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Evaluación de datos

Hola todos,

Tengo un conjunto de datos con las siguientes columnas:

- Fecha / hora de producción
- Turno (3 por día)
- Ubicación del almacenamiento provisional (10 ubicaciones con 75 opciones diferentes para cada ubicación)
- Número de lote
- Espesor del producto (de 100 a 1000)
- Longitud del producto (1 o 2)
- Inspección de calidad al final del proceso para cada producto (bueno o malo)

Los datos de una fila representan los datos de un producto.

Al final del proceso recibo productos buenos o malos. Lo que quiero hacer ahora es analizar todo el conjunto de datos para encontrar similitudes entre los productos, buenos o malos, y averiguar qué tipo de problema conduce a los productos malos.

Ya utilicé la matriz del diagrama de dispersión e intenté visualizar los datos de diferentes maneras mediante el generador de gráficos, pero quiero entrar más en detalles.

¿Qué recomendarías para analizar este tipo de datos? ¿Alguna sugerencia o incluso tutoriales que aborden este tipo de problema?

Gracias por ayudar. Si necesita más información, hágamelo saber.

Atentamente,

Johannes

Analítica

Tabla de datos

Gráficos

Re: evaluación de datos

Hay muchas técnicas de modelado en JMP para explorar las relaciones entre la respuesta y los factores potenciales. Me gusta la plataforma Analizar> Modelado predictivo> Partición para tales exploraciones. Mira esto página de ayuda Para empezar.

Re: evaluación de datos

Encontré la EDA en STIPS una formación bastante útil para aprender este tipo de análisis.

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

Básicamente, comenzaría con la plataforma de distribución, pondría todas las variables relevantes y vería qué sucede al hacer clic en bueno / malo,

cómo se distribuyen los demás.

Puedes continuar con Graphbuilder y soltar variables en diferentes dropzones, puedes visualizar mucho más de 2 variables ...

Puede intentar ajustar y por x para ver la influencia de cada variable como un factor único,

y puede continuar con el modelo de ajuste, poniendo su y y todo x, y ver qué sucede.

Al final, por supuesto, podría intentar construir un buen modelo, para comprender exactamente el efecto cuantitativo de cada parámetro.

Pero creo que la clave es hacerlo paso a paso, desde la plataforma / modelo simple hasta la compleja.

Lo que también es genial, mirar los archivos de muestra con datos de ejemplo y análisis de este tipo.

Ver, por ejemplo, "Grasa corporal", tiene muchos análisis.

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

Re: evaluación de datos

Para un libro con muchos ejemplos y estudios de casos relacionados con JMP, sugiero comprar "Visual Six Sigma ...". Aquí hay un enlace sobre los libros de soporte de SAS para comprar: Enlace a "Visual Six Sigma" . Creo que encontrará el capítulo 9 particularmente similar a lo que está intentando hacer.

Re: evaluación de datos

me gusta @markbailey La respuesta, otro método similar, que es una especie de trampa, es usar Analizar> Detección> Detección de predictores.

Esta herramienta le mostrará cómo cada variable de entrada contribuye a la variación en la variable de respuesta. Es una comprobación rápida y muy útil.