모르는 데이터 세트를 사용한 JMP의 데이터 마이닝(PDF 및 동영상 녹화) - 2024년 4월 24일
모르는 데이터 세트를 사용한 JMP의 데이터 마이닝
워크숍 실습
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설명
효과적인 데이터 분석의 핵심은 데이터 세트를 이해하는 것부터 시작하여 점차 더 복잡한 분석 기술로 나아가는 구조화된 접근 방식입니다. 원시 데이터부터 시작하여 프로세스 및 센서용 반도체 데이터를 탐구하는 실습 워크숍에 오세요. 데이터 준비를 위한 모범 사례를 다루고, 다양한 데이터 시각화를 탐색하고, 여러 데이터 마이닝 기술을 사용하여 JMP GUI를 사용하여 근본 원인 분석을 탐색합니다.
특히 JMP 분석을 위해 새로운 데이터 세트에 접근할 때 논의할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.
데이터 준비
- 초기 데이터 개요
- 결측값, 이상값, 불일치 식별
- 관련 없는 데이터 필터링, 누락된 데이터 처리 방법 결정 등 데이터 정리 작업 수행
데이터 분석 및 시각화
- 탐색적 데이터 분석(EDA)
- 데이터 분포를 이해하기 위한 요약 통계 생성
- 히스토그램, 산점도, 상자 그림과 같은 데이터 시각화를 사용하여 패턴과 이상 징후를 발견합니다.
- 데이터 시각화
- JMP의 대화형 그래픽 사용자 인터페이스를 활용하여 다양한 데이터 시각화 탐색
- 기본 데이터 특성을 가장 잘 나타내기 위해 다양한 그래프로 실험해 보세요.
예측 모델링
- 데이터 마이닝 기술
- 유사한 데이터 포인트를 그룹화하기 위해 클러스터링 기술 적용
- 의사결정 트리 방법을 사용하여 데이터 내의 구조와 관계를 식별합니다.
- 근본 원인 분석
- 데이터 세그먼트를 드릴다운하여 잠재적인 관계를 조사합니다.
- JMP의 가설 테스트 및 회귀 분석 도구를 활용하여 결과 검증
