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Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales
En este video, aprenderá a explorar los valores faltantes utilizando los datos de los componentes.
Primero, usamos Columns Viewer para ver cuántos valores faltan para cada una de las variables. Seleccionamos Columns Viewer en el menú Cols, seleccionamos todas las variables y hacemos clic en Show Summary.
A varias variables les faltan valores. Por ejemplo, al número de pieza le faltan 4 valores y al proveedor le faltan 10 valores. A la temperatura le faltan 265 valores. Solo 104 de los lotes tiene un valor de temperatura.
Con Columns Viewer, puede ver cuántos valores faltan para una variable determinada. También podría estar interesado en ver los valores que faltan en sus variables.
Para hacer esto, usamos el patrón de datos faltantes del menú Tablas. Seleccionamos todas las variables, hacemos clic en Agregar columnas y hacemos clic en Aceptar.
Se genera una nueva tabla de datos vinculados, denominada Patrón de datos faltantes. Las columnas de esta tabla describen el patrón de valores faltantes en la tabla de datos original.
La primera fila representa 99 filas en la tabla de datos Componentes. A estas filas no les faltan valores para ninguna de las columnas.
Veamos la segunda fila. Esto representa cinco filas en nuestra tabla original. A estas filas les faltan valores para una columna. Cuando observamos la columna Patrones, el 1 en la última posición nos dice que en estas filas faltan valores para la última variable. Cuando nos desplazamos por las variables, vemos que esta última variable es proveedor.
Hay 255 filas a las que solo les falta la temperatura. Sin embargo, la temperatura también falta con algunos de los otros valores. Por ejemplo, faltan cuatro filas, tanto temporal como proveedor.
Puede ejecutar el script Cell Plot que se guardó en esta tabla para visualizar la columna Patrones. Esto hace que sea fácil ver que el mayor problema son los valores que faltan para la temperatura. La última fila del diagrama de celdas corresponde al último patrón de datos faltantes. A una fila le faltan valores para muchas de las variables.
La secuencia de comandos Treemap crea un mapa de árbol de los valores que faltan. Cuando mantiene el puntero del mouse sobre el diagrama de árbol, ve los valores de cada bloque. Aproximadamente el 27% de las filas son registros completos. Es decir, no les falta ningún valor. Verá que al 69 % de las filas les falta solo la temperatura. Entonces, aproximadamente el 96% de las filas en el archivo de componentes tienen datos completos o simplemente les falta la temperatura.
Esto es bueno. Tenemos un problema con los valores que faltan para la temperatura. Pero de lo contrario, la falta de datos podría no ser un gran problema con este conjunto de datos.
