8.2.2.4 数据表现
适用于本过程的数据表现技术包括（但不限于）：
- 亲和图。见 5.2.2.5 节。亲和图可以对潜在缺陷成因进行分类，展示最应关注的领域。
- 因果图。因果图，又称“鱼骨图”、“why-why分析图”和“石川图”，将问题陈述的原因分解为离散的分支，有助于识别问题的主要原因或根本原因。图 8-9 是因果图的一个例子。
- 流程图。见 8.1.2.5 节。流程图展示了引发缺陷的一系列步骤。
- 直方图。直方图是一种展示数字数据的条形图，可以展示每个可交付成果的缺陷数量、缺陷成因的排列、各个过程的不合规次数，或项目或产品缺陷的其他表现形式。
- 矩阵图。见 8.1.2.5 节。矩阵图在行列交叉的位置展示因素、原因和目标之间的关系强弱。
- 散点图。散点图是一种展示两个变量之间的关系的图形，它能够展示两支轴的关系，一支轴表示过程、环境或活动的任何要素，另一支轴表示质量缺陷。
图 8-9因果图
引用
8.3.2.5 数据表现
适用于本过程的数据表现技术包括（但不限于）：
- 因果图。见 8.2.2.4 节。因果图用于识别质量缺陷和错误可能造成的结果。
- 控制图。控制图用于确定一个过程是否稳定，或者是否具有可预测的绩效。规格上限和下限是根据要求制定的，反映了可允许的最大值和最小值。上下控制界限不同于规格界限。控制界限根据标准的统计原则，通过标准的统计计算确定，代表一个稳定过程的自然波动范围。项目经理和相关方可基于计算出的控制界限，识别须采取纠正措施的检查点，以预防不在控制界限内的绩效。控制图可用于监测各种类型的输出变量。虽然控制图最常用来跟踪批量生产中的重复性活动，但也可用来监测成本与进度偏差、产量、范围变更频率或其他管理工作成果，以便帮助确定项目管理过程是否受控。
- 直方图。见 8.2.2.4 节。直方图可按来源或组成部分展示缺陷数量。
- 散点图。见 8.2.2.4 节。散点图可在一支轴上展示计划的绩效，在另一支轴上展示实际绩效。