數據分析（8.4)包括哪些內容？
1．數據不是狹義的數字的概念，也包括信息、文字或文件，如關于年度的顧客反饋的匯總信息；對數據的分析也不僅僅指對數字的統計分析，也包括對文件、信息的總結、分析，如對顧客滿意的信息的匯總分析報告。
2.數據分析是改進質量管理體系、過程、產品和服務的一項非常重要和必要的活動，是“基于事實的決策方法”原則的具體體現。為證實質量管理體系的適宜性和有效性，評價持續改進質量管理體系有效性的機會和需求，組織應確定需要收集的與產品、過程和質量管理體系有關的數據和信息（包括監視和測量結果方面的數據）。
3.組織應使用適宜的方式和渠道收集所需的數據和信息，“8.2監視和測量”過程的輸出可以為數據分析提供輸入信息。來自質量管理體系其他各個過程的信息都可以是數據分析的來源，如對供方的控制情況。下面是一些可能需要記錄和分析的數據和信息：
（1）顧客滿意和顧客投訴
（2）與產品質量有關的信息，如產品不合格信息、不合格率；
（3）與組織運行能力有關的信息，如對過程運行監視和測量的信息和記錄；
（4）內部審核和管理評審的輸出；
（5）培訓有效性的評價；
（6）過程工作情況偏差；
（7）返工率；
（8）錯過交貨日期；
（9）供方的情況。
4.通過監視和測量活動會收集到很多的數據和信息，如果不對數據和信息進行評價、分析并轉化為有用的輸出，數據和信息收集本身是沒有意義的。分析這些數據和信息可以找出趨勢所在，發現的任何趨勢都可能意味著質量管理體系存在問題或存在需要改進的地方。標準要求數據分析的輸出應提供以下方面的信息；
（1）顧客滿意。即顧客對組織提供的產品或服務的滿意程度的匯總分析。對于顧客滿意的分析可以幫助組織了解質量管理體系的績效。
（2）與產品要求的符合性。即組織提供的產品與所確定的產品要求的符合情況，如產品的合格率等，它可以幫助組織發現生產過程中存在的問題和不足。
（3）過程和產品的特性和趨勢。包括采取預防措施的機會。即質量管理體系過程和產品的特性方面的實際狀況及其變化趨勢情況。這種變化趨勢方面的數據，可以幫助組織識別過程和產品特性中的潛在不合格，為組織提供采取預防措施的機會，從而避免不良趨勢的進一步發展。
（4）供方。即與供方業績有關的信息（可以包括供方提供的產品質量的信息、外包過程質量的信息、供方保持其按要求提供產品的能力的信息等），這些信息可作為組織調整、改進、增進與供方互利合作關系的依據，并幫助組織對供方實施更有效的控制。
5.數據分析的結果和輸出是改進過程的重要輸入，這此結果可用于：
（1）管理評審的輸入（見5.6條款）；
（2）糾正措施（見8.5.2條款）和預防措施過程的輸入（見8.5.3條款）；
（3）評定顧客滿意的輸入（見8.2.1條款）；
（4）符合顧客要求的證據。
6.統計技術是數據分析過程中的有用工具，對其進行有效運用可以幫助組織提高解決問題的效率和有效性，更好地利用可獲得的數據進行分析和決策。
7．需要說明的是，標準雖然確定了a)、b)、c)、d)四個需要進行分析的方面，但是數據分析可以應用到任何可以為組織提供有用信息的領域。
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