Statistics for Six Sigma Green Belts with Minitab and JMP统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Pearson P T R

作者:Levine, David M.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2006-6

价格:300.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780132291958

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 统计学
• 六西格玛
• 绿带
• Minitab
• JMP
• 数据分析
• 质量管理
• 统计工具
• 过程改进
• 统计方法

《质量管控与数据分析实战指南》 本书是一本面向各行业质量管理人员、工程师、数据分析师以及希望提升数据驱动决策能力的专业人士的实战手册。它聚焦于现代质量管理体系中的核心环节——数据分析，并结合两大主流统计分析软件Minitab和JMP，为读者提供一套系统、全面且易于掌握的解决方案。 本书特色： 理论与实践的完美融合： 本书在介绍统计学基本概念和工具时，始终紧密结合实际应用场景，避免了纯理论的枯燥乏味。每一项统计方法都配有详细的步骤说明和实际案例，帮助读者理解理论如何转化为解决问题的能力。 软件操作的精细指导： Minitab和JMP作为行业内广泛使用的统计软件，本书将花费大量篇幅，以图文并茂的方式，深入浅出地讲解如何在软件中实现各种数据分析功能，从数据导入、清理、探索性分析到模型构建和结果解读，提供详尽的操作指引。 面向问题的解决方案： 本书并非简单罗列统计方法，而是围绕质量管理中常见的挑战和痛点，例如产品缺陷分析、工艺流程优化、客户满意度提升、供应链风险评估等，提供具体的统计分析思路和实施路径。读者可以通过本书学习如何运用数据识别问题根源，评估解决方案效果，并持续监控质量表现。 多维度的数据分析视角： 从描述性统计到推断性统计，从单变量分析到多变量分析，本书系统性地介绍了多种统计工具，包括但不限于： 数据探索与可视化： 如何通过直方图、散点图、箱线图等可视化工具快速了解数据分布、识别异常值、发现变量间关系。 假设检验： 如何运用t检验、Z检验、卡方检验、ANOVA等方法，科学地做出关于总体参数的推断，判断不同条件或群体之间是否存在显著差异。 回归分析： 如何建立线性回归、多元回归模型，量化自变量对因变量的影响程度，预测未来趋势，并优化控制因子。 过程能力分析： 如何利用Cp, Cpk, Pp, Ppk等指标，评估生产过程的稳定性和满足规格要求的能力，指导过程改进方向。 实验设计 (DOE)： 如何系统地设计实验，高效地识别关键影响因素，优化工艺参数，以最小的代价获得最大的信息。 控制图： 如何运用SPC控制图，实时监控生产过程的变异，及时发现过程失控信号，防止不合格品产生。 可靠性分析： 如何分析产品寿命数据，评估产品可靠性，预测失效模式，并指导产品设计和维修策略。 抽样检验： 如何科学地设计抽样方案，以较低的成本评估一批产品的质量水平。 数据驱动的决策思维： 本书旨在培养读者用数据说话、以证据为依据的决策习惯。通过学习本书，读者将能够更自信地从海量数据中提取有价值的信息，做出更明智、更精准的业务决策，从而提升整体运营效率和客户满意度。 从基础到进阶的学习路径： 无论您是刚接触统计分析的新手，还是希望深化理论和实践的专业人士，本书都能为您提供适宜的学习内容。它从最基础的数据处理和描述性统计开始，逐步深入到更复杂的模型和分析技术。 适用读者： 制造业工程师： 寻求优化生产流程、提高产品质量、降低成本的工程师。 质量管理专业人士： 希望提升数据分析能力，更有效地进行质量监控、问题诊断和持续改进的质量经理、专员。 六西格玛推行者： 正在或计划实施六西格玛项目，需要掌握统计工具来支持 DMAIC 流程的绿带、黑带等人员。 研发人员： 需要通过实验设计来验证新产品或新工艺的有效性，并优化设计参数的研发工程师。 市场与销售分析师： 希望通过数据分析理解客户行为、预测市场趋势、评估营销活动效果的分析师。 运营与管理人员： 希望利用数据分析提升决策质量，优化资源配置，实现业务增长的管理层和运营专员。 对数据分析感兴趣的在校学生和职场新人： 希望系统学习统计分析技能，为未来职业发展打下坚实基础的学习者。 学习本书，您将收获： 理解和掌握常用的统计学原理与方法。 熟练运用Minitab和JMP软件进行数据分析。 能够独立分析和解决实际工作中的质量问题。 构建和解读数据模型，支持科学决策。 提升数据驱动的思维模式和工作效率。 本书将是您在数据分析与质量管理领域不可或缺的得力助手，助您驾驭数据，洞察趋势，实现卓越品质。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从整体阅读体验来看，这本书的结构安排非常符合学习曲线的规律。开篇的统计基础回顾（概率、描述性统计）节奏适中，不会让人感到冗长，很快就能进入到控制图的建立和解读。控制图那一章，作者对短期和长期过程变异的区分，以及如何识别特殊原因的规则（如西方极值规则），描述得非常细致，每一个小规则都有对应的控制图实例进行佐证。读完后，我感觉我对过程监控的信心大增，不再是机械地套用规则，而是真正理解了监控背后的统计原理。总而言之，这是一本既有学术严谨性，又极具实操指导意义的工具书，完全超出了我原先对“统计教材”的刻板印象，是值得反复研读的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度把握得恰到好处，让人在掌握基础的同时，也能触及到更前沿的应用。比如，在提到流程能力分析时，作者不仅覆盖了传统的正态分布能力指数，还花了相当篇幅讨论了非正态数据和截断数据下的能力评估方法，这在很多入门教材中是看不到的。同时，对于那些在实际项目中经常遇到的数据清理和异常值处理问题，书中也提供了非常实用的指导，而不是简单地要求读者“使用干净的数据”。这种对现实世界复杂性的承认和应对，让这本书的实用价值飙升。我甚至觉得，对于一些刚接触质量管理工具的工程师来说，这本书的价值可能超过了单纯的六西格玛方法论手册，因为它提供了解决实际问题的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和细节处理真的值得称赞。每一章的开头都会有一个明确的学习目标，让人清楚知道接下来要掌握哪些技能点。最让我感到惊喜的是，它不仅仅是讲解理论，而是深度整合了Minitab和JMP这两个主流统计软件的操作步骤。作者并没有将软件操作单独列出，而是自然地融入到每个统计方法的讲解过程中。当你读到如何进行DOE（试验设计）时，书里会一步步指导你在Minitab界面里如何设置因子和响应变量，以及如何解读输出结果。对于我这种需要快速上手实践的人来说，这种“理论+软件实操”的无缝衔接太重要了。它避免了在理论和实践之间来回切换的困扰，大大提高了学习效率，感觉就像身边随时有个实战经验丰富的教练在指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁明了，一看就知道是面向专业人士的。拿到手里，厚实的感觉就让人觉得内容一定很扎实。我本来对统计学有点畏惧，尤其是涉及到实际应用和软件操作的部分，总觉得会非常枯燥。但翻开这本书的目录，我发现它将六西格玛的理念和统计工具结合得非常巧妙，从基础概念的梳理到具体的DMAIC流程中的应用，逻辑性很强。特别是对Green Belt级别的要求，它没有过多涉及那些高深的理论推导，而是聚焦于如何利用数据来识别问题、分析根本原因并驱动改进。书中对各种统计图表和假设检验的讲解，都配有非常贴近实际业务场景的例子。比如，在测量系统分析（MSA）那部分，作者用了好几个汽车制造和流程控制的案例，让我一下子就明白了Cp/Cpk的实际意义，而不是仅仅停留在公式层面。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在处理复杂概念时的那种耐心和细致。很多统计教材在介绍回归分析时，会直接跳到最小二乘法，让人摸不着头脑。这本书则不然，它会从散点图的直观感受入手，慢慢引导你理解变量之间的关系，然后再介绍如何判断模型的显著性和残差的正态性。即便是像方差分析（ANOVA）这种容易让人混淆的内容，作者也通过一个关于不同供应商材料批次差异的案例，把“组间差异”和“组内变异”的概念讲得透彻分明。书中对P值和置信区间的解释也更加注重其实际业务含义——即“我们对改进效果的信心有多大”，而不是单纯的数学定义，这对于需要向管理层汇报结果的Green Belt来说，是非常关键的语境转换。

评分☆☆☆☆☆

基本概念，讲解的还不错。

评分☆☆☆☆☆

基本概念，讲解的还不错。

评分☆☆☆☆☆

基本概念，讲解的还不错。

评分☆☆☆☆☆

基本概念，讲解的还不错。

评分☆☆☆☆☆

基本概念，讲解的还不错。