1、什么是寿命数据分析？
我们工作过程中，可能常常遇到寿命数据分析（Life data analysis）、威布尔分析（weibull analysis）、weibull等词语，这些词语是什么意思？有什么关系呢？
首先，我们先了解什么是寿命数据分析。
寿命数据分析寿命数据分析是通过分析一组失效数据，来预测产品在整个生命周期内运行情况的方法。寿命数据分析是通过样本数据的分布拟合，确定样本数据服从的寿命分布，然后使用该分布来确定产品的未来发展趋势。之所以我们进行寿命数据分析，是因为我们可以用实际的现场数据来预测产品寿命，帮助我们进行决策。
要开展寿命数据分析工作，必须要有产品的样本数据。样本数据通常是与产品故障或者产品性能相关的数据(这里切记，加速退化试验等数据或者监测的性能数据都是可以用来做寿命数据分析的，不限于故障数据）。一旦我们收集到了这些数据，就可以通过寿命分析拟合出与样本数据相符合的寿命分布以及分布参数。依靠该寿命分布，我们即可对产品的寿命发展规律、故障原因进行深度挖掘分析，可以通过寿命分布预测产品的未来发展趋势，辅助市场决策以及产品质量改进工作。使用寿命分布的相关图形和参数，我们分析和预测未来产品的性能、能力等。
由于寿命数据分析工作中，威布尔是一种非常常见、常用的分布，所以，很多人也把寿命数据分析称为威布尔分析。虽然寿命数据分析是一个更为宽泛的术语，但威布尔分析通常与寿命数据分析在日常工作中经常相互使用。两者的分析过程和技术是基本相同的。威布尔分析之所以被广泛使用，是因为威布尔分布非常有助于描述其他统计分布无法描述的数据趋势、特征，包括失效率降低、失效率恒定、失效率增加等情况。此外，威布尔分布也可以有效近似其他分布。也正因如此，寿命数据分析通常选择威布尔分布作为首选分布类型进行数据分析，也就出现为什么寿命数据分析与威布尔分析通常相互使用的情况了
。2、什么是威布尔分析？
如前所述，威布尔分析和寿命数据分析是一样的，都是基于统计的技术，都是用来进行各种类型寿命数据的分析、用来预测产品的寿命发展趋势、规律。寿命数据分析更为宽泛。但是，工程中通常把寿命数据分析和威布尔分析相互使用。无论是威布尔分析还是寿命数据分析，它的基础是数学分布，其中威布尔分布是其中分布之一。威布尔分布可适用于较多的场合，能够处理各种类型的寿命数据、小样本数据集数据等，是最为广泛使用的分布类型之一，也是在各行业寿命数据分析中使用较多的分布。
利用威布尔分布，您可以通过寿命数据确定产品是否有早期失效；利用威布尔分布，您可以通过寿命数据分析产品的故障规律，是否存在批次问题；利用威布尔分布，您可以评估产品的可靠性增长水平；利用威布尔分布，您可以进行产品质量推断、评估趋势，评估产品运行一定时间段内的故障概率，分析产品的平均寿命、预测故障率，甚至确定产品的保修期等。
3、为什么要进行威布尔分析？
威布尔分析是深入了解产品的寿命特征、性能的一种重要手段。通过收集产品的相关故障、时间的样本数据，使用威布尔分析技术，帮助回答产品的关键问题。比如，通过威布尔分析，您可以预测产品的寿命，可以确定保修期应该设计为多久，可以通过威布尔分布形状和参数分析产品的故障根本原因，比如设计缺陷、批次问题、维护不当或者生产运行不良等问题。Weibull分析还有一个优点是，它提供了一个直观且易于理解的故障数据图形视图。
4、如何开展威布尔分析？
（1）创建数据集。首先，我们使用PosWEIBULL的数据表功能，创建数据集（样本数据），可以手工录入或者通过方便的Excel文件复制粘贴完成数据集创建。
（2）威布尔分析（寿命数据分析）。然后，进入PosWeibull的寿命分析进行寿命数据分析。选择一个威布尔分布或者多个分布类型，进行寿命数据分析。如果您不确定产品的寿命数据服从什么分布，可以选择多个分布类型，然后通过【分布模型】给出的似然对数、AICc、BIC、相关系数等判断准则，确定一个较好的分布类型作为产品的寿命分布。如果还不确定，可以使用PosWeibull的分布分析模块进行分布对比分析，更为直观的帮助确定产品的分布类型。
（3）查看产品的寿命特征。在【寿命分析】模块，点击【诊断图】即可进行产品寿命数据规律诊断分析。通过诊断图中的寿命数据拟合曲线、形状、参数等信息，可帮助确定产品的寿命数据发展规律，包括是否属于批次问题，是否存在早期失效，是否可靠性增长等。
若要详细了解分布参数，可在各分布的【参数估计】栏目中查看分布参数估计结果，包括估计值、标准差、置信上下限等。
如果要计算或者预测寿命，可打开【寿命分析】模块的【寿命/可靠性】菜单，查看可靠度、B10寿命等计算结果。