演示主题：可视化数据发现-Cyan Coupler
目的
该演示的目的是介绍如何准备、探索和可视化数据以了解 Y 的潜在根本原因。
分析工作流程
行业
正在回答的问题
- 产生性能的潜在根本原因是什么？
- 制造过程的现状如何？
- 可视化显示的数据中的关系和模式是什么？
什么是故事/场景
一种关键化学品的生产在制造业中的产量低于预期。 收率有大于80%的要求才能达到商业化目标。 ~15% 没有达到目标。 可变产量导致不良库存。 本案例研究直观地探讨了产量变异的潜在根本原因。
JMP 功能和平台
- Excel 导入向导
- 加入表
- 重新编码
- 分配
- 图形生成器
发现电话、要问的问题和可能的痛点
- 您今天如何可视化您的数据？
- 您目前如何识别潜在的根本原因？
- 您目前是否正在使用 Excel 来绘制数据图表？
- 您觉得创建图表很费时间吗？
- 您在加入数据集时遇到困难吗？
- 您是否难以探索数据以获得数据的基线状态？
包含的材料
- 杂志
- Coupler Data.jmp（加入后的最终数据集示例，用于日志中的脚本示例）
- 原始耦合器 Data.jmp
- 供应商信息-Coupler.xlsx
- Join.jmp（在日志中用于脚本示例）
交付演示的提示
该数据集是 JMP 样本数据库中平板电脑生产数据集的另一个版本，最初由 Lou Valente（已退休）提供。 相同的工作流程可用于平板电脑生产。
两个数据集之间匹配的关键变量：
产量=溶出度
容器尺寸 = 屏幕尺寸
氨基甲酸酯量=研磨时间
