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工業問題解決的統計思維
在本視頻中，我們展示瞭如何在 JMP 中使用本地數據過濾。 數據過濾使得根據數據集中其他變量的值更新圖表或分析變得容易。
我們使用報廢零件用於說明的場景。 這是三個月內收集的 811 批報廢零件的數據。 對於至少有一個報廢零件的每一批次，收集有關報廢件數、報廢零件總價值、產品線和產品系列的數據。
為了顯示本地數據過濾，我們將首先創建一個圖表。 對於本視頻，我們將為生產線使用圖形生成器來自圖形菜單。
我們拖生產線到X區域，拖動件到頻率區域，然後單擊完畢關閉控制面板。 這會為每個缺陷類別的報廢件數生成一個條形字符。
我們看到產品線 A2 和 A3 的報廢部件最多。
我們也有關於產品系列. 產品線 A2 和 A3 是否在所有產品系列中具有最多的報廢零件？
為了探索這一點，我們使用了數據過濾器。 要訪問本地數據過濾器，我們從紅色三角形中選擇選項。
從 Local Data Filter 面板中的變量列表中，我們選擇產品系列並點擊加號.
當我們單擊本地數據過濾器中的一個類別時，圖表會更新以僅顯示該類別中的值。
例如，我們看到大多數報廢零件特大號產品系列來自產品線B1，最大的類別為大的零件是產品線 B2。
請注意，本地數據過濾器僅過濾當前平台。 如果要將數據過濾器應用於數據表和所有未來的分析，您可以使用全局數據過濾器。
要使用全局數據過濾器，我們首先刪除本地數據過濾器。 然後我們選擇數據過濾器來自行菜單。
這類似於本地數據過濾器，但它使您能夠與數據表進行交互。
我們再次選擇產品系列. 當我們選擇一個類別時，數據過濾器會在數據表和所有打開的圖表中選擇相應的值。
當我們點擊節目，數據過濾器隱藏數據表中的所有其他觀察值。 這些觀察結果也隱藏在圖表中。
當我們點擊包括，數據過濾器排除數據表中的其他觀測值。 這些觀察結果將被排除在您將來運行的分析之外。
本地數據過濾器和全局行數據過濾器中都有許多紅色三角形選項。 有關這些選項的更多信息，請搜索數據過濾器或者本地數據過濾器在 JMP 幫助中www.jmp.com/help .
