您最喜歡的用於演示分區模型的數據集是什麼？很想得到你的名單.... 先感謝您！
Re：用於演示分區模型的最喜歡的數據集是什麼？對於標準分區，我最喜歡的是平板電腦生產，因為它很好地展示在一個生產案例中，它可以幫助您確定哪些最有效，哪些無效。它還顯示了易於向生產中的人員解釋的多因素交互。雖然不是一個完整的統計證明，沒有其他重要的因素，我的主要目的是：
如果您有生產問題並已經收集了一些數據，這是一種非常簡單快捷的方法，可以根據歷史數據指導人們做什麼和不做什麼來獲得更徹底的分析時間！至少你會發現過去有效的設置，即使沒有最佳的最佳設置，你也可以引導你的員工進一步生產。
對於丟失的數據，我使用波段數據集來顯示信息缺失的影響。您也可以將它用於其他型號
對於更高級的情況，我使用色素研磨數據集（來自Phil），其具有高多媒體性和標準方法，只有罐中的溫度變得與商業知識顯著相矛盾。使用bootstrap forest可以更好地選擇潛在的重要因素來通知新模具，最後是一個更好的解決方案，而不僅僅是遵循鍋效應中的高線性降低溫度。
Re：用於演示分區模型的最喜歡的數據集是什麼？我也使用Tablet進行分區。我很少會使用其他任何東西。
如果我正在演示JMP Pro / Predictive Modeling / Machine Learning，我將從Tablet開始，然後我可能會轉到更大的數據集。我喜歡航班延誤數據。這不是一個工業實例，但人們可以很容易地聯繫起來：第一次分裂顯示航班到達延遲在下午2點50分後更長。
這很好，因為當你有大量數據時，你可以顯示分區很快。並且您可以使用驗證和增強的分區方法輕鬆構建“更好”的模型。ÿ 您還可以顯示圖形構建器仍然非常快速，包含大量數據。
您可以從這裡下載數據： http://stat-computing.org/dataexpo/2009/the-data.html
Re：用於演示分區模型的最喜歡的數據集是什麼？我也使用平板電腦數據，並用它來演示“鎖定”某些解決方案的功能。我討論了鎖定解決方案，這些解決方案需要供應商特異性，這不可避免地需要在倉庫中“分揀”或“挑選”批次。
