质量工具的 “道”，从看懂图表开始！
在今天的分享中，我们不谈复杂的建模，也不堆砌专业名词，而是带大家重新审视一个经常被忽视却至关重要的能力：图表认知与表达。
很多人在学习六西格玛时，被各种软件工具（如Minitab）和华丽图表吸引，却往往忽略了这些图表背后真正的逻辑。这次我们就从“图表”切入，重拾六西格玛方法论的核心——CSI结构与思维方式。
很多人只熟悉DMAIC五步法（Define, Measure, Analyze, Improve, Control），却不知道在其上还有一个更宏观的逻辑架构：
CSI方法论：
C：Chart（图表）
S：Statistics（统计）
I：Interpretation（解释）
六西格玛是基于数据的决策体系，CSI方法论正是它的灵魂。
图表（C）是数据的视觉载体，统计（S）提供科学依据，而最终的决策来源于解释（I）——这是管理者真正要关注的。
很多企业日常也使用图表，但为何依然无法支撑决策？本质是图表的逻辑错乱。
在六西格玛中，图表不是点缀，而是呈现问题本质的“语言”。一个好的图表，应该做到以下四点：水平、趋势、对比、整合——这是六西格玛图表分析的“金句”。
举个例子：
水平：当前数据量/绩效处在哪个水准？
趋势：数据是否随着时间推移有规律变化？
对比：是否与过去/标准/他人形成对照？
整合：通过分析能得出怎样的结论？
在本次文章中，我们来深入分析QC七大手法（老七大工具），并指出许多常见错误：
QC七大手法分类回顾：
六西格玛偏重计量型数据分析，这些经典工具在Minitab中都可直接实现。但关键是——你是否真的在用对？
接下来，我们结合实际辅导中的案例，把学员或企业在报告中常见的图表错误一一拆解，目的是让大家在未来报告中不再踩坑，也能真正做到“以图传神、用图达意”。
案例分析
案例 1：饼图分层混乱
错误图：
左上角展示了一个“环保不符合”的饼图，把以下维度混在了一起：
材质：橡胶、PVC
不良项目：ROHS、邻苯、重金属
法规属性：违反中国法规 / 欧盟法规
❌错误点分析：
饼图展示的是单一维度下各个类别所占比例，用于体现整体与部分的关系。
但上图中，“材质” 和 “不良项目” 是不同属性的分类维度，混在一起，就破坏了逻辑分层结构，这是维度混乱型错误。
✅正确做法：
将图表重新整理为两个饼图：
第一张：展示产品类型（如电动工具、玩具、其他）各占比
第二张：按产地分层（中国/其他），展示违规占比
每张图表只表达一个逻辑维度，信息才清晰。
案例 2：帕雷托图折线使用错误
错误图：
很多报告中画出的“帕雷托图”，柱子没错，但折线变成了每项的“单项占比”，甚至是下降的趋势折线。
帕雷托图的核心在于体现“少数问题引发大多数影响”的二八法则：
正确折线应为“累计占比”，并且逐步上升，最终到达 100%。
错误使用折线，就看不到哪个是“少数关键问题”，失去了帕雷托图的价值。
✅正确做法：
柱子：问题项降序排列
折线：累计占比，从左至右逐渐上升至 100%
二八分析：通过折线落点，圈出占比前 80% 的项目（如前3项）
案例 3：推移图 YTD 用法错误
错误图：
某图表横轴是 1~12 月，柱状图显示的是“YTD 累积值”。
结果：前几个月的数据完全看不出差异，后几个月增长迅速，误导了趋势判断。
❌错误点分析：
推移图本质是观察数据随时间的变化趋势，强调“趋势感”。
YTD 是累加值，适合全年回顾，而非观察月度波动。
✅正确做法：
若想看趋势，使用“每月单项值”
若确需展示全年累计，可另作单独图示，不与月度柱图混用
案例 4：柱状图纵轴设置不当，分辨率低
错误图：
合格率图表的 Y 轴从 0 开始，所有柱子高度都接近 100%，视觉上几乎没有差异。
在高集中区数据展示中，从 0 开始会压缩差异，导致无法直观比较。
✅正确做法：
将 Y 轴起始设置为 85% 或 90%，突出差距，使人一眼看到高低变化。
这就是图表技术中“放大分辨率”的小技巧。
案例 5：折线图误用在“类别型数据”上
错误图：
将“手动工具、链具、冲压类”等品类用柱状图表示不良率，然后用折线把这些类别连起来。
折线图适用于时间序列或连续变量。
“类别型数据”本身是离散、无序的，不能用线连接，容易误导为存在“连续关系”。
✅正确做法：
只使用柱状图展示每类的不良率
不应加折线，保持“分类项的独立性”
案例说明：一个新能源电池案例的展示逻辑
对比两个工艺：“电解电镀”和“化学电镀”
分析电镀厚度数据的平均值与分布差异
✅呈现结构：
第一页：柱状图对比两个工艺的平均电镀厚度
第二页：折线图呈现每个样品编号下的厚度值（个体波动）
每页底部：用两行简洁语言总结结论
