数据评估大家好，
我确实有一个包含以下列的数据集：
- 生产日期/时间
- 轮班（每天 3 次）
- 临时存储位置（10 个位置，每个位置有 75 个不同选项）
- 批号
- 产品厚度（范围从100到1000）
- 产品长度（1 或 2）
- 每个产品流程结束时的质量检查（好或坏）
一行数据代表一个产品的数据。
在这个过程的最后，我确实收到了好的或坏的产品。我现在想做的是分析整个数据集，找出好产品和坏产品之间的相似之处，并找出什么样的问题导致了坏产品。
我已经使用了散点图矩阵，并尝试通过图形生成器以不同的方式可视化数据，但我想更详细地了解。
您会推荐什么来分析此类数据？有任何建议或教程可以解决此类问题吗？
感谢您的帮助。如果您需要更多信息，请告诉我。
此致，
约翰内斯
数据探索与可视化大规模定制回复：数据评估谢谢 ：）
回复：数据评估谢谢你！ 
回复：数据评估我喜欢@马克贝利的答案，另一种类似的方法，有点像作弊，是使用 Analyze>Screening>Predictor Screening。
该工具将向您展示每个输入变量如何影响响应变量的变化。 这是一个快速检查，非常有用。
回复：数据评估对于一本包含许多与 JMP 相关的示例和案例研究的书，我建议购买“Visual Six Sigma...”。 这是购买 SAS 支持书籍的链接：链接到“视觉六西格码” . 我认为您会发现第 9 章与您尝试做的事情特别相似。
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
基本上我会从分发平台开始，将所有相关变量放入并查看单击好/坏时会发生什么，
其他人是如何分配的。
您可以继续使用 graphbuilder 并在不同的拖放区中放置变量，您可以可视化超过 2 个变量......
您可以尝试通过 x 拟合 y 来将每个变量的影响视为一个因素，
然后可以继续拟合模型，输入你的 y 和所有 x，看看会发生什么。
当然最后你可以尝试建立一个好的模型，准确理解每个参数的量化效果。
但我认为，线索是一步一步来，从简单到复杂的平台/模型。
查看带有示例数据和此类分析的示例文件也很棒。
参见例如“身体脂肪”，它有很多分析。
Open("$SAMPLE_DATA/Body Fat.jmp")回复：数据评估JMP 中有许多建模技术可用于探索响应与潜在因子之间的关系。 我喜欢 Analyze > Predictive Modeling > Partition 平台进行此类探索。 看到这个帮助页面开始。
