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Évaluation des données

Bonjour tous le monde,

J'ai un ensemble de données avec les colonnes suivantes:

- Date / heure de production
- Shift (3 par jour)
- Emplacement du stockage intermédiaire (10 emplacements avec 75 options différentes pour chaque emplacement)
- Numéro de lot
- Épaisseur du produit (allant de 100 à 1000)
- Longueur du produit (1 ou 2)
- Contrôle qualité en fin de process pour chaque produit (bon ou mauvais)

Les données d'une ligne représentent les données d'un produit.

À la fin du processus, je reçois de bons ou de mauvais produits. Ce que je veux faire maintenant, c'est analyser l'ensemble des données pour trouver les similitudes entre les produits pour les bons ou les mauvais et découvrir quel type de problème conduit aux mauvais produits.

J'ai déjà utilisé la matrice de nuage de points et essayé de visualiser les données de différentes manières par le générateur de graphiques, mais je veux entrer plus dans les détails.

Que recommanderiez-vous pour analyser ce type de données? Des suggestions ou même des tutoriels qui traitent de ce genre de problème?

Merci pour l'aide. Si vous avez besoin de plus d'informations, faites-le moi savoir.

Meilleures salutations,

Johannes

Analytique

Tableau de données

Graphique

Re: Évaluation des données

Il existe de nombreuses techniques de modélisation dans JMP pour explorer les relations entre la réponse et les facteurs potentiels. J'aime la plateforme Analyse> Modélisation prédictive> Partition pour de telles explorations. Regarde ça page d'aide pour commencer.

Re: Évaluation des données

J'ai trouvé que l'EDA dans STIPS était une formation assez utile pour apprendre ce type d'analyse.

https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course/exploratory-data-analysis.html

Fondamentalement, je commencerais par la plate-forme de distribution, mettre toutes les variables pertinentes et regarder ce qui se passe en cliquant sur bon / mauvais,

comment les autres sont distribués.

Vous pouvez continuer avec graphbuilder et déposer des variables dans différentes dropzones, vous pouvez visualiser bien plus que 2 variables ...

Vous pouvez essayer d'ajuster y par x pour voir l'influence de chaque variable comme un seul facteur,

et peut continuer avec le modèle d'ajustement, en mettant votre y et tout x, et voir ce qui se passe.

À la fin bien sûr, vous pourriez essayer de construire un bon modèle, pour comprendre exactement l'effet quantitatif de chaque paramètre.

Mais je pense que l'idée est de le faire étape par étape, de la plate-forme / modèle simple au complexe.

Ce qui est également génial, c'est de regarder les fichiers d'exemple avec des exemples de données et des analyses de ce type.

Voir par exemple "Body Fat", il contient de nombreuses analyses.

Open("$SAMPLE_DATA/Body Fat.jmp")

Re: Évaluation des données

Pour un livre avec de nombreux exemples et études de cas avec un lien avec JMP, je suggère d'acheter "Visual Six Sigma ...". Voici un lien sur les livres d'assistance SAS à acheter: Lien vers "Visual Six Sigma" . Je pense que vous trouverez le chapitre 9 particulièrement similaire à ce que vous essayez de faire.

Re: Évaluation des données

J'aime @markbailey La réponse de, une autre méthode similaire, qui ressemble un peu à la triche, consiste à utiliser l'analyse> le dépistage> le dépistage des prédicteurs.

Cet outil vous montrera comment chaque variable d'entrée contribue à la variation de la variable de réponse. C'est une vérification rapide et c'est super utile.