在现代生产过程中，检测数据的积累为产品质量优化提供了强大的数据支撑。当这些检测数据能够一一对应时，我们可以利用相关性分析，找出关键影响因素，从而优化生产工艺、提高产品质量。

数据准备

比如一条生产线上有一个罐子，每5分钟测量罐子的温度、转速、压强，在生产线末端也是每5分钟测量产出品的透明度和浓度。时间上这些检测项目是可以对齐的。

这些数据我们都同步到了SPC的检测项目中了。

开始分析

看看我们的SPC软件是怎么样，选择需要相关分析的检测项目，这些检测数据都已经永久保存在SPC系统中了。

相关分析需要检测项目的数据能一一对应

确定分析参数，填写滞后0~2，如果这些检测项目的数据时间上无法一一对应，可以在时间对齐中选择分钟对齐、小时对齐、天对齐等，对齐后可能存在一对多，也需要选择一对多的处理，如平均值、最早的值、最近的值。

分析结果

首先整体无滞后的相关分析，对选中的5个检测项目两两之间的相关系数作热力图和散点图，非常直观的看到他们之间是否存在相关性（这个热力图无法做滞后，或者说做滞后会导致图片很大，或者我们以后研究一下如何做两两滞后相关系数热力图）

两两相关分析（含滞后0~2期），5个抽取2个两两相关分析就有10个组合，另外滞后0~2期就有3个，共10*3=30个相关分析，我们值截取部分，如下：

通过这5个检测项目（模拟的数据）的两两相关分析，假如浓度（越高越好）、透明度（越高越好）我们可以得到这个结果：

转速（滞后2期，即N-2期）和透明度（N期）存在明显的正相关，相关系数0.8，线性回归系数0.95，也就是说转速增加1，透明度会增加0.95左右。

我们也看到转速对浓度的滞后0~2期无影响，假如我们就只有浓度和透明度，那么我们就可以在设备、工艺允许的范围内增加转速。

如果还有其他检测项目，如果是转速对其他检测项目（越大越好）是负相关的影响的，那么就不能随意调整转速，需要更进一步研究，比如调高转速到其他检测项目的影响有多大。

无与伦比的方便

我们提供了这样一款工具，帮助您快速发现数据之间的关系，从而更精准地控制产品质量：

1. 数据自动整理：所有检测数据已存入系统，无需额外处理，随时可用于分析。

2. 智能相关分析：支持所有选定数据的两两相关性分析，并可进行滞后处理（Excel 通过错位实现滞后）。

3. 清晰直观的结果：以热力图、散点图和回归分析呈现分析结果，让数据之间的关系一目了然。