Data Mining in JMP mit Datensätzen, die Sie nicht kennen
Praxis-Workshop
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Beschreibung
Der Schlüssel zu einer effektiven Datenanalyse ist ein strukturierter Ansatz, der mit dem Verständnis des Datensatzes beginnt und sich schrittweise zu komplexeren Analysetechniken hin entwickelt. Kommen Sie zu diesem praktischen Workshop, in dem wir Halbleiterdaten für Prozesse und Sensoren untersuchen, beginnend mit Rohdaten. Wir behandeln bewährte Methoden zur Datenaufbereitung, untersuchen verschiedene Datenvisualisierungen und verwenden mehrere Data-Mining-Techniken, um mithilfe der GUI von JMP tiefer zu gehen und die Ursachenanalyse durchzuführen.
Wenn Sie einen neuen Datensatz bearbeiten, insbesondere für die Analyse in JMP, besprechen wir die folgenden bewährten Vorgehensweisen:
Datenaufbereitung
- Übersicht der Ausgangsdaten
- Identifizieren Sie fehlende Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen
- Durchführen von Datenbereinigungsvorgängen, z. B. Filtern irrelevanter Daten und Entscheiden, wie mit fehlenden Daten verfahren werden soll
Datenanalyse und Visualisierung
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Generieren Sie zusammenfassende Statistiken, um die Datenverteilung zu verstehen
- Entdecken Sie Muster und Anomalien mithilfe von Datenvisualisierungen wie Histogrammen, Streudiagrammen und Boxplots
- Datenvisualisierung
- Nutzen Sie die interaktive grafische Benutzeroberfläche von JMP, um verschiedene Datenvisualisierungen zu erkunden
- Experimentieren Sie mit verschiedenen Diagrammen, um die zugrunde liegenden Dateneigenschaften optimal darzustellen
Prädiktive Modellierung
- Data Mining-Techniken
- Wenden Sie Clustering-Techniken an, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren
- Verwenden Sie Entscheidungsbaummethoden, um Struktur und Beziehungen innerhalb der Daten zu identifizieren
- Ursachenanalyse
- Untersuchen Sie potenzielle Zusammenhänge, indem Sie in Datensegmente eintauchen
- Nutzen Sie die Tools von JMP für Hypothesentests und Regressionsanalysen zur Validierung Ihrer Ergebnisse
