데이터 평가모두들 안녕,
다음 열로 구성된 데이터 세트가 있습니다.
- 생산 날짜/시간
- 교대(1일 3회)
- 중간보관 위치(10개 위치, 각 위치별 옵션 75개)
- 배치 번호
- 제품 두께(100~1000)
- 제품 길이(1 또는 2)
- 제품별 공정 종료시 품질검사(Good, Bad)
행의 데이터는 한 제품의 데이터를 나타냅니다.
과정이 끝나면 좋은 제품이나 나쁜 제품을 받게 됩니다. 지금 제가 하고 싶은 것은 전체 데이터 세트를 분석하여 좋은 제품과 나쁜 제품 간의 유사점을 찾아내고, 어떤 문제가 나쁜 제품으로 이어지는지 알아내는 것입니다.
이미 산점도 행렬을 사용했고 그래프 빌더를 통해 다양한 방식으로 데이터를 시각화하려고 시도했지만 좀 더 자세히 알아보고 싶습니다.
이런 종류의 데이터를 분석하려면 무엇을 추천하시겠습니까? 이런 종류의 문제를 다루는 제안이나 튜토리얼이 있습니까?
도와 주셔서 감사합니다. 더 많은 정보가 필요하면 알려주세요.
친애하는,
요하네스
데이터 탐색 및 시각화대량 맞춤화Re : 데이터 평가JMP에는 반응과 잠재적 인 요소 간의 관계를 탐색하는 많은 모델링 기술이 있습니다. 저는 이러한 탐색을 위해 분석> 예측 모델링> 파티션 플랫폼을 좋아합니다. 이것 좀 봐 도움말 페이지 시작합니다.
Re : 데이터 평가저는 STIPS의 EDA가 이러한 종류의 분석을 배우는 데 매우 유용한 교육임을 알았습니다.
https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course/exploratory-data-analysis.html
기본적으로 배포 플랫폼으로 시작하여 모든 관련 변수를 입력하고 좋음 / 나쁨을 클릭하면 어떤 일이 발생하는지 살펴 봅니다.
다른 사람들이 어떻게 배포되는지.
graphbuilder를 계속 사용하고 다른 드롭 존에서 변수를 드롭 할 수 있으며, 2 개 이상의 변수를 시각화 할 수 있습니다.
각 변수가 단일 요인으로 영향을 미치는지 확인하기 위해 y x x를 맞출 수 있습니다.
모델 적합을 계속해서 y와 모든 x를 입력하고 무슨 일이 일어나는지 볼 수 있습니다.
물론 마지막에는 각 매개 변수의 정량적 효과를 정확히 이해하기 위해 좋은 모델을 구축 할 수 있습니다.
하지만 단서는 간단한 것에서 복잡한 플랫폼 / 모델에 이르기까지 단계별로 수행하는 것이라고 생각합니다.
또한 이러한 종류의 예제 데이터와 분석이 포함 된 샘플 파일을 보는 것도 좋습니다.
예를 들어 "체지방"을 참조하십시오. 많은 분석이 있습니다.
Open("$SAMPLE_DATA/Body Fat.jmp")Re : 데이터 평가JMP와 관련된 많은 예제와 사례 연구가있는 책의 경우 "Visual Six Sigma ..."를 구입하는 것이 좋습니다. 구매할 수있는 SAS 지원 책자 링크는 다음과 같습니다. "Visual Six Sigma"링크 . 나는 당신이하려는 일과 특히 유사한 9 장을 발견 할 것이라고 생각합니다.
Re : 데이터 평가나는 좋아한다 뿡 빵뀨 의 대답은 부정 행위와 유사한 또 다른 유사한 방법으로 분석> 스크리닝> 예측 스크리닝을 사용하는 것입니다.
이 도구는 각 입력 변수가 반응 변수의 변동에 어떻게 기여하는지 보여줍니다. 빠른 확인이며 매우 유용합니다.
