需求分析工具主要包括以下幾種：

1.問卷調(diào)查：用于收集用戶需求和反饋，適用于大規(guī)模調(diào)研。

2.訪談：通過與用戶面對面交流，了解他們的真實需求。

3.數(shù)據(jù)分析：通過分析已有的數(shù)據(jù)，挖掘潛在的用戶需求。

4.原型設計：通過制作原型產(chǎn)品模型，讓用戶直觀地了解產(chǎn)品功能和設計。

5.敏捷需求管理工具：如JIRA、BUGTRACKER等，用于更高效地管理項目需求和任務。

6. UML工具：如Rose、StarUML等，用于需求分析過程中的系統(tǒng)建模。

7.用戶故事：一種用于記錄用戶需求的方法，常用于敏捷開發(fā)。

8.需求分析軟件工具包：如RP、CAD等，可用于輔助需求分析過程。

這些工具各有優(yōu)缺點，選擇合適的工具取決于項目的具體需求、團隊的能力和資源等因素。在實際應用中，應根據(jù)具體情況靈活選擇和使用這些工具。

1、Analytic Visualizations(可視化分析)：不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。2、Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)：可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)：數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4、Semantic Engines(語義引擎)：知道由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)：數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。

數(shù)據(jù)分析工具包括多種軟件，以下是常見的幾種：

一、Excel數(shù)據(jù)分析工具。Excel是一款常用的數(shù)據(jù)處理軟件，它提供了數(shù)據(jù)透視表、圖表分析等功能，可以方便地對數(shù)據(jù)進行整理、分析和可視化展示。Excel適合處理小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，對于大型復雜的數(shù)據(jù)分析任務也能勝任。

二、Python數(shù)據(jù)分析工具。Python是一種強大的編程語言，廣泛應用于數(shù)據(jù)分析領域。Python擁有眾多的數(shù)據(jù)處理和分析庫，如pandas、numpy、scipy等，可以用于數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化等方面的工作。這些庫能夠幫助用戶輕松地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并進行復雜的分析。

三、R語言數(shù)據(jù)分析工具。R是一種專門為統(tǒng)計分析而設計的編程語言，廣泛應用于數(shù)據(jù)分析領域。R語言擁有豐富的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化函數(shù)庫，如ggplot2、dplyr等，可以方便地進行數(shù)據(jù)挖掘、預測分析和機器學習等工作。同時，R語言的交互性和圖形界面也使得它易于使用和理解。

四、SQL數(shù)據(jù)庫查詢工具。SQL是用于管理關系數(shù)據(jù)庫的標準語言，也是數(shù)據(jù)分析中常用的工具之一。通過SQL查詢語句，用戶可以檢索、插入、更新和刪除數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)的查詢和分析工作。常見的SQL數(shù)據(jù)庫查詢工具有MySQL、Oracle SQL Developer等。

五、數(shù)據(jù)可視化工具。數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形化的方式呈現(xiàn)出來的過程，有助于用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)和分析結果。常見的數(shù)據(jù)可視化工具有Tableau、Power BI等，這些工具提供了豐富的圖表類型和可視化功能，方便用戶快速生成直觀的數(shù)據(jù)報告和圖表。

以上所述即為常見的數(shù)據(jù)分析工具，每種工具都有其特點和優(yōu)勢，根據(jù)具體的數(shù)據(jù)分析需求和場景選擇合適的工具進行使用，可以大大提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。

QCC小組活動在原因分析階段常用到的分析工具包括因果圖、關聯(lián)圖和系統(tǒng)圖。

1.因果圖：因果圖是一種圖示分析工具，它以結果作為特性，以原因為因素，層層展開以分析因果關系，尋找根本原因。因果圖又稱為石川圖、魚骨圖或特性要因圖。在制造系統(tǒng)的因果關系分析時，因果圖通常從人機料法環(huán)測進行展開，逐步分析到末端因素。

2.關聯(lián)圖：關聯(lián)圖是一種用來找出主要因素和項目的方法，它把關系復雜且相互糾纏的問題及其因素用箭頭連接起來。各因素之間有相互關系，或有1個以上的問題分析時，通常會用到關聯(lián)圖。

3.系統(tǒng)圖：系統(tǒng)圖是一種用來明確問題的重點，尋找最佳手段或措施的方法。它把要實現(xiàn)的目的與需要采取的措施或手段系統(tǒng)地展開，并繪制成圖。

在QC小組解決質(zhì)量、成本、生產(chǎn)量等問題時，基于數(shù)據(jù)的實證式問題解決方法是十分有效的。使用的最基本方法一般有七種：

1.調(diào)查表：對問題的現(xiàn)狀進行抽樣調(diào)查，不要放過任何一個細節(jié)問題。

2.帕累托圖：從眾多的問題當中找出真正的問題。

3.特性要因圖：不要遺漏主要的原因，仔細整理。

4.圖表：使做成的數(shù)據(jù)做到一目了然。

5.確認表：容易取出數(shù)據(jù)，防止檢查中的遺漏。

6.矩形圖：掌握野返分布的情況，并和規(guī)格對比。

7.散布圖：掌握成對的兩組數(shù)據(jù)的關系。

8.管理圖：調(diào)查工序或工程內(nèi)是否處在安定狀態(tài)。

注：有時候把圖表和管理圖歸納為一種，再加上層別（坐標圖）就成為七種。

以上內(nèi)容參考：百度百科-QC小組