资料评估大家好，
我有一个包含以下列的数据集：
-生产日期/时间
-轮班（每天3次）
-临时存储的位置（10个位置，每个位置有75个不同的选项）
-批号
-产品厚度（范围从100到1000）
-产品长度（1或2）
-在每个产品的处理结束时进行质量检查（好坏）
行的数据表示一种产品的数据。
在流程结束时，我确实收到了好或坏的产品。 我现在想做的是分析整个数据集，以发现好或坏产品之间的任何相似之处，并找出导致不良产品的原因。
我已经使用了散点图矩阵，并尝试通过图形构建器以不同的方式可视化数据，但是我想进一步介绍细节。
您对分析此类数据有何建议？ 有什么建议甚至教程可以解决此类问题吗？
谢谢你的帮忙。 如果您需要更多信息，请告诉我。
最好的祝福，
约翰尼斯
分析工具数据表图形回复：数据评估JMP中有许多建模技术来探索响应和潜在因素之间的关系。 我喜欢用于此类探索的“分析”>“预测建模”>“分区”平台。 看到这个帮助页面开始。
回复：数据评估我发现STIPS中的EDA是学习此类分析的非常有用的培训。
https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course/exploratory-data-analysis.html
基本上，我将从分发平台开始，将所有相关变量放入其中，看看单击好/坏时会发生什么，
其他人如何分布。
您可以继续使用graphbuilder并在不同的放置区中放置变量，可以可视化两个以上的变量...
您可以尝试用x拟合y，以将每个变量的影响视为一个因素，
并可以继续进行拟合模型，输入y和所有x，然后看看会发生什么。
最后，您可以尝试建立一个好的模型，以准确了解每个参数的量化效果。
但我认为，线索是从简单到复杂的平台/模型逐步进行。
用示例数据和此类分析来查看示例文件也很棒。
参见例如“身体脂肪”，它具有大量的分析。
Open("$SAMPLE_DATA/Body Fat.jmp")回复：数据评估对于一本包含许多示例和案例研究以及JMP的书籍，我建议购买“ Visual Six Sigma ...”。 以下是SAS支持书籍上的购买链接：链接到“视觉六西格码” 。 我认为您会发现第9章与您尝试做的特别相似。
回复：数据评估我喜欢@markbailey的答案，另一种相似的方法，有点像作弊，就是使用Analyze> Screening> Predictor Screening。
该工具将向您展示每个输入变量如何对响应变量的变化做出贡献。 快速检查，超级有用。
回复：数据评估谢谢！:)
