集計データ ルールまたはベスト プラクティス?!こんにちは、みんな、
顧客は、データポイントを集計するための正しい方法、または許可されている方法についても話しました。 彼らには、この質問が出てきた2つのアプリケーションがあります。
1. 製品品質分析のための画像分析: 写真ごとの回数を数えます。 画像から得られる結果は非常に少ないため、たとえば 50 枚の画像などの一連の画像を分析して管理したいと考えています。 彼らは、集約した写真の数が、管理図などの結果に大きな影響を与えることを発見しました。
2. プロセスデータ (温度センサーなど)。 それらは秒単位で記録されるため、分析するにはデータが多すぎます。 繰り返しになりますが、これらのデータ ポイントをどれだけ (分、時間などに) 集計できますか?
もちろん、彼らは情報を失わない方法で決定しようとします。 しかし、彼らは、(おそらく) 最大値を計算する体系的な方法があるかどうかを知りたがっていました。集約？ それともベストプラクティスですか？
私の会社では、プロジェクトごとにこれを決定したため、体系的な方法やベストプラクティスを知りません。
助けや提案をありがとう！
一番
フロリアン
Re: 集計データ ルールまたはベスト プラクティス?!これは、彼らがデータで探しているシグナルに関するものです。 集約は問題なく、何を見ようとしているかにもよりますが、価値があります。
例 1 は、半導体 (ウェーハごとの欠陥またはダイごとの欠陥) または自動光学検査システム (写真フィルムのフィルム検査など) に類似しています。 同じ領域に表示される、またはクラスターを形成する傾向がある再現可能なシグナルを探している場合、集約はそれらを見るのに役立ちます。 データに多くのノイズがあり、信号がかなり弱い場合、集約によって信号がかき消される可能性があります。
例 2 には、分光法または他の時系列データとの類似物があります。 ここでの集計の最大の問題は、通常、小さなシグナルを平滑化できるローリング集計ウィンドウを実行することです。 時系列データのチャンク化 (秒から分または時間への移行) も発生しますが、追加の問題があります。たとえば、シグナルが 2 つのチャンクにまたがって表示される場合 (つまり、シグナルの開始が 1 分であり、最大値がどこかで 2 分に続く場合など) です。間に）。
どちらの場合でも、彼らが見たい最小/最弱のシグナルが何であるかを検討し、そのポイントに集約することをお勧めします.
一番、
M
Re: 集計データ ルールまたはベスト プラクティス?!に追加@MikeD_アンダーソンの返信、この質問は合理的なサブグループ化に関するものです。 頻度とともに、基本的な問題は、共通原因と特殊原因の発生に関するものです。 サブグループのサイズは、サブグループ内で特殊原因が発生する可能性はほとんどなく、サブグループ間で発生する可能性が非常に高くなるように決定する必要があります。
このガイダンスがお役に立てば幸いです。
