回归分析在各行各业的数据分析中有很重要的作用，可以确定自变量和因变量之间的关系，我们设计一个和业务系统整合的回归系统实现方案，解决回归分析的人工处理效率问题，大量回归分析效率问题，人员统计学能力不高问题。
SPC 理论已经非常成熟，其实现工具也经历了从纸质绘图到自动化、电子化软件系统的巨大转变，市面上能见到的SPC却五花八门。如何选择一个适合自己的SPC软件呢？这篇文章应该能帮到你。
现在大数据、机器学习应用越来越广泛，而机器学习算法的一个常见应用就算异常检测，本文介绍机器学习中的支持向量机算法来进行异常检测，包括算法基本原理、系统实现和应用。通过机器学习中的支持向量机算法进行异常检测，并把异常结果整合到SPC控制图上。
将当代计算机科学、工业统计与大数据技术、行业质量管理及持续改进最佳实践完美融合、洞察质量与流程数据，从而提高效率、降低成本、预测未知、科学决策，提高持续盈利能力。可以实时质量风险预警平台、质量大数据分析平台、智能质量报告平台、自动化分析程序及报告。
可以通过一个在线网页通过LIMS/QMS的接口录入数据到LIMS/QMS中，在录入的过程中调用我们的SPC控制台，将最新的数据点加入控制图中，看看是否有异常点产生，这样就满足是实时录入数据的时候查看SPC功能。
