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Évaluation des données

Bonjour tout le monde,

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

- Date/heure de production
- Shift (3 par jour)
- Emplacement de 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 processus 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 des similitudes entre les produits, bons ou mauvais, et découvrir quel type de problème conduit aux mauvais produits.

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

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

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

Cordialement,

Johannes

Exploration et visualisation des donnéesPersonnalisation de masseObjet : Évaluation des données

Merci

Objet : Évaluation des données

Merci!

Objet : Évaluation des données

J'aime @Mark_Bailey La réponse de , une autre méthode similaire, qui ressemble un peu à de la triche, consiste à utiliser Analyse>Screening>Predictor Screening.  

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.

 

 

Objet : Évaluation des données

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

Objet : Évaluation des données

J'ai trouvé l'EDA en STIPS une formation très utile pour apprendre ce genre d'analyse.

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

Fondamentalement, je commencerais par la plate-forme de distribution, mettrais toutes les variables pertinentes et regarderais 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 facteur unique,

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

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

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

 

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

Voir par exemple "Body Fat", il a beaucoup d'analyses.

 

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

Objet : 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.