データ評価みなさん、こんにちは。
次の列のデータセットがあります。
-製造日時
-シフト（1日3回）
-中間保管場所（10か所、各場所に75の異なるオプション）
- バッチ番号
-製品の厚さ（100から1000の範囲）
-製品の長さ（1または2）
-各製品のプロセス終了時の品質検査（良好または不良）
行のデータは、1つの製品のデータを表します。
プロセスの最後に、私は良い製品または悪い製品を受け取ります。 私が今やりたいのは、データセット全体を分析して、製品間の類似点を見つけて、良い製品と悪い製品を見つけ、どのような問題が悪い製品につながるのかを見つけることです。
私はすでに散布図行列を使用し、グラフビルダーによってさまざまな方法でデータを視覚化しようとしましたが、さらに詳しく説明したいと思います。
この種のデータを分析するために何をお勧めしますか？ この種の問題に対処する提案やチュートリアルさえありますか？
助けてくれてありがとう。 さらに詳しい情報が必要な場合はお知らせください。
宜しくお願いします、
ヨハネス
分析データ表グラフィックスRe：データ評価JMPには、応答と潜在的な要因との関係を調査するための多くのモデリング手法があります。 私は、そのような調査のための分析>予測モデリング>パーティションプラットフォームが好きです。 これを見るヘルプページ始めるために。
Re：データ評価STIPSのEDAは、この種の分析を学ぶのに非常に役立つトレーニングであることがわかりました。
https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course/exploratory-data-analysis.html
基本的に、私は配布プラットフォームから始めて、関連するすべての変数を入力し、良い/悪いをクリックしたときに何が起こるかを調べます。
他の人がどのように配布されるか。
グラフビルダーを続行し、さまざまなドロップゾーンで変数をドロップできます。2つ以上の変数を視覚化できます...
yをxで近似して、各変数の影響を単一の因子として確認できます。
フィットモデルを続行し、yとすべてのxを入力して、何が起こるかを確認できます。
もちろん、各パラメーターの定量的効果を正確に理解するために、優れたモデルの構築を試みることができます。
しかし、手がかりは、単純なものから複雑なプラットフォーム/モデルまで、段階的にそれを行うことだと思います。
この種のサンプルデータと分析を含むサンプルファイルを見るのも素晴らしいことです。
たとえば「体脂肪」を参照してください、それはたくさんの分析を持っています。
Open("$SAMPLE_DATA/Body Fat.jmp")Re：データ評価JMPと連携した多くの例とケーススタディを含む本については、「ビジュアルシックスシグマ...」を購入することをお勧めします。 購入するSASサポートブックへのリンクは次のとおりです。 「ビジュアルシックスシグマ」へのリンク。 第9章は、あなたがやろうとしていることに特に似ていると思います。
Re：データ評価好き@markbaileyの答えは、不正行為のような別の同様の方法で、[分析]> [スクリーニング]> [予測子スクリーニング]を使用することです。
このツールは、各入力変数が応答変数の変動にどのように寄与するかを示します。 そのクイックチェックと非常に便利です。
Re：データ評価ありがとうございました！:)
