六西格玛遇上Python：统计学的高效实践场

在当今数据驱动的时代，数据分析和可视化工具成为了各行业优化流程、提升质量的关键手段。六西格玛（Six Sigma）作为一种以数据为基础、追求完美质量的管理理念，其实施依赖于一系列基础工具的灵活运用。而Python，凭借其强大的数据分析和可视化能力，成为了实践六西格玛、实现质量改进的有力工具。本文将带您深入了解六西格玛及其基础工具，并结合Python数据可视化工具，展示如何在质量管理中实现数据驱动的决策优化。并作为导读页，为读者阅读基础工具的深度解析提供前铺知识。

六西格玛（Six Sigma）概述

六西格玛是一种以数据驱动为核心的质量管理方法论，旨在通过减少流程变异和消除缺陷，将产品或服务的缺陷率控制在百万分之3.4以内（即达到6σ水平）。其核心理念是DMAIC流程（Define, Measure, Analyze, Improve, Control），覆盖问题定义到持续改进的全生命周期。

核心目标

• 提升客户满意度
• 降低运营成本
• 减少流程波动

适用范围

• 制造业（如汽车、电子）
• 服务业（如金融、医疗）
• 供应链管理