刚获取之数据如果不加以整理，只不过是数字的排列，无法提供我们信息。但是若将这些数据依适合其目的之形式整理，或加以计算或用图表示之，的确可以提供许多宝贵的信息，以下将说明各种数据的整理方法以掌握更多的信息。

一、图表
图表依其使用目的之不同可以分类如次：
1. 说明用图表
2. 解析用图表
3. 管制用图表
4. 计算用图表

日常使用时可以方便使用的几种图表如下：
(1) 曲线图
(2) 条形同
(3) 饼图
(4) Z形图表
(5) 甘特图（Gantt chart）
(6) 不良分析图
(7) 检核表（Check Sheet）
使用检核图表有下列二项目的：
○1 制程或其制造出来的品质状况之把握。
○2 对制程提出注意，并确认是否按照标准进行作业。
(8) 直方图（Histogram）

(一)直方图的绘制方法
步骤1：收集数据。此种情形，至少需50个以上。一般对于数据个数多少，称为样本大小，用n表示。
步骤2：整理如表7-2那样。各行（或各列）分别求其最大值、最小值，然后求出最大值中的最大值，最小值中的最小值即为数据全部的最大值与最小值。此例中之最大值为82.0，最小值为78.4。
步骤3：决定组距与组数。最大值与最小值的差，用2，5，10等相关数值（0.2，50等）除之。此例为
              82.0-78.4=3.6
 3.6/0.5=7.2   3.6/0.2=18   3.6/0.1=36
此商数即为以其分母为组距时之大概组数。组数依数据之多寡而定，数据数目在100~200时，分为8-15组为宜，数据较少时，可分至5组，数据较多时可分至20组左右。此例以0.5为组距，组数分为8组较为适当。
步骤4：决定组界，查核属于各组界限内之数据数目，整理成如表7-3之次数表。组界值选择比原数据有效数字多一位的5为佳。
步骤5：绘制直方图。
步骤6：计入必要事项。收集数据期间、样品大小、品质特性的单位、测定日期、测定者、必要时分批号等亦一并记入，可做为观察直方图时之参考数据。
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(二)直方图的看法
直方形形状虽然是千差万别，若以全部整体之形状加以整理则可分类如下：
○1 双峰分配。直方图有2个高峰的情形，是不同的群体混合在一起所形成的分配。
○2 离岛型分配。材料等一部分不同的东西混入制程时所形成的分配，表示制程异常的一种分配。
○3 峭壁型分配。本来形成很自然的分配，但由于有部分超出规格的关系， 将此部份选别剔除之后所形成之分配。
○4 缺齿型分配。本来应该形成平稳的分配，但由于测定方法不良而成为缺齿型的分配，亦有在绘制直方图时由于分组方法之不良所致者。
(9) 散布图
(10) 特性要因图
为了解决品质问题，当然其品质特性（结果）与原因之关系必需明确才行。品质管理上，此原因即称为要因，将此要因与品质特性之关系用图表示出来即称之为特性要因图。画因素分析图时，不宜由一人绘制，应依下列方法绘制：
○1 召集对问题或特性有关人员4~10人参加研讨。
○2 利用脑力激荡术，不断地提出问题或特性的要因。
○3 发言时严禁批评与浇冷水。
○4 发言不要集中于少数人，应力求普遍。主席发言的时间不要超过全部的10%，总时间不要超过一个小时。
○5 大家的意见由纪录员记在大纸上，由主席确认一下。
(11) 层别（Stratification）
我们制造物品的时候，需尽量将材料、设备、方法、人员等有关物品的履历明确地表示出来，收集数据时亦须把这些当作参考事项而记录下来。
○1 层别的方法
层别可以针对物品的特性要因图的主要要因进行即可。经常实施层别的项目入下所示：
(a) 材料：供应者别、品牌别、交货日期别、交货批别、保管仓库别。
(b) 设备：加工设备别、新旧设备别、治工具别、设备调整前后别等。
(c) 方法：作业方法别、作业条件别、测定方法别。
(d) 人员：作业者别、熟练程度别、男女别、新旧作业者别。
(e) 时间、环境等：上下午别、昼夜别、季节别、温度别、湿度别、晴雨别。
○2 层别与各种数据整理方法之间的关系。