資料評估大家好，
我有一個包含以下列的數據集：
-生產日期/時間
-輪班（每天3次）
-臨時存儲的位置（10個位置，每個位置有75個不同的選項）
-批號
-產品厚度（範圍從100到1000）
-產品長度（1或2）
-在每個產品的處理結束時進行質量檢查（好壞）
行的數據表示一種產品的數據。
在流程結束時，我確實收到了好或壞的產品。 我現在想做的是分析整個數據集，以找出好或壞產品之間的任何相似之處，並找出導致不良產品的原因。
我已經使用了散點圖矩陣，並嘗試通過圖形構建器以不同的方式可視化數據，但是我想進一步介紹細節。
您對分析此類數據有何建議？ 有什麼建議甚至教程可以解決此類問題嗎？
謝謝你的幫忙。 如果您需要更多信息，請告訴我。
最好的祝福，
約翰尼斯
分析工具數據表圖形回复：數據評估JMP中有許多建模技術來探索響應和潛在因素之間的關係。 我喜歡用於此類探索的“分析”>“預測建模”>“分區”平台。 看到這個幫助頁面開始。
回复：數據評估我發現STIPS中的EDA是學習此類分析的非常有用的培訓。
https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course/exploratory-data-analysis.html
基本上，我將從分發平台開始，將所有相關變量放入其中，看看單擊好/壞時會發生什麼，
其他人如何分佈。
您可以繼續使用graphbuilder並在不同的放置區中放置變量，可以可視化兩個以上的變量...
您可以嘗試用x擬合y，以將每個變量的影響視為一個因素，
並可以繼續進行擬合模型，輸入y和所有x，然後看看會發生什麼。
最後，您可以嘗試建立一個好的模型，以準確了解每個參數的量化效果。
但我認為，線索是從簡單到復雜的平台/模型逐步進行。
用示例數據和此類分析來查看示例文件也很棒。
參見例如“身體脂肪”，它具有大量的分析。
Open("$SAMPLE_DATA/Body Fat.jmp")回复：數據評估對於一本包含許多示例和案例研究以及JMP的書籍，我建議購買“ Visual Six Sigma ...”。 以下是SAS支持書籍上的購買鏈接：鏈接到“視覺六西格碼” 。 我認為您會發現第9章與您嘗試做的特別相似。
回复：數據評估我喜歡@markbailey的答案，另一種相似的方法，有點像作弊，就是使用Analyze> Screening> Predictor Screening。
該工具將向您展示每個輸入變量如何影響響應變量的變化。 快速檢查，超級有用。
回复：數據評估謝謝！:)
