1. 物竞天择
任何存在的东西都是有存在的理由，有些依靠锋利的牙齿，有些依靠飞翔的翅膀, 有些依靠很快的速度，有些依靠智慧的大脑。。。。任何不存在的或灭绝的东西都有其不存在的理由。朝代的更替，软件版本的更新，都是对前者的总结，优化和取代。数据分析工具也是这样。
2. 一切美好的东西都来自于难和磨练
同样的，一切美好的东西都来自于苦难和磨练，6Sigma数据分析工具就是这样诞生的。简单的说他是一套工具，用于提高生产力。20世纪七八十年代，在戴明、朱兰的帮助下，以及费根鲍姆TQC概念和理论的指引下，日本人结合其国情对质量管理进行了大量的实践和创新，经过几十年的持续改进，通过精益生产的方法使得日本产品的质量显著提高，占领了大部分美国市场，而美国企业的产品则逐步失去自己的市场，许多美国企业面临生死存亡的问题。
摩托罗拉公司同样面临生死存亡的考验。1974年将电视机业务（自己的强项）卖给日本松下，1980年在日本竞争者面前又失去了音响市场。但是美国公司也不是吃素的，他们也是最优秀的企业，具有强大的面对困难时的反思总结能力。后来就在摩托罗拉公司诞生了6Sigma，并且在其他很多世界500强企业发扬光大，成为一种独特的改进生产力的工具。
6Sigma是一套借助于数理统计的理论，进行大数据分析的工具，对生产进行科学决策，减少人为误差，达到持续优化。
3. 误区和前景
正因为这样如此的依赖于数理统计理论，所以在推广上存在一些问题，统计知识难于理解，是一个很大原因。如何让这些非常好的数据分析工具被广大生产者、决策者用到实处，是今后方向所在，而不是去研究非常枯燥难懂的统计知识。借助于分析软件工具和这些理论，我相信有很多的用武之地。科学研究不应当属于科学家，科学研究应当属于所有的人。
4. 下面举例说明什么是6Sigma
我不打算用DMAIC的模型去解释6Sigma, 我打算用一个非常生活的案例。
问题抛出：有一个灯泡（模拟我们要解决的问题），连接这个灯泡会有一系列的开关（模拟我们可以控制的变量），灯泡和开关之间有连线，但是我们不知道链接方式（用来比喻我们研究的产品的未知的但是十分感兴趣的世界）。我们的任务是把灯泡的亮度调整到一个非常亮的满足要求的亮度。
解决问题的思路：1. 花很大的薪资，招聘一个拥有20年灯光调整经验的有经验的人，通过长期的经验积累的人可能会解决这个问题。 2.利用6Sigma 思路解决问题的人，可以利用6Sigma大数据来解决这个问题，方法如下。
6Sigma数据分析思路：
l 选择一款量测灯泡亮度的工具，来量测一组数据，灯泡的亮度。量测之前为了分析数据量测的准确性，我们使用6Sigma工具—量测系统分析（后面文章或课程会介绍）；
l 我们要分析所得到的亮度数据是否满足要求，我们使用6Sigma工具—制程能力分析（后面文章或课程会介绍），如果亮度够了，案件结束，如果亮度不够进行以下分析；
l 我们想知道所有的开关是否可以影响灯泡的亮度（比如开关的开或关闭，灯泡是否会变暗、熄灭或打开），生活中我们可以通过一个一个开关测试来看，把那些对灯泡没有影响的开关去掉，缩小研究的范围。6Sigma 分析中有一个工具---假设检验，可以帮助我们数据分析这个是否会影响灯泡亮度，把不影响的开关（也就是因素）去掉，缩小研究范围；
l 通过以上的步骤，留下来的开关是对灯泡亮度有影响的开关，但是我们十分关心哪些开关影响大，哪些开关影响小，6Sigma 分析中有一个工具---方差分析（后面文章或课程会介绍），可以用来解决这个问题。我们用这个工具可以让我们把问题聚焦在对灯泡亮度影响大的开关（也就是因素）上面，缩小了研究的范围。
l 通过以上的步骤，我们删除了很多开关，同时也寻找出来另外一些开关，这些开关对灯泡的亮度影响是大的，这个时候我们关心的是如何调整开关的设定值（比如温度调整到 多少度，压力调整到多少Pa）来是的灯泡亮度最大。6Sigma 分析中有一个工具---回归分析或实验设计（后面文章或课程会介绍），可以用来解决这个问题，最后我们得到了显著影响灯泡亮度的少数几个开关，并且调整好了其设定值。
l 灯泡已经调整到最亮了，这个时候我们关心什么呢？也就是整个过程后续如何监控，如何判断灯泡的亮度收到何种因素的影响（特殊的或随机的），若是特殊的因素影响亮度，我们需要把它找出来改正（不好的）或保留（好的）。6Sigma 分析中有一个工具---控制图（后面文章或课程会介绍），可以用来解决这个问题。
以上就是6Sigma解决问题的思路，大家可以稍微理解一下。同时你若是一名厨师，你特别关心一盘炒青菜的口味（也就是灯泡的亮度），你对酱油的种类，火候的大小，持续的时间，青菜的切割方式等（本案例的开关）十分感兴趣；你若是一名汽车轮胎设计师，你特别关心轮胎耐磨程度（也就是灯泡的亮度），你对轮胎的材质，轮胎的大小，轮胎花纹的样式，轮胎的厚度（本案例的开关）十分感兴趣；同时你若是一名喷镀产品的工程师，你特别关心喷涂的厚度（也就是灯泡的亮度），你对线体的速度，线体的电流电压，粉末的种类等设置（本案例的开关）十分感兴趣；同时你若是一名路边摊烧烤老板，你特别关心烤羊肉串的味道（也就是灯泡的亮度），你对羊肉的部位，火候的大小，辅料的选择，炭火的种类（本案例的开关）十分感兴趣；
接下来的世界应该是数字大放光彩的世界，我们每一个人如果不要被市场淘汰，就需要了解一些简单实用的数据分析的方法，来帮助自己提高产品、服务、思维的竞争力。未来搞数据分析的不仅仅是实验室里的科学家，也应当包含农民、设计师、烧烤店老板、烘培店老板、奶茶店老板、植物种植者、动物养殖者、交通警察、医生、厨师、快餐店老板、成分研究、教师、看机台的工人等等，只要你对自己的产品和服务感兴趣都可以尝试使用数据分析工具-6Sigma。
以上是对6Sigma工具 的一些简单理解，仅代表自己个人的观点，有不足之处，请见谅，目的在于相互学习。