レベル: 中級
キム・ハンソン商務、WiseMeca
近年、製造及び装置産業の不良発生や設備稼働率低下などの高質な問題点を改善するために、現場で発生する多くのデータをData Scienceに改善するための努力が多く進んでいる。
したがって、現場の問題点を改善しようとするCitizen Data Scientistのために、JMPを用いて分析-モデリング-最適化を通じてビッグデータ環境での問題解決方法論を再確立した事例を紹介する。
* 導入するトラブルシューティング方法論 : DATA Roadmap (Detect - Analyze - Transform - Apply)
1. Detect: Data Setup および NA および Outlier の処理
2. Analyze : Exploration と有効因子 Screening
3. Transform : Train/Test Data Set の区分とモデリング分析
4. Apply：最適モデリング選定と因子最適条件算出
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