质量管理体系

第七原则：基于数据的决策方法（Factual approach to decision making）强调决策应建立在充分数据和信息分析的基础上。在管理实践中，决策被视为核心活动之一，特别在决策和质量管理领域，统计技术和数据分析技术的重要性不可忽视。

质量管理 小组命题：质量管理 组长：王晓敏 主讲人：杨峰 评委：贾铨宇 小组分工： 王晓敏：检验平台模块 杨峰：来料检验模块 倪海涛：产品检验模块 范玲玲：工序检验模块 钱瑶：在库检验模块 贾铨宇：统计分析模块

数据仓库架构包括三层：数据源、数据仓库服务器和OLAP服务器。数据源通过前端工具服务，将数据提供给数据仓库服务器，经过ETL过程加载到OLAP服务器。该体系支持数据分析、查询报告、数据挖掘以及监控集成器和元数据管理。

质量管理里的 Minitab，功能还挺全的。你要是经常做统计、画图啥的，Minitab 基本都能搞定，界面也不复杂，初学者也能轻松上手。比起动不动就上 SAS 那种硬核工具，Minitab 更接地气点，尤其在质量控制这块，真是挺顺手的。 Minitab 的界面简单明了，数据导入导出方便。你平时做 SPC 图、箱线图、直方图啥的，用起来贼快。再比如产品良率，用Control Charts基本搞定，响应也快。 三天课程的内容也比较实用，从数据导入、基本图表，到多变量都覆盖到了。中间穿插了不少质量管理案例，比如怎么用ANOVA做过程改进，还讲了如何用 Minitab 跑 DOE 实验。蛮系统的，学完

毕业设计 C++ACCESS开发的质量管理系统，适用于毕业设计使用。

Teradata 的数据质量管理方法挺系统的，适合需要从源头把控数据质量的朋友。它不仅讲清楚了什么是数据质量，还细分了治理体系、平台搭建、检查重点等关键环节。比较实用的一点是，它会带你怎么写一份像样的数据质量报告，尤其在你要搞清楚数据到底哪里有问题的时候，这就挺管用了。嗯，讲得还蛮全面的，技术路线清晰，实操也不难上手。尤其是在金融行业，数据质量出错的坑太多，Teradata 这套做法可以帮你规避不少雷。如果你正在做数据仓库或者准备优化现有的质量管理系统，可以参考一下。

数据规划：制定完善的数据模型，建立数据治理体系。 数据设计：制定并贯彻数据标准，统一数据建模和管理。 数据创建：利用数据模型保证数据完整性，执行数据标准，从源头保证数据正确性。 数据使用：利用元数据监控数据使用，执行数据标准，并利用数据质量检查加工正确的数据。

对数据质量管理和性能量化进行了深入探讨，为相关领域的专业人士提供实用信息和洞见。

论文分析了频繁图模式挖掘的质量管理过程，探讨了影响质量的因素和管理策略。

企业数据库管理体系及结构1A详解M09005-CN，中文版。