推移图重点
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发布时间：2024-10-01 14:39
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热心网友
时间：2024-10-19 20:13
首先，趋势（Trend）指的是数据连续上升或下降的现象，这可能是由于环境因素如温度或湿度的逐渐改变，或者材料性能的逐渐衰减，如原材料的失效，工具的磨损等。
其次，震荡（Oscillation）则表现为数据的突然波动和跳动，这种情况可能源于操作人员的更换，测量方法的调整，或者设备故障等突发因素。
混合（Mixture）模式表明样本数据来自两个不同的源头，例如不同的测量方法或原材料，此时我们需要通过分析中心线附近的点来识别和区分这两个不同的部分。
接着，群集（Cluster）现象则表现为数据点集中在图中一个特定区域，这可能是由于抽样偏差，如不良样本被抽中，或者测量误差等因素导致的。
最后，循环型周期（Cyclic Patterns）是数据呈现出有规律的波动，如高低点交替，这可能是由于原材料供应的季节性变化，或者是操作员轮换工作时间等周期性因素影响的结果。
通过理解并识别这些模式，我们可以更深入地剖析数据背后的原因，从而作出更准确的决策。
热心网友
时间：2024-10-19 20:17
首先，趋势（Trend）指的是数据连续上升或下降的现象，这可能是由于环境因素如温度或湿度的逐渐改变，或者材料性能的逐渐衰减，如原材料的失效，工具的磨损等。
其次，震荡（Oscillation）则表现为数据的突然波动和跳动，这种情况可能源于操作人员的更换，测量方法的调整，或者设备故障等突发因素。
混合（Mixture）模式表明样本数据来自两个不同的源头，例如不同的测量方法或原材料，此时我们需要通过分析中心线附近的点来识别和区分这两个不同的部分。
接着，群集（Cluster）现象则表现为数据点集中在图中一个特定区域，这可能是由于抽样偏差，如不良样本被抽中，或者测量误差等因素导致的。
最后，循环型周期（Cyclic Patterns）是数据呈现出有规律的波动，如高低点交替，这可能是由于原材料供应的季节性变化，或者是操作员轮换工作时间等周期性因素影响的结果。
通过理解并识别这些模式，我们可以更深入地剖析数据背后的原因，从而作出更准确的决策。
