Regole di aggregazione dei dati o best practice?!Ciao a tutti,
un cliente parlava del modo corretto o addirittura consentito per aggregare i punti dati. Hanno due applicazioni, in cui è emersa questa domanda:
1. Analisi dell'immagine per l'analisi della qualità del prodotto: contano il numero di occasioni per immagine. Un'immagine ha solo pochissimi risultati, quindi vogliono analizzare e controllare i pacchetti di grafici di immagini, ad esempio 50 immagini. Hanno scoperto che il numero di immagini che aggregano ha un impatto significativo sui risultati, ad esempio, delle carte di controllo.
2. Dati di processo (sensori di temperatura, ecc.). Vengono registrati in pochi secondi, che sono troppi dati per l'analisi. Quindi di nuovo la domanda, quanto possono essere aggregati questi punti dati (in minuti, ore, ecc.)?
Certamente cercano di decidere in modo da non perdere informazioni. Ma volevano sapere se esiste un modo sistematico per calcolare (forse) il max. aggregazione? O forse le migliori pratiche?
Nella mia azienda abbiamo deciso su questo da un progetto all'altro, quindi non sono a conoscenza di un modo sistematico o delle migliori pratiche.
Grazie per qualsiasi aiuto o suggerimento!
Migliore
Floriano
Re: Regole di aggregazione dei dati o best practice?!Questo è più su quali segnali stanno cercando nei dati. L'aggregazione va bene e preziosa, a seconda di ciò che stanno cercando di vedere.
L'Esempio 1 ha analoghi in semiconduttori (difetti per wafer o difetti per die) o sistemi di ispezione ottica automatizzata (ispezione di pellicole per pellicole fotografiche, ecc.). Se stai cercando segnali riproducibili che compaiono nelle stesse regioni o tendono a formare gruppi, l'aggregazione ti aiuterà a vederli. Se i dati presentano molto rumore e il segnale è piuttosto debole, l'aggregazione potrebbe soffocare il segnale.
L'esempio 2 ha analoghi con la spettroscopia o altri dati di serie temporali. Il problema più grande con l'aggregazione qui è che in genere faresti una finestra di aggregazione continua che può appianare segnali più piccoli. Si verificano anche blocchi di dati delle serie temporali (che vanno dal secondo al minuto o all'ora), ma presentano problemi aggiuntivi, come quello che accade quando un segnale si presenta su due blocchi (cioè il segnale inizia è il minuto 1 e prosegue nel minuto 2 con un massimo da qualche parte nel mezzo).
In entrambi i casi, suggerirei di considerare quale sia il segnale più piccolo/debole che vorrebbero vedere e quindi aggregarli a quel punto.
Migliore,
M
Re: Regole di aggregazione dei dati o best practice?!Aggiungendo a @MikeD_Anderson 's risposta, questa domanda riguarda i sottogruppi razionali. La domanda fondamentale, insieme alla frequenza, riguarda il verificarsi di cause comuni e cause speciali. La dimensione del sottogruppo dovrebbe essere determinata in modo che sia molto improbabile che si verifichino cause speciali all'interno di un sottogruppo, ma è molto probabile che si verifichino tra i sottogruppi.
Spero che questa guida aiuti.
