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Valutazione dei dati

Ciao a tutti,

Ho un set di dati con le seguenti colonne:

- Data / ora di produzione
- Turno (3 al giorno)
- Posizione del deposito temporaneo (10 posizioni con 75 diverse opzioni per ciascuna posizione)
- Numero di lotto
- Spessore del prodotto (compreso tra 100 e 1000)
- Lunghezza del prodotto (1 o 2)
- Ispezione di qualità alla fine del processo per ogni prodotto (buono o cattivo)

I dati di una riga rappresentano i dati per un prodotto.

Alla fine del processo ricevo prodotti buoni o cattivi. Quello che voglio fare ora è analizzare l'intero set di dati per trovare eventuali somiglianze tra i prodotti nel bene e nel male e scoprire che tipo di problema porta ai prodotti cattivi.

Ho già utilizzato la matrice del grafico a dispersione e ho provato a visualizzare i dati in modi diversi dal costruttore di grafici, ma voglio entrare più nei dettagli.

Cosa consiglieresti per analizzare questo tipo di dati? Qualche suggerimento o anche tutorial che si occupi di questo tipo di problema?

Grazie per l'aiuto. Se hai bisogno di maggiori informazioni fammelo sapere.

I migliori saluti,

Johannes

Analytics

Tabella dati

Grafica

Oggetto: valutazione dei dati

Ci sono molte tecniche di modellazione in JMP per esplorare le relazioni tra la risposta ei potenziali fattori. Mi piace la piattaforma Analizza> Modellazione predittiva> Partizione per tali esplorazioni. Guarda questo pagina di aiuto per iniziare.

Oggetto: valutazione dei dati

Ho trovato l'EDA in STIPS una formazione molto utile per apprendere questo tipo di analisi.

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

Fondamentalmente vorrei iniziare con la piattaforma di distribuzione, inserire tutte le variabili rilevanti e guardare cosa succede quando si fa clic su buono / cattivo,

come sono distribuiti gli altri.

Puoi continuare con Graphbuilder e rilasciare variabili in diverse zone di rilascio, puoi visualizzare molto di più di 2 variabili ...

Puoi provare ad adattare y per x per vedere l'influenza di ciascuna variabile come un singolo fattore,

e puoi continuare con il modello di adattamento, inserendo y e all x, e vedere cosa succede.

Alla fine ovviamente potresti provare a costruire un buon modello, per capire esattamente l'effetto quantitativo di ogni parametro.

Ma penso che l'indizio sia farlo passo dopo passo, dalla piattaforma / modello semplice a quello complesso.

Inoltre è fantastico guardare i file di esempio con dati di esempio e analisi di questo tipo.

Vedi ad esempio "Grasso corporeo", contiene molte analisi.

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

Oggetto: valutazione dei dati

Per un libro con molti esempi e casi di studio legati anche a JMP, suggerisco di acquistare "Visual Six Sigma ...". Ecco un collegamento sui libri di supporto SAS per l'acquisto: Link a "Visual Six Sigma" . Penso che troverai il capitolo 9 particolarmente simile a quello che stai tentando di fare.

Oggetto: valutazione dei dati

mi piace @markbailey La risposta di, un altro metodo simile, che è un po 'come barare è usare Analizza> Screening> Screening predittore.

Questo strumento ti mostrerà come ciascuna variabile di input contribuisce alla variazione della variabile di risposta. È un controllo rapido ed è super utile.