1、排列图法；是利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。因果分析图法；是利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题（结果）与其产生原因之间关系的有效工具。直方图法；它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法。
2、统计质量控制是一种通过对质量数据进行收集、分析和处理，以达到控制质量的目的的方法。它通过收集大量的质量数据，运用概率论和数理统计的原理，对产品的质量特性进行动态监控。如计算分布图、计算异常值等，根据数据判断产品是否处于控制状态。
3、建立科学的数据管理系统有助于确保数据的安全性和完整性。包括数据备份、权限管理、版本控制等方面的措施，可以有效防范数据丢失和篡改的风险。开展数据质量评估：在数据收集结束后，进行数据质量评估是一个总结性的环节。
4、第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。
1、数据集成：对数据进行清洗、转换、整合和模型管理，用于问题数据修正和可靠数据模型提供。 主数据管理：创建并维护企业共享数据的单一视图，提升数据质量，统一商业实体定义，优化业务流程。 数据资产管理：集中企业所有有价值的数据资源，提供资产视图，发现并改进不良资产，支持管理决策。
2、数据治理包括以下几个主要方面：数据质量管理、数据安全治理、数据集成管理、数据流程管理、数据标准管理。数据质量管理：指的是确保数据的准确性、完整性、一致性等方面的管理。通过对数据进行清洗、校验、比对等措施，确保数据的可靠性和可信度，从而支持更有效的决策和业务运营。
3、数据治理包括以下几个方面：数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。
1、建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。
2、大数据质量四要素是完整性、一致性、准确性、及时性。大数据时代，保障数据质量的方法：数据质量管理的第一步是建立一套质量标准。必须明确定义标准，以从数据集中过程中过滤掉“脏数据”。可以定义以下几个条件。
3、一般控制的基本要素有：人员的技术能力；合格的仪器设备和实验室；规范的测量操作；合适的测量方法、标准的操作规程；合格的试剂及原材料；正确的采样及样品处理；合乎要求的原始记录和数据处理；必要的检查程序等。