接关系；V=host,service,cveid表示节点host上的服务service存在脆弱性cveid，包括系统软件、应用软件存在的安全漏洞和配置不当或配置错误引起的安全漏洞；F=host,service表示节点host上开启服务service；P=host,privilege表示攻击者在节点host上拥有privilege访问权限。
2）攻击模板
攻击模板AM时对脆弱性利用的描述：AM=tid,prec,postc。其中tid是攻击模式标识；prec=P,V,C,F描述攻击者利用一个脆弱性所需具备的前提条件集合，包括攻击者在源节点shost上具有的初始访问权限privilege、目标节点的脆弱性信息cveid、网络节点关系C、节点运行服务F，只有满足该条件集合，攻击者才能成功利用该脆弱性；postc=P，C，sd描述攻击者成功利用一个脆弱性而产生的后果，包括攻击者在目标节点上获得权限的提升、网络连接关系的变化以及服务破坏等。
3）防御模块
防御模板DM是防御者在预测或者识别攻击后采取的相应措施：DM=tid,dset，tid是攻击标识，dset={ ,post , ,post ,····， ,post }是应对特定攻击的防御策略集。其中， 是防御策略标识；post =F,V,P,C描述防御策略对网络安全要素的影响，包括对节点服务信息、节点漏洞信息、攻击者权限信息、节点连接关系等的影响。
攻防图生成算法
基于WoLF-PHC的博弈分析与策略选取
将强化学习机制引入到有限理性随机博弈中，采用WoLF-PHC算法在AD-SGM基础上进行防御策略选取。
WoLF-PHC算法原理
Q-learning算法
Q-learining是WoLF-PHC算法的基础，是一种典型的免模型强化学习算法，
Q-learning中Agent通过与环境的交互获得回报和环境状态转移的只是，知识用收益 来表示，通过更新 来进行学习。其收益函数 为
Q-learning的策略为
PHC算法
爬山策略算法是一种适用于混合策略的简单实用的梯度下降学习算法，是对Q-learning的改进。PHC的状态-动作收益函数 与Q-learning相同，但不再沿用Q-learning的策略更新方式，而是通过执行爬山算法对混合策略 进行更新， 为策略学习率。
WoLF-PHC算法
狼爬山策略算法是对PHC算法的改进。通过引入WoLF机制，使防御者具有2种不同的策略学习率，当获胜时采用低策略学习率 ,当失败时采用高策略学习率 .
2个学习率使得防御者在比与其表现差时能快速适应攻击者的策略，比预期表现差时能快速适应攻击者的策略，比与其表现好时能谨慎学习。最重要的时WoLF机制的引入，保证了算法的收敛性。WoLF-PHC算法采用平均策略作为胜利和失败的判断标准
基于资格迹的改进WoLF-PHC及防御策略算法
为提高WoLF-PHC算法的学习速度，减少算法对数据量的依赖程度，引入资格迹对WoLF-PHC进行改进。资格迹能跟踪最近访问的特定状态-动作轨迹，然后将当前回报分配给最近访问的状态-动作。
对WoLF-PHC进行改进。定义，每个状态-动作的资格迹为e(s,a)设定当前网络状态为 ，资格迹更新：
算法2 防御决策算法
实验分析
利用工具对实验网络进行扫描
构建实验场景的AD-SGM
①N=（attacker,defender）为参与博弈的局中人，分别代表网络攻击者和防御者。
②随机博弈状态集合S=（s0,s1,s2,s3,s4,s5,s6），随机博弈状态由网络状态组成，从攻击图与防御图种的节点提取。
测试与分析
实验的目的：1）测试不同参数设置对算法的影响，从而找出适用于本场景的实验参数
2）将本文的方法与现有典型方法进行比较，验证本文方法的先进性；
3）测试基于资格迹对WoLF-PHC算法改进的有效性。
1）
2）
第一组实验：
[12]随即博弈 [16]演化博弈
[12]防御策略为 =0.7, =0.3
[16]演化稳定均衡的防御策略为 =0.8, =0.2
第二组实验：
可知，当面对学习能力较弱的攻击者时，本文方法由于文献[12]和文献[16]的方法。当面对学习能力较强的攻击者时，如果攻击者尚未通过学习得到纳什均衡，此时本文的方法仍然优秀；如果攻击者通过学习得到了纳什均衡策略，取得与文献[12]相同的效果，并优于文献[16]。
有无资格迹的对比测试
每1000次的平均收益变化对比
统计有、无资格迹下前3000次防御收益的平均值，各统计10次。
qc七大手法：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法的内容是什么
QC7大手法的内容是什么？
新QC七大手法
1. 关联图法--TQM推行, 方针管理, 品质管制改善, 生产方式,
生产管理改善
2.KJ法--开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善
3. 系统图法--开发, 品质保证, 品质改善
4.矩阵图法--开发, 品质改善, 品质保证
5.矩阵开数据解析法--企划, 开发, 工程解析
6. PDPC法--企划, 品质保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理
改善, 设备管理改善
7. 箭法图解法--品质设计, 开发, 品质改善
新旧QC七大手法
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：（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
矩阵数据分析法的如何使用
下面通过例子来介绍如何进行矩阵数据分析法。
1、确定需要分析的各个方面。我们通过亲和图得到以下几个方面，需要确定它们相对的重要程度：易于控制、易于使用、网络性能、和其他软件可以兼容、便于维护。
2、组成数据矩阵。用Excel或者手工做。把这些因素分别输入表格的行和列，如表所示。
3、确定对比分数。自己和自己对比的地方都打0分。以 “行”为基础，逐个和“列”对比，确定分数。“行”比“列”重要，给正分。分数范围从9到1分。打1分表示两个重要性相当。譬如，第2行“易于控制”分别和C列“易于使用”比较，重要一些，打4分。和D列“网络性能”比较，相当，打1分。…………如果“行”没有“列””重要，给反过来重要分数的倒数。譬如，第3行的“易于使用”和B列的“易于控制”前面已经对比过了。前面是4分，现在取倒数，1/4=0.25。有D列“网络性能”比，没有“网络性能”重要，反过来，“网络性能”比“易于使用”重要，打5分。现在取倒数，就是0.20。实际上，做的时候可以围绕以0组成的对角线对称填写对比的结果就可以了。
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