パーティションモデルのデモンストレーションにお気に入りのデータセットは何ですか？あなたのgo-toのリストを入手したいと思います.... 前もって感謝します！
再：パーティションモデルを実証するためのあなたのお気に入りのデータセットは何ですか？標準的なパーティションのために私のお気に入りはそれがあなたが最もうまくいったことと歴史的なデータからうまくいかなかったことを識別するのを助けることができることを生産ケースでうまく示すのでタブレット生産1です。プロダクションの人々に説明しやすい多要素相互作用も示しています。他に重要な要素がないことは完全な統計的証明ではありませんが、私が示す主な目的は次のとおりです。
生産上の問題があり、すでにデータを収集している場合、これは、より徹底的な分析のための時間を稼ぐために、歴史的なデータに基づいてすべきこととしないことを人々に導くための非常に簡単で速いアプローチです。少なくともあなたは過去に機能した設定を見つけ、あなたはあなたの人々がさらに生産するように導くことができます。
欠損データについては、有益な欠損の影響を示すためにバンドデータセットを使用します。他の機種にも使えます
より高度な状況のために私は、高い多線性を持ち、標準的なアプローチでのみ顔料ミリングデータセット（Philから）を使用しますが、ビジネス知識とは著しく矛盾することが判明しました。ブートストラップフォレストを使用すると、ポット効果の非常に線形的に減少する温度をたどるよりも、新しいダイに通知するための潜在的に重要な要因のより良い選択、そして最後により良い解決策が可能になります。
再：パーティションモデルを実証するためのあなたのお気に入りのデータセットは何ですか？タブレットもパーティションに使います。私は他に何かを使うことはめったにありません。
JMP Pro / Predictive Modeling / Machine Learningを実演しているのであれば、Tabletから始めて、さらに大きなデータセットに進むことがあります。フライト遅延データが好きです。これは工業的な例ではありませんが、人々は容易に関連づけることができます。
たくさんのデータがあるときにパーティションが速いことを示すことができるので、それは良いことです。そしてそれはあなたが簡単にバリデーションと強化されたパーティションメソッドで "より良い"モデルを構築することができます。Y グラフビルダーはまだたくさんのデータを使って非常に高速であることもわかります。
ここからデータをダウンロードできます。 http://stat-computing.org/dataexpo/2009/the-data.html
再：パーティションモデルを実証するためのあなたのお気に入りのデータセットは何ですか？私はTablet Dataも使用しています。また、特定のソリューション機能を「ロックアウト」するために使用しています。私は、必然的に倉庫で「選別」または「チェリーピッキング」ロットを必要とするサプライヤの特定性を必要とする解決策をロックアウトすることを議論します。
