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如何做一份好的报告 谢宝军 原料药事业部 川南二分厂401室 2013.5.4 替老板思考-Don’t Make Me Think 理念 解决问题的流程 具备一个好的框架 基于可靠准确的数据 紧密严谨的推理逻辑 简要，通俗易懂的图表 精简明确的结论 报告体现业务价值 报告结构 研究报告 研究报告 【范例】： 项目报告 项目报告 【范例】： 可视化 组织图 要素图 流程图 矩阵图 地图 数据分析 1. 数据类型和数据分析概念 数据类型-- 概念 数据类型—信息量不同 数据类型--描述方法 离散数据 通常用比例来描述(%, ppm) 连续数据 集中趋势测量 均值 = 中位数 离散度测量 极差= 标准偏差= 用于指标评价：一组数据可用几个指标代替 数据类型--图示方法 数据分析的意义 数据分析的目的 报告的终极目的是要：检查监督，作出决策。 数据分析需要从结果出发，将影响因素X和结果Y关联起来，发现问题并解决问题。 报告写作的误区 罗列了大量的原始数据，但没有进行数据分析 数据没有进行甄选，充满了无用的数据或图表 报告可视性较差，多是文字描述 数据分析方法 数据分析 1. 简单分析 1.1 分类分析 【概念】：分类法是所有手法中最基本的概念，即将多种多样的数据， 因应用目的的需要分类成不同的“类别”，使之方便以后的分析 【用途】：可用于不同类别数据间的对比分析或单一整体组成分析 【图表】：条状图或饼图 【范例】：不同设备操作时间比较（左），产品成本组成（右） 1.2 排序分析 【概念】：遵循80/20原则，80%的问题由20%的原因导致。 【用途】：用于找出问题的主要原因 【图表】：柏拉图（将数据进行分类汇总后，按从大到小依次排序） 【范例】：设备故障次数分析（找出最常见故障） 1.3 频次分析 【概念】：频数法是将不同区间数据按照发生频率分析的方法， 【用途】：检查一组数据集中趋势和离散程度，分析其过程是否正常 【图表】：直方图。 【范例】：检查年度产品收率情况是否正常 数据分析 2. 因果分析 2.1 因果图 【概念】：分析多个影响因素（X）对结果（Y）的影响，找出主要影响 因素 （定性） 【用途】：利用图解法头脑风暴，找出其原因来 【图表】：鱼骨图 【范例】：呆滞库存产生的原因 2.2 回归分析 【概念】：建立回归方程。对存在相关关系的变量，确定自变量和因 变量，用数学模型来拟合它们的关系 。 【用途】：检查两组数据间是否有因果关系 【图表】：散点图 【范例】：pH与收率和杂质的关系 2.2 回归分析 【用途】：检查两组数据间是否有符合既定数学模型 【范例】：液体是否符合假塑性的模型 2.2 回归分析-注意事项 统计出缬沙坦的收率（Y），分析其与夏季平均气温的关系（X） 结论得出：气温越高，收率越高？ 如果没有收集足够的数据，则主因素可能被次要因素“淹没” 2.3 主效应分析 【概念】：分析多个影响因素（X）对结果（Y）的影响，找出主要影响 因素 【用途】：实验设计中的因素分析，比如“反应温度”，“反应时间”，“加料 量”不同情况下对杂质的影响 【图表】：主效应图 【范例】：不同金属，不同烧结时间对金属强度影响 2.4 变异分析 2.4 变异分析-变异的类型 一般原因变异 系统本身造成，随机变化的噪音 受控，可预测，稳定 特殊原因变异 外来原因造成，非随机的信号 不可控，不可预测，不稳定 2.4 变异分析--一般原因/特殊原因 2.4 变异分析--一般原因/特殊原因 2.4 变异分析--一般原因/特殊原因 2.4 变异分析--一般原因/特殊原因 2.4 变异分析--一般原因/特殊原因 2.4 变异分析--单值控制图 控制限（CL）由数据计算得到，是过程实际波动的范围 规格限（SL）是客户提出，是过程允许波动的范围 控制限（CL） 规格限（SL）,说明过程可以很好的满足客户需求，反之则说明此过程废品率较高，需要进行工艺改进 2.4 变异分析—规格限和控制限的关系 控制限（CL） 2.4 变异分析—常见特殊变异判据 2.4 变异分析—范例 【范例】：产品干燥失重（LOD）随批次变化的情况 2.4 变异分析—范例 【范例】：产品杂质在进行技术改进前后的变化 数据分析 3. 差异分析 3.1 箱线图 【概念】：箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法 【用途】：1