레벨 : 중급
[발표자]
야스이 세이치 강사 공학부 경영 공학과, 도쿄 이과 대학
【발표 개요】
데이터 분석을 수행하기 전에 필요한 데이터의 추출, 변수 간의 매핑 변경 · 성형 변수 변환 · 카테고리 화 다시 카테고리 화 등을 실시하여 분석 용 데이터 세트를 만들 필요가있다. JMP는 행과 열을 추출, 결합 등의 데이터베이스 작업, 변수 변환 등에 필요한 계산 함수가 준비되어있다. 이러한 기능을 사용하여 분석 용 데이터 세트는 쉽게 작성할 수있다. 그러나 추출 대상의 설정과 변수 변환 등의 조작 명령은 분석자가 지시해야 작업 명령이 복잡되었을 때 의도 한 결과를 얻을 수 있지 않을 가능성이 높아진다. 예를 들어, 데이터 추출의 범위 설정과 if 문에 의한 범주화시 "and", "or"규칙이 복잡할수록 원하는 분석 용 데이터 세트를 얻을 수 있지 않을 가능성이 높아진다. 그래서 분석 용 데이터 세트를 분석의 의도와 일치하고 있는지를 기계적으로 살펴볼 필요가있다.
JMP 통계적인 방법에 의해 분석 용 데이터 세트의 품질을 확인할 수있다. 변수의 최대 값과 최소값을 구하는 방법은 가장 쉬운 것이지만, "1 변수의 분포", "두 변수의 관계」도 강력하고"2 변수의 관계 "에서 기여율 1가 증거 이다.
본 발표에서는 대규모 데이터를 분석 용 데이터 세트의 품질을 확인 사례를보고한다.
[발표자 프로필]
도쿄 이과 대학이 공학부 경영 공학과 강사. 도쿄 대학 대학원 화학 시스템 공학 전공 주간 연구원. 연구 전문 분야는 통계적 품질 관리. 주로 품질 관리에 필요한 통계 분석 방법에 대해 연구하고 있지만, 통계적 품질 관리의 방화 건축, 화재 현상, 의료 및 간호에의 응용도하고, JMP를 이용하여 대규모 데이터를 모델링하고 뒤에 숨어있는 정보를 추출하여 연구 대상이되는 특정 분야에 피드백하고있다.
