Level: Mittelstufe
Han Sung Kim, Vizepräsident von WiseMeca
Um die chronischen Probleme wie das Auftreten von Defekten in der Fertigungs- und Ausrüstungsindustrie oder eine Verringerung der Betriebsrate der Anlage zu verbessern, wurden Anstrengungen unternommen, um viele Daten zu verbessern, die mit Data Science auf diesem Gebiet generiert wurden.
Daher möchte ich für Citizen Data Scientists, die die Probleme vor Ort verbessern möchten, einen Fall vorstellen, in dem die Problemlösungsmethode in einer Big-Data-Umgebung durch Analyse-Modellierungs-Optimierung mithilfe von JMP wiederhergestellt wird.
* Einführung in die Problemlösungsmethode: DATA Roadmap (Detect-Analyze-Transform-Apply)
Einer.Erkennen: Dateneinrichtung und NA- und Ausreißerverarbeitung
2.Analyse: Exploration und effektives Faktor-Screening
3. Transformieren: Zug- / Testdatensatzklassifizierung und Modellierungsanalyse
4. Anwenden: Optimale Modellauswahl und faktoroptimale Zustandsberechnung
