在 FPC（柔性印刷电路板）的研发与生产过程中，高温高湿 FPC 折弯试验机所产生的测试数据，是评估 FPC 性能和质量的关键依据。如何有效分析这些数据，从中获取有价值的信息，成为行业内的重要课题。

收集和整理数据是首要步骤。测试过程中，会产生大量原始数据，如折弯次数、折弯角度、电阻变化、绝缘性能等。需确保数据的准确性和完整性，剔除异常值。同时，按照不同的测试条件和样本编号，对数据进行分类整理，方便后续分析。例如，将不同温度、湿度条件下的测试数据分别归类，为对比分析提供基础。

描述性统计分析是常用方法。计算数据的均值、中位数、标准差等统计量，能对数据的集中趋势和离散程度有初步了解。均值反映数据的平均水平，通过对比不同批次 FPC 在相同测试条件下的折弯次数均值，可判断其质量稳定性。标准差则衡量数据的离散程度，较小的标准差表示数据相对集中，产品性能一致性较好。

相关性分析可挖掘数据间的潜在关系。研究 FPC 的折弯次数与电阻变化之间的关系，若两者呈现显著正相关，意味着随着折弯次数增加，电阻也明显增大，这可能暗示 FPC 内部线路存在损坏风险。利用回归分析，还能建立数学模型，预测 FPC 在不同条件下的性能表现。

数据可视化是直观呈现数据的有效手段。通过折线图展示 FPC 在多次折弯过程中的电阻变化趋势，能清晰看到电阻随折弯次数的变化情况，快速发现异常点。柱状图可用于对比不同样本在相同测试条件下的性能指标，如不同型号 FPC 的耐折弯次数对比，让差异一目了然。