Java中如何做好統計分析

一、識別信息需求識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信

一、識別信息需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

二、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：①將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，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明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；③記錄表應便于使用；④采取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

三、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析，使其轉化為信息。常用的分析方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

四、數據分析過程的改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準、滯后而導致決策失誤的問題；信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；大數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；大數據分析所需資源是否得到保障。

如何有效進行數據分析

1. 探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

2. 模型選定分析：在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3. 推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。