네 가지 주요 영역을 다루는 기본 사항을 배우는 데 필요한 도구를 제공하기 위해 고안된 워크숍입니다. 데이터 관리, 기초 통계, 품질 방법 및 실험 설계.
워크숍 1: 데이터 관리
데이터 작업
모든 분석 문제에서 대부분의 시간은 분석용 데이터를 준비하는 데 소요됩니다. JMP는 강력한 데이터 조작 기능을 통해 이 프로세스를 쉽게 만듭니다. 모든 분석 과제를 해결하기 위해 데이터를 관리하는 방법을 알아보세요.
파일 열기(파일> 열기)
다중 가져오기(파일> 다중 가져오기)
테이블 조인(테이블> 연결)
데이터 전치(테이블> 전치)
데이터 레코딩(Cols> 레코딩)
수식 만들기(열> 수식)
보고서 저장(파일> 다른 이름으로 저장)
저널 파일(파일>다른 이름으로 저장)
보고서 게시(파일> 게시)
대시보드 생성(창>결합)
프로젝트 파일(창> 이동)
그래프 빌더
JMP는 지원 테이블, 통계 및 지도를 사용하여 전문적인 그래프와 도표를 생성합니다. 끌어서 놓기 인터페이스는 직관적이므로 빠르게 시작할 수 있으며 대체 그래프 유형을 선택하는 데 사용할 수 있는 옵션 리본을 제공합니다. 고급 기능을 사용하면 형식과 모양을 제어하여 설득력 있는 시각화를 만들 수 있습니다.
하이브리드 연비(도움말> 샘플 데이터 라이브러리)
행 마커(행> 마커)
그래프 빌더 대화상자(그래프> 그래프 빌더)
그래프 유형(그래프 빌더> 연속형 v 범주형)
지터 제한(그래프 빌더> 포인트)
요약 통계(막대> 평균)
레이블 형식 지정(레이블 선택 > 글꼴 마우스 오른쪽 버튼 클릭)
축 서식(축 선택>더블클릭)
그래프 복사(도구>선택)
워크숍 2: 기초통계
통계적 방법
오늘날 통계는 가장 빠르게 성장하는 주제 중 하나가 되었으며 비즈니스의 진정한 차별화 요소이자 가치 제안이 되었습니다. 우리는 이 제약 시나리오를 사용하여 건강 및 생명 과학에 사용되는 몇 가지 일반적인 통계 방법을 설명합니다.
시나리오: 한 제약회사가 콜레스테롤의 영향을 치료하기 위한 신약을 개발하고 있습니다. 우리에게는 환자 그룹이 있습니다. 일부는 콜레스테롤 치료를 받고 있고 다른 일부는 대조군에 속합니다. 연구 관리자는 환자 데이터를 수집하고 변수 간에 유의미한 관계가 있는지 이해하려고 합니다.
배포판
가설 검증
선형 회귀
다변량 회귀
로지스틱 회귀
샘플링 계획
시각적 분석
JMP는 데이터 탐색을 위한 완벽한 도구입니다. 관계, 패턴 또는 이상치를 검색하는 경우 다음을 통해 데이터를 보고 중요한 통찰력을 얻는 방법을 알아보세요.
텍스트 탐색기
지리적 지도
테이블 개선 사항
버블 플롯
보고서 게시 및 공유
워크숍 3: 품질 관리 방법
프로세스 검증
프로세스 밸리데이션은 프로세스가 미리 결정된 요구 사항을 충족하는 결과나 제품을 일관되게 생성한다는 객관적인 증거를 확립하는 것으로 정의됩니다.
시나리오: 다국적 생산 시설은 엔지니어링 관리자가 관리합니다. 생산이 안정적이고 통제되도록 하기 위해 관리자는 품질 매개변수인 시간, 온도, 압력에 중요한 세 가지 프로세스 데이터를 수집합니다.
- 데이터의 분포를 이해하고 싶습니다.
- 중요한 매개변수가 목표에 부합하는지 여부를 결정하고,
- 공정이 안정적이고 관리되고 있는지 확인하고,
- 매개변수가 사양 내에 있음을 입증하고
- 입력 및 출력 변수를 모델링하기 위한 실험 설계
씰 강도를 최대화하기 위해 프로세스 설정을 최적화합니다.
신뢰성공학
신뢰성은 제품이 지정된 조건 하에서 지정된 기간/주기 동안 해당 기능을 적절하게 수행할 확률로 정의됩니다.
시나리오: 다국적 석유 및 가스 생산 시설은 현장 엔지니어링 관리자가 관리합니다. 두 가지 새로운 펌프 설계의 시간 경과에 따른 신뢰성이 평가되고 있습니다. 현장 엔지니어링 관리자는 수명 테스트를 수행하고 시간 및 고장 데이터를 수집한 후...
- 생활 데이터의 분포를 이해한다
- 두 디자인의 분포를 비교하고,
- 보증 기간 동안 제품 신뢰성을 평가하고,
- 어떤 설계가 실패 확률이 가장 낮은지 결정
- 후속 연구를 수행하기 위해 적절한 표본 크기를 결정합니다.
프로세스 개선
품질 관리는 방법, 측정 및 관리에 관한 것입니다. 상황을 개선하기 위해 적시에 올바른 기술을 사용하여 문제를 발견하고 솔루션을 찾는 것입니다.
이시카와 카오루는 일본에서 품질 시스템을 가르치고 품질 관리를 장려했습니다. 그는 7가지 기본 품질 도구를 사용하면 대부분의 문제를 직접 해결할 수 있다고 믿었습니다.
- 히스토그램
- 체크시트
- 파레토 차트
- 원인과 결과
- 충화
- 산포도
- 관리도
워크숍 4: 실험 설계
주문 설계
맞춤형 설계 플랫폼을 사용하여 특정 실험 설정에 맞게 맞춤 제작된 최적의 설계를 구성하십시오. 맞춤형 디자인 플랫폼은 스크리닝, 반응 표면, 혼합물, 랜덤 블록 및 분할 도표를 포함한 다양한 디자인 유형을 구성합니다.
귀하의 고용주는 지역 중형 커피 로스터입니다. 개별적으로 추출한 12온스 커피의 강도를 다루어야 합니다. 귀하의 목표는 어떤 요인이 커피 농도에 영향을 미치는지 확인하고 해당 요인에 대한 최적의 설정을 찾는 것입니다.
완전 요인 설계
완전 요인 설계는 요인 설정의 가능한 모든 조합에서 시행이 실행되는 실험을 정의합니다. 완전 요인 설계를 사용하면 가능한 모든 상호 작용을 추정할 수 있습니다.
완전 요인 설계에서는 요인 수준의 모든 조합에서 실험 실행을 수행합니다. 표본 크기는 요인 수준 수의 곱입니다. 이 예에서는 5개의 2단계 요인(공급 속도, 촉매, 교반 속도, 온도 및 농도)이 반응기 수율에 미치는 영향을 연구하기 위해 전체 요인 설계를 구성합니다. 5개의 요인이 각각 2개의 수준에 있으므로 전체 요인 설계에는 최소 2^5 요인 = 2x2x2x2x2 = 32개의 런이 포함됩니다.
혼합물 디자인
혼합물 설계 플랫폼을 사용하여 혼합물의 구성 요소인 요인에 대한 실험을 구축합니다. 혼합물 실험에서 요인의 값은 혼합물의 비율이며 0과 1 사이에 해당합니다. 혼합 실험에는 요인 비율의 합이 1(100%)인 3개 이상의 요인이 있습니다. 혼합 실험은 요인을 서로 독립적으로 변경할 수 없다는 점에서 다른 실험 유형과 다릅니다. 한 요인의 비율을 변경하면 하나 이상의 다른 요인의 비율도 변경되어야 합니다.
삼항 도표는 합이 상수가 되는 세 가지 혼합 성분을 2차원으로 표현한 것입니다. 플롯은 각 구성 요소에 대한 모서리가 있는 정삼각형입니다. 심플렉스 중심 디자인...
