統計質量控製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊軍 等 著，楊軍 等 編

圖書標籤:

• 統計質量控製
• 質量管理
• 統計學
• 過程控製
• 六西格瑪
• 可靠性工程
• 數據分析
• SQC
• 質量改進
• 工業工程

齣版社： 中國標準齣版社

ISBN：9787506667517

版次：1

商品編碼：11057516

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-06-01

頁數：237

內容簡介

《統計質量控製》從工程應用的角度齣發，按照質量管理的常用工具→控製圖→過程能力分析→試驗設計→抽樣檢驗→測量係統分析的順序編寫。首先，介紹瞭質量管理常用工具以及相關分析與迴歸分析，為工程實際係統梳理和分析質量問題提供基礎方法；係統闡述控製圖的原理、應用以及過程能力分析，指導生産過程的穩定控製。進而，係統介紹瞭常用的正交設計、均勻設計和田口設計等試驗設計方法，指導工程技術人員進行試驗設計和規劃；從計數和計量兩個方麵，闡述瞭抽樣檢驗的原理和方法，以指導原材料進廠和産品齣廠等質量檢驗工作。最後，介紹常用的測量係統分析方法，為實際當中改進和提高測量係統能力提供技術支持。《統計質量控製》可供從事質量工作的工程技術人員參考使用，也可作為普通高校相關專業本科生和研究生的參考書。全書共11章。第l章緒論，對質量的基本概念，質量工程的控製模型、控製方法以及質量工作方法，質量控製在國內外的發展和現狀等進行瞭概述。第2章介紹質量管理的常用工具，包括質量管理的新、老七種工具，並進行瞭簡單對比。第3章介紹相關分析與迴歸分析，為探索和確定過程參數與産品質量特性的相關關係等提供基礎方法。“質量管理始於控製圖，終於控製圖”，本書用4個章節的篇幅詳細講述控製圖的原理、計算、繪製和使用。第4章介紹控製圖的原理和方法，第5章講述計量控製圖，第6章敘述計數控製圖，第7章簡單介紹高級控製圖，包括纍積和控製圖（CUSUM）和指數滑動平均控製圖（EwMA）等。第8章介紹過程能力分析，在講述基本概念的基礎上，詳細闡述多變異分析與各種過程能力指數的計算方法。第9章係統介紹常用的試驗設計方法，主要包括正交設計、均勻設計和田口設計等。第10章介紹抽樣檢驗，在迴顧相關基本概念的基礎上，闡述瞭計數抽樣檢驗與計量抽樣檢驗。第11章講述測量係統分析，從分析測量係統的特點和要求入手，介紹測量係統的分析評價方法，包括均值極差法和方差分析法。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 質量的基本概念
1.1.1 産品質量特性
1.1.2 常用的質量概念
1.1.3 主要質量指標
1.1.4 現代質量觀
1.2 質量工程
1.2.1 質量控製模型
1.2.2 質量控製方法
1.2.2.1 抽樣檢驗
1.2.2.2 統計過程控製
1.2.2.3 試驗設計
1.2.3 典型的質量工作方法
1.2.3.1 PDCA循環
1.2.3.2 質量目標管理
1.2.4 小結
1.3 質量控製的發展
1.3.1 國外質量控製的發展
1.3.2 我國的質量控製簡介
第2章 質量管理常用工具
第3章 相關分析與迴歸分析
第4章 控製圖的原理和方法
第S章 計量控製圈
第6章 計數控製圖
第7章 高級控製圖
第8章 過程能力分析
第9章 試驗設計
第10章 抽樣檢驗
第11章 測量係統分析
附錶
參考文獻

前言/序言

《數據煉金術：洞察萬物的智慧》 簡介 在這紛繁復雜、信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所包圍。它們如同未經雕琢的礦石，蘊藏著無限的價值，等待著被發掘、提煉，最終轉化為指引我們前行、洞察事物本質的智慧之光。然而，如何從這汪洋大海般的數據中捕捉到關鍵綫索，如何讓冰冷的數據開口說話，反映齣隱藏在錶象之下的真實規律，如何利用這些規律做齣更明智的決策，從而規避風險、抓住機遇，一直以來都是睏擾著眾多領域探索者的難題。 《數據煉金術：洞察萬物的智慧》正是這樣一本旨在為每一位渴望從數據中汲取力量的讀者，提供一套係統、實用且富有啓發性的方法論的書籍。它並非枯燥的技術手冊，也不是晦澀難懂的理論說教，而是一場關於如何將原始數據轉化為有價值洞察的精彩旅程。本書將帶領你穿越數據的迷霧，掌握解讀數據、駕馭數據的關鍵技巧，最終讓你擁有“煉金術”般的能力，將看似平凡的數據提煉成閃耀著智慧光芒的“黃金”。 本書內容深度解析： 本書的核心目標是讓讀者能夠深刻理解數據背後的含義，並將其轉化為切實可行的行動指南。為此，我們將從多個維度深入探討數據分析的核心要素，層層遞進，確保讀者能夠建立起堅實的數據思維體係。 第一部分：數據世界的基石——理解與搜集 在開啓任何數據分析之前，我們首先需要理解數據的本質，以及如何有效地獲取高質量的數據。 數據的語言與形態： 本部分將首先為你揭示不同類型數據的奧秘，包括定性數據與定量數據、離散數據與連續數據等。你將學會如何根據數據的性質，選擇最恰當的分析工具和方法。我們將通過生動的案例，展示不同數據形態所蘊含的信息量，以及如何避免因對數據類型理解不清而導緻的分析偏差。 數據的來源與獲取： 探索數據無處不在的現實，我們將係統性地介紹數據的主要來源，從企業內部的運營記錄、客戶反饋，到公開的政府統計數據、互聯網上的公開信息，再到第三方數據服務。本書將指導你如何設計高效的數據收集方案，如何識彆和評估數據來源的可靠性，以及在數據收集過程中需要注意的倫理和法律問題。 數據質量的重要性： “垃圾進，垃圾齣”——這是數據分析界的一句至理名言。本部分將強調數據質量的決定性作用，並詳細講解如何識彆和處理數據中的常見問題，如缺失值、異常值、重復值、數據不一緻等。你將學習到各種數據清洗技術，確保你所分析的數據是乾淨、準確、可靠的，為後續的分析奠定堅實基礎。 第二部分：數據的透視鏡——可視化與初步探索 一旦擁有瞭潔淨的數據，接下來的關鍵是讓數據“說話”，通過直觀的視覺呈現，快速把握數據的整體概貌和潛在規律。 數據可視化的藝術與科學： 本部分將深入探討數據可視化的核心原則與技巧。我們將介紹不同類型的圖錶，如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、熱力圖等，並講解它們各自適用於錶達何種信息。你將學會如何選擇最能有效傳達你的發現的圖錶，如何設計清晰、簡潔、有衝擊力的可視化作品，避免信息冗餘和誤導。本書將強調可視化不僅僅是美觀，更是理解和溝通數據的強大工具。 描述性統計的智慧： 在可視化之外，描述性統計是理解數據分布、集中趨勢和離散程度的基石。本部分將詳細講解均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等核心概念，並告訴你如何在實際分析中運用它們來總結和概括數據。你將學會如何通過這些統計指標，快速勾勒齣數據的基本特徵，為更深層次的分析提供方嚮。 探索性數據分析（EDA）的實踐： EDA是數據分析過程中至關重要的一步，它旨在通過可視化和統計方法，初步探索數據的結構、模式、異常值和變量之間的關係。本書將提供一套完整的EDA流程，指導你如何係統地對數據進行初步的審視，發現隱藏的關聯，提齣有價值的假設，並為後續的建模或推斷奠定基礎。 第三部分：數據的深層挖掘——統計模型與洞察提煉 當對數據有瞭初步的瞭解後，我們需要運用更強大的統計工具，去挖掘數據中蘊含的深層關係和規律。 相關性與迴歸分析： 變量之間是如何相互影響的？本部分將為你揭示相關性和迴歸分析的強大力量。你將學習如何衡量變量之間的綫性關係強度，如何建立預測模型來估計一個變量如何隨另一個變量變化。我們將從簡單的綫性迴歸開始，逐步深入到多元迴歸，講解其應用場景、模型構建、結果解讀以及潛在的陷阱。 分類與聚類： 如何將數據劃分成不同的群體，或者識彆齣數據的內在分組？本部分將介紹分類和聚類分析的基本原理和常用算法。你將理解如何利用這些方法來識彆客戶群體、劃分産品類彆，或者發現數據中的自然結構。 假設檢驗的嚴謹性： 在從數據中得齣結論時，我們需要有足夠的信心來支撐這些結論。本部分將深入淺齣地講解假設檢驗的邏輯，包括零假設、備擇假設、p值、顯著性水平等概念。你將學會如何設計閤理的實驗，如何分析實驗結果，並做齣具有統計學意義的判斷，從而避免草率的結論。 時間序列分析的洞察： 對於那些隨時間變化的數據，例如銷售額、股價、天氣模式等，本部分將介紹時間序列分析的基本方法。你將學習如何識彆趨勢、季節性、周期性等模式，並利用這些知識來預測未來的走勢，為決策提供依據。 第四部分：數據的落地應用——決策與實踐 將數據分析的成果轉化為實際的商業價值或科學發現，是最終的目標。 數據驅動的決策： 本部分將探討如何將數據分析的洞察轉化為切實的行動。你將學習如何將統計結果與業務目標相結閤，如何嚮非技術背景的受眾清晰地傳達分析發現，以及如何建立基於數據的決策流程。 風險評估與管理： 數據分析在識彆和量化風險方麵發揮著至關重要的作用。本書將展示如何利用統計模型來評估市場風險、信用風險、操作風險等，並為製定有效的風險管理策略提供支持。 優化與預測的應用： 從供應鏈優化到市場營銷活動效果預測，再到新産品開發，數據分析提供瞭強大的優化和預測能力。你將瞭解如何在不同場景下應用統計學方法來提升效率、降低成本、提高收益。 案例研究與實戰演練： 為瞭讓理論知識更加落地，本書將穿插大量來自不同行業的真實案例研究。這些案例將展示數據分析如何在實際問題中發揮作用，幫助你理解不同統計方法的應用場景和效果。同時，書中還將提供一些實戰演練的思路和方法，鼓勵讀者在實踐中鞏固所學。 誰應該閱讀這本書？ 《數據煉金術：洞察萬物的智慧》適閤所有希望提升數據素養，從數據中發掘價值的讀者。無論你是： 初學者： 對數據分析充滿好奇，希望係統地學習數據分析的基本概念和方法。 業務分析師： 希望更深入地理解業務數據，並用數據驅動業務決策。 市場營銷人員： 想要通過數據分析來優化營銷策略，精準定位客戶。 産品經理： 希望通過用戶數據來改進産品設計，提升用戶體驗。 科研人員： 需要利用統計學方法來分析實驗數據，得齣嚴謹的結論。 決策者： 希望能夠更好地理解數據報告，做齣更明智的戰略決策。 對數據充滿熱情的所有人： 渴望掌握駕馭數據、洞察未來的關鍵技能。 結語 數據不再是冰冷、枯燥的數字，它們是連接過去、現在與未來的橋梁，是洞察世界、解決問題的鑰匙。掌握數據分析的能力，就是掌握瞭在新時代乘風破浪的利器。《數據煉金術：洞察萬物的智慧》將是你在這場激動人心的數字探索之旅中的得力助手。讓我們一起，將數據轉化為智慧，用智慧點亮未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源和索引係統的設計，簡直是為深度學習者量身定做的。我留意到，在每章的末尾，都附帶瞭一個“拓展閱讀清單”，裏麵推薦的文獻和論文都非常具有前沿性，而且很多都是我之前沒有接觸過的經典或新銳之作，這極大地拓寬瞭我對這個領域的視野。更令人稱奇的是它的索引，我嘗試查找瞭幾個行業內的特定術語，發現索引的交叉引用做得極其細緻，一個術語可能指嚮正文中的多處不同側重點的論述，甚至包括圖錶中的注解，這極大地提升瞭作為參考手冊的實用價值。書中的圖錶繪製水平也是一流的，綫條的粗細、色彩的搭配（如果適用的話）都經過瞭精心設計，使得數據關係一目瞭然，而不是一團糟的墨點。我特彆喜歡其中一些示意性的流程圖，它們用最少的視覺元素錶達瞭最復雜的邏輯流轉，體現瞭作者極強的結構化思維能力。這種對細節的關注，讓這本書不僅僅是知識的載體，更成瞭一個高效的學習工具，大大降低瞭信息檢索的成本。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，硬殼封麵配上那種略帶磨砂質感的紙張，拿在手裏就有一種沉甸甸的專業感。我尤其欣賞扉頁上那句引言，雖然內容本身我還沒來得及細讀，但那種排版上的疏朗和留白，讓人感覺作者在試圖營造一種既嚴謹又留有思考空間的閱讀氛圍。書脊上的字體選擇瞭襯綫體，顯得格外沉穩大氣，這對於一本可能需要反復查閱的工具書來說，是非常重要的細節。內頁的紙張選擇也很有考究，不是那種反光嚴重的銅版紙，而是偏嚮於米白色，長時間閱讀眼睛不容易疲勞，這一點對於需要長時間鑽研圖錶和公式的讀者來說，簡直是福音。而且，印刷的清晰度極高，即便是最小的腳注和圖例說明，都銳利無比，這足見齣版社在製作上的用心程度。翻開目錄，可以看到章節的劃分非常清晰，邏輯層次分明，這預示著內容結構可能會非常嚴密。整體來看，這本書在物理形態上就傳遞齣一種“值得信賴”的信號，讓人在未開始閱讀正文之前，就已經對其專業度和品質有瞭很高的期待。它更像是一件藝術品，而不是簡單的一本工具書，擺在書架上都是一種品味的象徵。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例分析方麵的處理手法，可以說是獨樹一幟。很多同類書籍的案例往往是經過高度簡化的“理想化模型”，脫離實際的復雜性。然而，這本書中的案例，即便是為瞭教學目的而設計的，也保留瞭工業界常見的“髒數據”和“非理想條件”的特點。比如，它會特意討論在樣本量不足、數據分布嚴重偏態，或者存在大量測量誤差的情況下，如何調整和選擇閤適的控製方法。這種對“真實世界”復雜性的尊重，使得書中的理論指導具有瞭極強的可操作性和說服力。作者沒有迴避現實中的睏難，反而將這些睏難作為深入理解方法的契機。通過這些案例，我學到的不僅僅是圖錶繪製的技巧，更是如何培養一種批判性的思維，即在應用任何工具之前，都要對其適用範圍和局限性有一個清醒的認識。這本書教會我的，是如何在不完美的環境中，仍然追求和維持卓越的流程錶現，這纔是這本書最大的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個下午來研讀這本書的緒論部分，它給我的感覺與其說是在介紹某個具體的技術，不如說是在構建一個宏大的思維框架。作者似乎非常擅長用一種近乎哲學的高度來審視事物運行的內在規律，他沒有急於拋齣復雜的公式，而是先從最基礎的“變異的必然性”這個概念入手，層層遞進，引導讀者去思考“控製”的真正含義。語言風格非常典雅，大量的排比句和類比手法使得原本可能枯燥的理論陳述變得富有畫麵感和衝擊力。讀起來，我感覺自己不是在閱讀一本教材，而是在聆聽一位智者深入淺齣的教誨。尤其是在討論“隨機性與係統性”差異的那一節，作者運用瞭大量的曆史典故和現代案例進行交叉印證，使得理論不再是空中樓閣，而是深深紮根於現實世界的土壤之中。這種敘事的手法，極大地激發瞭我的學習興趣，讓我從一開始的“我要完成任務”的心態，轉變為“我想要探究究竟”的求知欲。雖然理論深度很高，但作者在關鍵概念的解釋上又保持瞭令人贊嘆的剋製和精準，沒有冗餘的詞藻，直擊核心。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的挑戰性是毋庸置疑的。當我翻到關於高級統計推斷的那幾個章節時，那種撲麵而來的數學推導的密度和復雜性，讓人幾乎有些喘不過氣來。作者的數學功底深厚得驚人，很多推導過程省略瞭中間步驟，直接展示瞭結果，這對於初學者來說，可能會是一個巨大的門檻。我不得不時常停下來，拿齣草稿紙，重新走一遍作者省略的那些環節，纔能勉強跟上他的思路。這錶明，這本書的定位顯然不是麵嚮入門小白的“速成手冊”，而更像是為有一定基礎的研究生或資深工程師準備的“進階寶典”。它的深度要求讀者必須具備紮實的概率論和數理統計背景，否則很容易在某一頁迷失方嚮。但正是這種挑戰性，讓我感到物超所值，因為它強迫我去迴顧和鞏固那些原本已經有些模糊的基礎知識。它不是簡單地告訴你“怎麼做”，而是深入挖掘“為什麼是這樣”，這種深度挖掘的過程，纔是真正構建知識體係的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

不錯，快遞很快，，還沒看，看後追加評論12

評分☆☆☆☆☆

不錯，快遞很快，，還沒看，看後追加評論12

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，價格實惠，值得購買

評分☆☆☆☆☆

很好，很及時，正好趕上寫作業

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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老師指定用書。書的質量還不錯。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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