如何做一个好报告.ppt

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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,Slide2,替老板思考-DontMakeMeThink,看不懂,?

Slide3,理念,Slide4,解决问题的流程,客户调查背景分析项目立项成立团队,建立计划现场巡查收集数据测量基线,可视化数据确立因果关系验证量化原因,探索解决方案检验解决方案选择最优方案规避风险制定实施方案,确定管理计划和责任制定长期跟踪计划项目总结,Slide5,具备一个好的框架,Slide6,基于可靠准确的数据,Slide7,紧密严谨的推理逻辑,Slide8,简要，通俗易懂的图表,苹果,Slide9,精简明确的结论,Slide10,报告体现业务价值,Slide11,报告结构,Slide12,研究报告,清晰描述整份报告的主要信息,0.报告概述,研究的前期工作，研究目的,1.背景介绍,实验设备，材料，过程或工艺,2.实验部分,数据分类汇总,3.实验结果,利用文字和图表对结果进行分析,4.结果分析,总结整分析内容并制定后续计划,5.研究结论,Slide13,研究报告,【范例】：

Slide14,项目报告,0.内容摘要,质量分析,2.项目总结,成本分析,产能成本,1.结果分析,单耗分析,进度分析,安环分析,其他分析,3.数据附件,Slide15,项目报告,【范例】：

Slide16,可视化,数据类,概念类,饼形图条形图柱状图线形图散点图,组织图要素图流程图矩阵图地图,Slide17,数据分析1.数据类型和数据分析概念,Slide18,数据类型-概念,离散,连续,定性,定量,便宜，昂贵高，中，低,批数：

1,2,3合格率：

85%,温度：

15.3度重量：

10.23kg时间：

1.5h,计数数据（观察到具同一属性的就可计入）在十进制没有意义的地方（如4.5个事件）比例,测量数据（测量精度决定数据位数）其尺度范围与单位量都有意义,Slide19,数据类型信息量不同,赚钱,亏本,10,10,10,-100,100,100,-10,-10,一分厂,二分厂,离散数据,连续数据,Slide20,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,Slide21,数据类型-图示方法,Slide22,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,Slide23,数据分析方法,简单分析,因果分析,差异分析,分类排序频次,因果图主效应回归变异,箱线图假设检验,Slide24,数据分析1.简单分析,Slide25,1.1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）,设备1,设备2,设备3,设备4,Slide26,1.2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）,Slide27,1.3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,70%72%74%76%78%80%82%84%86%88%,Slide28,数据分析2.因果分析,Slide29,2.1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,Slide30,2.2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,Slide31,2.2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,Slide32,2.2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”,相关与因果并不对等,Slide33,2.3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,Slide34,2.4变异分析,【概念】：

研究分析流程中的参数随时间发展变化的规律，找出正常波动外特殊变异的方法【用途】：

1.检查过程是否可控2.及时发现过程中的异常现象3.了解过程的制程水平【图表】：

控制图（SPC）,Slide35,2.4变异分析-变异的类型,特殊原因处理一般原因处理,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,针对特殊原因：

正确反应就是立即采取行动，弄清这次究竟有什么不同针对一般原因：

正确方法就是在特定事件上不要寻求细节，也不要对单一观察结果有什么反应。

而应致力于改善流程，,Slide36,2.4变异分析-一般原因/特殊原因,Slide37,2.4变异分析-一般原因/特殊原因,Slide38,2.4变异分析-一般原因/特殊原因,Slide39,2.4变异分析-一般原因/特殊原因,Slide40,2.4变异分析-一般原因/特殊原因,Slide41,2.4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,Slide42,2.4变异分析规格限和控制限的关系,10,50,40,30,20,10,50,48,30,17,10,50,40,30,20,控制限（CL）,规格限（SL）,工艺水平高，管理水平高,工艺水平高，但管理水平差,工艺水平差，管理水平高,Slide43,2.4变异分析常见特殊变异判据,Slide44,2.4变异分析范例,【范例】：

产品干燥失重（LOD）随批次变化的情况,Slide45,2.4变异分析范例,【范例】：

产品杂质在进行技术改进前后的变化,计算新的控制界限需要满足三个前提条件流程的变化可以用统计学证据证明你已经知道为什么发生变化（技术改进项目）你要确信流程会持续变化，至少得到24个新数据,Slide46,数据分析3.差异分析,Slide47,【概念】：

箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whiskerPlot），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）用于直观描述一组数据的集中趋势和分散度，2）发现异常数据3）并可用于简单的数据组的对比,3.1箱线图,中位数,上四分位数,下四分位数,最大值,最大值,最小值,异常值,Slide48,3.1箱线图,【范例】设备不同操作时间的差异分析,Slide49,【概念】：

1.假设检验亦称“显著性检验是用来判断两组数据之间的差异的差异是显著的（本质区别）还是随机偶然发生的（统计误差或取样误差）。

2.其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。

【用途】：

1车间是否比2车间的收率高？

耙式干燥是否比双锥干燥时间短？

工艺改进后是否杂质变小或变稳定？

3.2假设检验,Slide50,3.2假设检验-范例,某车间生产一个产品，根据历史数据知，其杂质1为1.6%,标准差为0.32%。

现采用新设备进行生产，随机抽取10批进行监测，结果平均杂质为1.35%。

试问在0.05的前提下，采用新设备前后，杂质有无明显差异？

可建立假设如下：

原假设H0：

=16备择假设H1：

16检验统计量Z仍为2.47。

由于Z1.64，ZZ，落入了拒绝域，因此要拒绝H0，因此标明采用新设备后，杂质有明显差异,Slide51,谢谢,