质量管理的数据分析是现代企业提升产品和服务质量的重要手段。在IT行业中，数据分析同样扮演着关键角色，帮助企业优化流程，发现潜在问题，并制定有效的改进措施。以下是对"质量管理的数据分析应用"的详细阐述：
质量管理数据分析的目标是通过科学方法精确评估当前的质量管理状态，识别影响产品质量的关键因素，并实现持续改进。这不仅需要科学的质量观念，还需要实际行动，即系统地收集、统计和分析数据。
数据分析的一般步骤包括：
1. 编制数据分析项清单，明确需要关注的指标。
2. 明确每项分析的目的，以便有的放矢。
3. 建立数据分析的数学模型，如统计学模型，用于指导数据收集和处理。
4. 收集原始数据，这是分析的基础。
5. 对原始数据进行统计整理，获得有意义的统计数据。
6. 分析统计数据，识别存在的问题。
7. 分析问题的根本原因。
8. 根据问题原因制定改进措施。
9. 实施、验证改进措施的效果，并确保其得到巩固。
在ISO9001标准中，数据分析是验证质量管理体系适宜性和有效性，以及寻找持续改进机会的重要手段。具体分析项可能包括与产品要求的符合性、顾客满意度、供方表现、过程和产品的特性趋势等。这些分析有助于预防不合格品的发生，提高顾客满意度，优化供应链管理，并追踪过程中的不良趋势。
数据分析项的目的因分析项不同而异。例如，“顾客满意”分析旨在提高顾客满意度，发现不满意的原因；“与产品要求的符合性”分析则侧重防止不合格品，找出问题源头；“过程和产品的特性趋势”分析关注扭转不良趋势，采取纠正措施；而“供方”分析则关注供应商的质量表现，支持选择优质供应商。
在建立数据分析数学模型时，要确保模型能反映实际情况，选择合适的统计工具和方法，以及合理的统计周期。例如，如果供方的产品合格率已经很高，可能需要转向其他指标，如服务及时性或稳定性，以区分供应商的优劣。
质量管理的数据分析是一个系统的过程，涉及多个环节，从确定分析项到实施改进，每个步骤都需要精心设计和执行。通过这种方法，企业可以基于事实做出决策，提高质量管理的效率和效果，最终提升整体业务的竞争力。
