光器件产线品质数据可视化分析

模拟光器件生产测试数据，使用 SQLite 存储，基于 Pandas + Matplotlib 进行 良率统计、SPC 过程控制分析、缺陷趋势分析与可视化报告输出。 支持 CLI 一键分析和 Streamlit 交互式 Web 看板。

项目结构

data_analysis/
├── main.py              ← 主程序（CLI 分析流程）
├── streamlit_app.py     ← Web 看板（Streamlit Dashboard）
├── production.db        ← SQLite 数据库（运行时生成）
├── output/
│   ├── charts/          ← 基础图表（良率趋势、批次良率、缺陷分布）
│   ├── spc_charts/      ← SPC 控制图（X-bar-R 图、Cpk 汇总）
│   ├── report.csv       ← 批次良率报告
│   ├── spc_report.csv   ← SPC 分析报告
│   └── analysis_report.pdf ← PDF 正式报告
└── pyproject.toml       ← uv 项目配置

快速开始

# 克隆仓库到本地
git clone --depth=1 https://github.com/Tellcts/data_analysis.git

# 安装依赖（uv 自动管理）
cd data_analysis
uv sync

# 运行 CLI 分析
uv run main.py

# 启动 Web 看板
uv run streamlit run streamlit_app.py

功能模块

基础分析

• 按批次/日期统计良率
• 不良原因分布（饼图）
• 良率日趋势、批次对比图表

SPC 过程控制

• X-bar-R 控制图（子组 n=5）
• 过程能力指数 Cpk 计算
• Western Electric 判异规则（规则1/2/4/5）
• 异常点自动检测与标记

PDF 报告

• 使用 reportlab 生成正式 PDF 品质分析报告
• 包含 KPI 概览、SPC 汇总表、批次良率表
• 嵌入所有分析图表（良率趋势、SPC 控制图、Cpk 汇总等）

Web 看板 (Streamlit)

• 交互式数据筛选（批次、日期范围、指标）
• 实时 SPC 控制图 + 过程参数面板
• 良率趋势对比 + Cpk 汇总
• 数据明细表格（可筛选 OK/NG）
• 缺陷分析（饼图 + 批次不良统计）

技术栈

工具	用途
Python 3.14	编程语言
Pandas	数据处理与分析
Matplotlib	可视化图表
NumPy	数值计算
SQLite3	嵌入式数据库
Streamlit	Web 看板
Tabulate	终端表格对齐
ReportLab	PDF 报告生成
uv	依赖管理与虚拟环境