知らないデータセットを使った JMP でのデータマイニング (PDF とビデオ録画) - 2024 年 4 月 24 日
知らないデータセットを使ったJMPでのデータマイニング
実践ワークショップ
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説明
効果的なデータ分析の鍵は、データセットを理解することから始まり、徐々により複雑な分析手法へと進む構造化されたアプローチです。この実践的なワークショップでは、生データから始めて、プロセスとセンサーの半導体データを探索します。データを準備するためのベストプラクティスを取り上げ、さまざまなデータ視覚化を探索し、JMP の GUI を使用して複数のデータマイニング手法を使用してドリルダウンし、根本原因分析を探ります。
新しいデータ セットに取り組む場合、特に JMP での分析の場合は、ここで説明するベスト プラクティスがいくつかあります。
データ準備
- 初期データの概要
- 欠損値、外れ値、不一致を特定する
- 無関係なデータをフィルタリングしたり、欠落したデータの処理方法を決定するなどのデータクリーニング操作を実行します。
データ分析と視覚化
- 探索的データ分析 (EDA)
- データの分布を理解するために要約統計を生成する
- ヒストグラム、散布図、ボックスプロットなどのデータ視覚化を使用してパターンと異常を発見します。
- データの視覚化
- JMPのインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェースを活用して、さまざまなデータの視覚化を探索します。
- さまざまなグラフを試して、基礎となるデータ特性を最もよく表すようにします。
予測モデリング
- データマイニング技術
- クラスタリング技術を適用して類似のデータポイントをグループ化する
- 決定木法を使用してデータ内の構造と関係性を識別する
- 根本原因分析
- データセグメントをドリルダウンして潜在的な関係性を調査する
- JMPの仮説検定と回帰分析ツールを活用して結果を検証する
