データ評価みなさん、こんにちは。
次の列を含むデータセットがあります。
- 製造日/時間
- シフト制（1日3シフト）
- 一時保管場所（10か所、場所ごとに75の異なるオプション）
- バッチ番号
- 製品の厚さ（100～1000）
- 製品の長さ（1または2）
- 各製品の工程終了時に品質検査（良品または不良品）
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、良い製品または悪い製品が届きます。私が今やりたいのは、データセット全体を分析して、製品の良し悪しの類似点を見つけ、どのような問題が不良製品につながるかを突き止めることです。
すでに散布図マトリックスを使用し、グラフ ビルダーを使用し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には何を推奨しますか?この種の問題に対処する提案やチュートリアルはありますか?
ご協力ありがとうございます。さらに情報が必要な場合はお知らせください。
よろしくお願いします、
ヨハネス
データの探索と視覚化マスカスタマイゼーションRe: データ評価ありがとう ：）
Re: データ評価ありがとう！ 
Re: データ評価好き@Mark_Baileyの答え、別の同様の方法ですが、一種の不正行為のようなものは、「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。 簡単なチェックでとても便利です。
Re: データ評価JMP との関連も含めた多くの例やケーススタディが掲載されている本については、「Visual Six Sigma...」を購入することをお勧めします。 SAS サポートブックを購入できる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。 特に第 9 章があなたがやろうとしていることに似ていることがわかると思います。
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
基本的には、ディストリビューション 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。
他のものがどのように配布されるか。
グラフビルダーを続行して、変数を別のドロップゾーンにドロップすると、2 つよりもはるかに多くの変数を視覚化できます。
y を x で当てはめて、各変数が単一の要因として影響することを確認できます。
そして、y とすべての x を入力してモデルの適合を続行し、何が起こるかを確認できます。
もちろん、最終的には、各パラメータの定量的な効果を正確に理解するために、優れたモデルを構築することもできます。
しかし、ヒントは、単純なプラットフォーム/モデルから複雑なプラットフォーム/モデルまで、段階的に実行することだと思います。
また、この種のサンプル データと分析を含むサンプル ファイルを確認でき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。豊富な分析が含まれています。
Open("$SAMPLE_DATA/Body Fat.jmp")Re: データ評価JMP には、応答と潜在的な要因の間の関係を調査するためのモデリング手法が多数あります。 このような探索には、「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気に入っています。 これを参照してくださいヘルプページ始めるために。
