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産業問題解決のための統計的思考
このビデオでは、コンポーネントデータを使用して欠落値を調査する方法を学習します。
まず、Columns Viewerを使用して、各変数で欠落している値の数を確認します。 [列]メニューから[列ビューアー]を選択し、すべての変数を選択して、[概要の表示]をクリックします。
いくつかの変数に欠測値があります。 たとえば、部品番号に4つの値がなく、サプライヤに10の値がありません。 Tempに265個の値がありません。 バッチのうち104個だけが温度の値を持っています。
列ビューアを使用すると、特定の変数で欠落している値の数を確認できます。 また、変数全体で欠落している値を確認することにも興味があるかもしれません。
これを行うには、[テーブル]メニューから[欠測データパターン]を使用します。 すべての変数を選択し、[列の追加]をクリックして、[OK]をクリックします。
MissingDataPatternと呼ばれる新しいリンクトデータテーブルが作成されます。 この表の列は、元のデータ表の欠落値のパターンを示しています。
最初の行は、コンポーネントデータテーブルの99行を表します。 これらの行には、どの列の値も欠落していません。
2行目を見てみましょう。 これは、元のテーブルの5行を表します。 これらの行には、1つの列の値がありません。 パターン列を見ると、最後の位置にある1は、これらの行に最後の変数の値がないことを示しています。 変数をスクロールすると、この最後の変数がサプライヤーであることがわかります。
一時的なものだけが欠落している255行があります。ただし、他の値のいくつかでは、tempも欠落しています。 たとえば、4つの行にtempとsupplierの両方がありません。
このテーブルに保存されたセルプロットスクリプトを実行して、[パターン]列を視覚化できます。 これにより、最大の問題がtempの値の欠落であることが簡単にわかります。 セルプロットの最後の行は、最後に欠落しているデータパターンに対応します。 1つの行には、多くの変数の値がありません。
ツリーマップスクリプトは、欠落している値のツリーマップを作成します。 ツリーマップ上でマウスポインタを押すと、各ブロックの値が表示されます。 行の約27％は完全なレコードです。 つまり、値が欠落していません。 行の69％が一時的に欠落していることがわかります。したがって、コンポーネントファイルの行の約96％に完全なデータがあるか、一時が欠落しているだけです。
これはいい。 tempの値が欠落しているという問題があります。ただし、それ以外の場合、このデータセットではデータの欠落は大きな問題にはならない可能性があります。
