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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 데이터를 변환하는 두 가지 방법, 즉 분석에서 가상 열을 사용하고 데이터 테이블에서 새 공식 열을 사용하는 방법을 배웁니다.
이 비디오에서는 Queue Time.jmp 파일을 사용합니다. 이 파일에는 가공 작업에서 부품 배치 100개에 대한 대기열 시간에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
먼저 데이터를 그래프로 나타내겠습니다. 이를 위해 그래프 메뉴에서 그래프 빌더를 선택합니다.
대기열 시간을 X 영역으로 드래그하고 히스토그램 아이콘을 클릭합니다.
이러한 데이터가 심하게 치우친 것을 볼 수 있습니다. 대기열 시간 데이터는 종종 로그 정규 분포를 따릅니다. 로그 변환을 로그 정규 데이터에 적용하면 변환된 데이터의 분포가 대략 정규화됩니다.
이 데이터에 로그 변환을 적용해 보겠습니다. 이를 위해 열 선택 패널에서 변수 대기열 시간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 변환을 선택한 다음 로그를 선택합니다.
이렇게 하면 가상 열이 생성됩니다. 로그(대기열 시간) , 데이터 테이블에 존재하지 않습니다.
이 새 변수의 분포를 X 영역으로 끌어서 만들면 분포가 실제로 거의 정상임을 알 수 있습니다.
이 열을 데이터 테이블에 추가해 보겠습니다. 이렇게하려면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭합니다. 로그(대기열 시간) 열 선택 패널에서 데이터 테이블에 추가를 선택합니다. 데이터 테이블을 보면 이 새 열이 표시됩니다.
열의 수식은 데이터에 로그 변환을 적용합니다.
로그는 초월 기능 그룹에서 사용할 수 있는 많은 변환 중 하나일 뿐입니다.
변수를 변환하거나 파생 변수를 생성하려는 경우 데이터 테이블에서 직접 새 공식 열을 생성할 수 있습니다.
데이터 테이블에서 대기열 시간의 로그 변환을 생성하려면 열 머리글을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 공식 열, 변환 및 로그를 선택합니다.
새로운 공식 열은 데이터를 변환하는 효율적인 방법입니다. 또한 다양한 기능을 적용하는 수식을 만드는 데 사용할 수도 있습니다. 사용 가능한 함수 유형은 데이터 유형과 선택한 변수 수에 따라 다릅니다. 범주형 데이터의 경우 많은 문자 함수를 쉽게 적용할 수 있습니다. 날짜 또는 시간 데이터가 있는 경우 여러 날짜 및 시간 함수를 적용할 수 있습니다.
