【QC七大手法】是质量控制领域中常用的统计分析工具，主要目的是通过系统化的数据分析来发现问题、解决问题，并持续改进。这七大手法包括：检查表、柏拉图、特性要因图、分层法、散布图、直方图、控制图，以及更广泛的其他辅助工具如亲和图、PDPC法、矢线图、名目团体法、系统图、决策矩阵和心智图。
1. **检查表**：这是一种用于收集和整理数据的表格，帮助我们记录和分析工作中出现的问题或特定事件。检查表分为记录用和点检用，前者用于记录问题的发生频率，后者用于验证特定条件是否满足。
2. **柏拉图**：也称为排列图，根据问题发生的频率进行排序，通常显示2-3个最重要的问题，以便优先解决。这种方法强调“80/20原则”，即大部分问题往往由少数关键因素引起。
3. **特性要因图**：又称为鱼骨图，通过图形化方式表示问题与各种潜在原因之间的关系，有助于深入挖掘问题的根本原因。
4. **分层法**：从不同角度和层面分析问题，将数据分组以揭示隐藏的模式和趋势。这种方法强调不能仅依赖平均值，而要考虑数据的层次结构。
5. **散布图**：展示两个变量之间的关系，可以揭示是否存在线性关系或其他类型的关联。
6. **直方图**：用于展示数据分布的图形，帮助理解数据的集中趋势和分散程度，是衡量过程稳定性的重要工具。
7. **控制图**：用于识别过程中的波动来源，监控过程是否处于控制状态，通过平均值和变异性的分析来决定是否需要采取改进措施。
这些方法在实际应用中通常结合使用，以全面地理解和改善质量管理系统。例如，首先使用检查表收集数据，然后通过柏拉图确定关键问题，接着用特性要因图分析原因，再用分层法深入各个层面，通过散布图和直方图理解变量间的关系和数据分布，最后使用控制图确保改进措施的效果。这些工具在制造业、服务业、项目管理等多个领域都有广泛应用，是提升质量和效率的有效手段。
