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☆☆☆☆☆

杨军 等 著，杨军 等 编

图书标签:

• 统计质量控制
• 质量管理
• 统计学
• 过程控制
• 六西格玛
• 可靠性工程
• 数据分析
• SQC
• 质量改进
• 工业工程

出版社： 中国标准出版社

ISBN：9787506667517

版次：1

商品编码：11057516

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-06-01

页数：237

内容简介

《统计质量控制》从工程应用的角度出发，按照质量管理的常用工具→控制图→过程能力分析→试验设计→抽样检验→测量系统分析的顺序编写。首先，介绍了质量管理常用工具以及相关分析与回归分析，为工程实际系统梳理和分析质量问题提供基础方法；系统阐述控制图的原理、应用以及过程能力分析，指导生产过程的稳定控制。进而，系统介绍了常用的正交设计、均匀设计和田口设计等试验设计方法，指导工程技术人员进行试验设计和规划；从计数和计量两个方面，阐述了抽样检验的原理和方法，以指导原材料进厂和产品出厂等质量检验工作。最后，介绍常用的测量系统分析方法，为实际当中改进和提高测量系统能力提供技术支持。《统计质量控制》可供从事质量工作的工程技术人员参考使用，也可作为普通高校相关专业本科生和研究生的参考书。全书共11章。第l章绪论，对质量的基本概念，质量工程的控制模型、控制方法以及质量工作方法，质量控制在国内外的发展和现状等进行了概述。第2章介绍质量管理的常用工具，包括质量管理的新、老七种工具，并进行了简单对比。第3章介绍相关分析与回归分析，为探索和确定过程参数与产品质量特性的相关关系等提供基础方法。“质量管理始于控制图，终于控制图”，本书用4个章节的篇幅详细讲述控制图的原理、计算、绘制和使用。第4章介绍控制图的原理和方法，第5章讲述计量控制图，第6章叙述计数控制图，第7章简单介绍高级控制图，包括累积和控制图（CUSUM）和指数滑动平均控制图（EwMA）等。第8章介绍过程能力分析，在讲述基本概念的基础上，详细阐述多变异分析与各种过程能力指数的计算方法。第9章系统介绍常用的试验设计方法，主要包括正交设计、均匀设计和田口设计等。第10章介绍抽样检验，在回顾相关基本概念的基础上，阐述了计数抽样检验与计量抽样检验。第11章讲述测量系统分析，从分析测量系统的特点和要求入手，介绍测量系统的分析评价方法，包括均值极差法和方差分析法。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 质量的基本概念
1.1.1 产品质量特性
1.1.2 常用的质量概念
1.1.3 主要质量指标
1.1.4 现代质量观
1.2 质量工程
1.2.1 质量控制模型
1.2.2 质量控制方法
1.2.2.1 抽样检验
1.2.2.2 统计过程控制
1.2.2.3 试验设计
1.2.3 典型的质量工作方法
1.2.3.1 PDCA循环
1.2.3.2 质量目标管理
1.2.4 小结
1.3 质量控制的发展
1.3.1 国外质量控制的发展
1.3.2 我国的质量控制简介
第2章 质量管理常用工具
第3章 相关分析与回归分析
第4章 控制图的原理和方法
第S章 计量控制圈
第6章 计数控制图
第7章 高级控制图
第8章 过程能力分析
第9章 试验设计
第10章 抽样检验
第11章 测量系统分析
附表
参考文献

前言/序言

《数据炼金术：洞察万物的智慧》 简介 在这纷繁复杂、信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围。它们如同未经雕琢的矿石，蕴藏着无限的价值，等待着被发掘、提炼，最终转化为指引我们前行、洞察事物本质的智慧之光。然而，如何从这汪洋大海般的数据中捕捉到关键线索，如何让冰冷的数据开口说话，反映出隐藏在表象之下的真实规律，如何利用这些规律做出更明智的决策，从而规避风险、抓住机遇，一直以来都是困扰着众多领域探索者的难题。 《数据炼金术：洞察万物的智慧》正是这样一本旨在为每一位渴望从数据中汲取力量的读者，提供一套系统、实用且富有启发性的方法论的书籍。它并非枯燥的技术手册，也不是晦涩难懂的理论说教，而是一场关于如何将原始数据转化为有价值洞察的精彩旅程。本书将带领你穿越数据的迷雾，掌握解读数据、驾驭数据的关键技巧，最终让你拥有“炼金术”般的能力，将看似平凡的数据提炼成闪耀着智慧光芒的“黄金”。 本书内容深度解析： 本书的核心目标是让读者能够深刻理解数据背后的含义，并将其转化为切实可行的行动指南。为此，我们将从多个维度深入探讨数据分析的核心要素，层层递进，确保读者能够建立起坚实的数据思维体系。 第一部分：数据世界的基石——理解与搜集 在开启任何数据分析之前，我们首先需要理解数据的本质，以及如何有效地获取高质量的数据。 数据的语言与形态： 本部分将首先为你揭示不同类型数据的奥秘，包括定性数据与定量数据、离散数据与连续数据等。你将学会如何根据数据的性质，选择最恰当的分析工具和方法。我们将通过生动的案例，展示不同数据形态所蕴含的信息量，以及如何避免因对数据类型理解不清而导致的分析偏差。 数据的来源与获取： 探索数据无处不在的现实，我们将系统性地介绍数据的主要来源，从企业内部的运营记录、客户反馈，到公开的政府统计数据、互联网上的公开信息，再到第三方数据服务。本书将指导你如何设计高效的数据收集方案，如何识别和评估数据来源的可靠性，以及在数据收集过程中需要注意的伦理和法律问题。 数据质量的重要性： “垃圾进，垃圾出”——这是数据分析界的一句至理名言。本部分将强调数据质量的决定性作用，并详细讲解如何识别和处理数据中的常见问题，如缺失值、异常值、重复值、数据不一致等。你将学习到各种数据清洗技术，确保你所分析的数据是干净、准确、可靠的，为后续的分析奠定坚实基础。 第二部分：数据的透视镜——可视化与初步探索 一旦拥有了洁净的数据，接下来的关键是让数据“说话”，通过直观的视觉呈现，快速把握数据的整体概貌和潜在规律。 数据可视化的艺术与科学： 本部分将深入探讨数据可视化的核心原则与技巧。我们将介绍不同类型的图表，如柱状图、折线图、散点图、饼图、热力图等，并讲解它们各自适用于表达何种信息。你将学会如何选择最能有效传达你的发现的图表，如何设计清晰、简洁、有冲击力的可视化作品，避免信息冗余和误导。本书将强调可视化不仅仅是美观，更是理解和沟通数据的强大工具。 描述性统计的智慧： 在可视化之外，描述性统计是理解数据分布、集中趋势和离散程度的基石。本部分将详细讲解均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等核心概念，并告诉你如何在实际分析中运用它们来总结和概括数据。你将学会如何通过这些统计指标，快速勾勒出数据的基本特征，为更深层次的分析提供方向。 探索性数据分析（EDA）的实践： EDA是数据分析过程中至关重要的一步，它旨在通过可视化和统计方法，初步探索数据的结构、模式、异常值和变量之间的关系。本书将提供一套完整的EDA流程，指导你如何系统地对数据进行初步的审视，发现隐藏的关联，提出有价值的假设，并为后续的建模或推断奠定基础。 第三部分：数据的深层挖掘——统计模型与洞察提炼 当对数据有了初步的了解后，我们需要运用更强大的统计工具，去挖掘数据中蕴含的深层关系和规律。 相关性与回归分析： 变量之间是如何相互影响的？本部分将为你揭示相关性和回归分析的强大力量。你将学习如何衡量变量之间的线性关系强度，如何建立预测模型来估计一个变量如何随另一个变量变化。我们将从简单的线性回归开始，逐步深入到多元回归，讲解其应用场景、模型构建、结果解读以及潜在的陷阱。 分类与聚类： 如何将数据划分成不同的群体，或者识别出数据的内在分组？本部分将介绍分类和聚类分析的基本原理和常用算法。你将理解如何利用这些方法来识别客户群体、划分产品类别，或者发现数据中的自然结构。 假设检验的严谨性： 在从数据中得出结论时，我们需要有足够的信心来支撑这些结论。本部分将深入浅出地讲解假设检验的逻辑，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平等概念。你将学会如何设计合理的实验，如何分析实验结果，并做出具有统计学意义的判断，从而避免草率的结论。 时间序列分析的洞察： 对于那些随时间变化的数据，例如销售额、股价、天气模式等，本部分将介绍时间序列分析的基本方法。你将学习如何识别趋势、季节性、周期性等模式，并利用这些知识来预测未来的走势，为决策提供依据。 第四部分：数据的落地应用——决策与实践 将数据分析的成果转化为实际的商业价值或科学发现，是最终的目标。 数据驱动的决策： 本部分将探讨如何将数据分析的洞察转化为切实的行动。你将学习如何将统计结果与业务目标相结合，如何向非技术背景的受众清晰地传达分析发现，以及如何建立基于数据的决策流程。 风险评估与管理： 数据分析在识别和量化风险方面发挥着至关重要的作用。本书将展示如何利用统计模型来评估市场风险、信用风险、操作风险等，并为制定有效的风险管理策略提供支持。 优化与预测的应用： 从供应链优化到市场营销活动效果预测，再到新产品开发，数据分析提供了强大的优化和预测能力。你将了解如何在不同场景下应用统计学方法来提升效率、降低成本、提高收益。 案例研究与实战演练： 为了让理论知识更加落地，本书将穿插大量来自不同行业的真实案例研究。这些案例将展示数据分析如何在实际问题中发挥作用，帮助你理解不同统计方法的应用场景和效果。同时，书中还将提供一些实战演练的思路和方法，鼓励读者在实践中巩固所学。 谁应该阅读这本书？ 《数据炼金术：洞察万物的智慧》适合所有希望提升数据素养，从数据中发掘价值的读者。无论你是： 初学者： 对数据分析充满好奇，希望系统地学习数据分析的基本概念和方法。 业务分析师： 希望更深入地理解业务数据，并用数据驱动业务决策。 市场营销人员： 想要通过数据分析来优化营销策略，精准定位客户。 产品经理： 希望通过用户数据来改进产品设计，提升用户体验。 科研人员： 需要利用统计学方法来分析实验数据，得出严谨的结论。 决策者： 希望能够更好地理解数据报告，做出更明智的战略决策。 对数据充满热情的所有人： 渴望掌握驾驭数据、洞察未来的关键技能。 结语 数据不再是冰冷、枯燥的数字，它们是连接过去、现在与未来的桥梁，是洞察世界、解决问题的钥匙。掌握数据分析的能力，就是掌握了在新时代乘风破浪的利器。《数据炼金术：洞察万物的智慧》将是你在这场激动人心的数字探索之旅中的得力助手。让我们一起，将数据转化为智慧，用智慧点亮未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和索引系统的设计，简直是为深度学习者量身定做的。我留意到，在每章的末尾，都附带了一个“拓展阅读清单”，里面推荐的文献和论文都非常具有前沿性，而且很多都是我之前没有接触过的经典或新锐之作，这极大地拓宽了我对这个领域的视野。更令人称奇的是它的索引，我尝试查找了几个行业内的特定术语，发现索引的交叉引用做得极其细致，一个术语可能指向正文中的多处不同侧重点的论述，甚至包括图表中的注解，这极大地提升了作为参考手册的实用价值。书中的图表绘制水平也是一流的，线条的粗细、色彩的搭配（如果适用的话）都经过了精心设计，使得数据关系一目了然，而不是一团糟的墨点。我特别喜欢其中一些示意性的流程图，它们用最少的视觉元素表达了最复杂的逻辑流转，体现了作者极强的结构化思维能力。这种对细节的关注，让这本书不仅仅是知识的载体，更成了一个高效的学习工具，大大降低了信息检索的成本。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例分析方面的处理手法，可以说是独树一帜。很多同类书籍的案例往往是经过高度简化的“理想化模型”，脱离实际的复杂性。然而，这本书中的案例，即便是为了教学目的而设计的，也保留了工业界常见的“脏数据”和“非理想条件”的特点。比如，它会特意讨论在样本量不足、数据分布严重偏态，或者存在大量测量误差的情况下，如何调整和选择合适的控制方法。这种对“真实世界”复杂性的尊重，使得书中的理论指导具有了极强的可操作性和说服力。作者没有回避现实中的困难，反而将这些困难作为深入理解方法的契机。通过这些案例，我学到的不仅仅是图表绘制的技巧，更是如何培养一种批判性的思维，即在应用任何工具之前，都要对其适用范围和局限性有一个清醒的认识。这本书教会我的，是如何在不完美的环境中，仍然追求和维持卓越的流程表现，这才是这本书最大的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的挑战性是毋庸置疑的。当我翻到关于高级统计推断的那几个章节时，那种扑面而来的数学推导的密度和复杂性，让人几乎有些喘不过气来。作者的数学功底深厚得惊人，很多推导过程省略了中间步骤，直接展示了结果，这对于初学者来说，可能会是一个巨大的门槛。我不得不时常停下来，拿出草稿纸，重新走一遍作者省略的那些环节，才能勉强跟上他的思路。这表明，这本书的定位显然不是面向入门小白的“速成手册”，而更像是为有一定基础的研究生或资深工程师准备的“进阶宝典”。它的深度要求读者必须具备扎实的概率论和数理统计背景，否则很容易在某一页迷失方向。但正是这种挑战性，让我感到物超所值，因为它强迫我去回顾和巩固那些原本已经有些模糊的基础知识。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是深入挖掘“为什么是这样”，这种深度挖掘的过程，才是真正构建知识体系的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午来研读这本书的绪论部分，它给我的感觉与其说是在介绍某个具体的技术，不如说是在构建一个宏大的思维框架。作者似乎非常擅长用一种近乎哲学的高度来审视事物运行的内在规律，他没有急于抛出复杂的公式，而是先从最基础的“变异的必然性”这个概念入手，层层递进，引导读者去思考“控制”的真正含义。语言风格非常典雅，大量的排比句和类比手法使得原本可能枯燥的理论陈述变得富有画面感和冲击力。读起来，我感觉自己不是在阅读一本教材，而是在聆听一位智者深入浅出的教诲。尤其是在讨论“随机性与系统性”差异的那一节，作者运用了大量的历史典故和现代案例进行交叉印证，使得理论不再是空中楼阁，而是深深扎根于现实世界的土壤之中。这种叙事的手法，极大地激发了我的学习兴趣，让我从一开始的“我要完成任务”的心态，转变为“我想要探究究竟”的求知欲。虽然理论深度很高，但作者在关键概念的解释上又保持了令人赞叹的克制和精准，没有冗余的词藻，直击核心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，硬壳封面配上那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里就有一种沉甸甸的专业感。我尤其欣赏扉页上那句引言，虽然内容本身我还没来得及细读，但那种排版上的疏朗和留白，让人感觉作者在试图营造一种既严谨又留有思考空间的阅读氛围。书脊上的字体选择了衬线体，显得格外沉稳大气，这对于一本可能需要反复查阅的工具书来说，是非常重要的细节。内页的纸张选择也很有考究，不是那种反光严重的铜版纸，而是偏向于米白色，长时间阅读眼睛不容易疲劳，这一点对于需要长时间钻研图表和公式的读者来说，简直是福音。而且，印刷的清晰度极高，即便是最小的脚注和图例说明，都锐利无比，这足见出版社在制作上的用心程度。翻开目录，可以看到章节的划分非常清晰，逻辑层次分明，这预示着内容结构可能会非常严密。整体来看，这本书在物理形态上就传递出一种“值得信赖”的信号，让人在未开始阅读正文之前，就已经对其专业度和品质有了很高的期待。它更像是一件艺术品，而不是简单的一本工具书，摆在书架上都是一种品味的象征。

评分☆☆☆☆☆

不错，快递很快，，还没看，看后追加评论12

评分☆☆☆☆☆

正版图书，价格实惠，值得购买

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错，快递很快，，还没看，看后追加评论12

评分☆☆☆☆☆

很好，很及时，正好赶上写作业

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很好，很及时，正好赶上写作业

评分☆☆☆☆☆

老师指定用书。书的质量还不错。

评分☆☆☆☆☆

老师指定用书。书的质量还不错。