1. 质量数据挖掘基础

数据挖掘概述：介绍数据挖掘的基本概念、发展历程及在质量管理中

的应用。

质量管理理论：包括 SPC（统计过程控制）、CPK（过程能力指数）

等传统质量管理理论。

2. 数据采集与预处理

数据采集方法：讲解如何从不同的数据源（如生产系统、ERP、MES

等）采集数据。

数据预处理：包括数据清洗（去除噪声、填充缺失值等）、数据去重、

数据标准化等步骤。

3. 数据探索与可视化

数据可视化：介绍常用的数据可视化工具和技术，如柱状图、折线图、

饼图等，以及如何根据数据特点选择合适的可视化方式。

探索性数据分析（EDA）：通过统计描述、数据分布分析等方法，对

数据进行初步探索，发现潜在的数据规律和异常点。

4. 质量数据挖掘算法

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分类算法：如决策树、随机森林、支持向量机等，用于识别数据中的

类别信息。

聚类算法：如 K 均值、层次聚类等，用于将数据分为不同的群组。

关联规则挖掘：用于发现数据项之间的关联关系，如质量问题与生产

设备、原材料等因素之间的关联。

5. 数据分析与决策支持

质量问题分析：结合数据挖掘结果，对质量问题进行深入分析，找出

根本原因。

决策支持：基于数据分析结果，为质量管理决策提供支持，如优化生

产流程、改进设备维护等。

6. 数据挖掘工具与软件

软件应用：通过实际案例，演示如何使用这些工具进行数据挖掘和分

析。

培训后辅导：

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