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Taller práctico
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Descripción
La clave para un análisis de datos eficaz es un enfoque estructurado que comienza con la comprensión del conjunto de datos y avanza gradualmente hacia técnicas de análisis más complejas. Venga a este taller práctico donde exploramos datos de semiconductores para procesos y sensores, comenzando con datos sin procesar. Cubriremos las mejores prácticas para preparar los datos, explorar diferentes visualizaciones de datos y utilizar múltiples técnicas de extracción de datos para profundizar y explorar el análisis de la causa raíz utilizando la GUI de JMP.
Al abordar un nuevo conjunto de datos, especialmente para el análisis en JMP, aquí se presentan algunas de las mejores prácticas que analizaremos:
Preparación de datos
- Descripción general de los datos iniciales
- Identificar valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias
- Realizar operaciones de limpieza de datos, como filtrar datos irrelevantes y decidir cómo manejar los datos faltantes.
Análisis y visualización de datos
- Análisis de datos exploratorios (EDA)
- Genere estadísticas resumidas para comprender las distribuciones de datos.
- Descubra patrones y anomalías mediante visualizaciones de datos, como histogramas, diagramas de dispersión y diagramas de caja.
- Visualización de datos
- Utilice la interfaz gráfica de usuario interactiva de JMP para explorar diferentes visualizaciones de datos.
- Experimente con varios gráficos para representar mejor las características de los datos subyacentes.
Modelado predictivo
- Técnicas de minería de datos
- Aplicar técnicas de agrupamiento para agrupar puntos de datos similares.
- Utilice métodos de árbol de decisión para identificar la estructura y las relaciones dentro de los datos.
- Análisis de raíz de la causa
- Investigar relaciones potenciales profundizando en segmentos de datos
- Aproveche las herramientas de JMP para la prueba de hipótesis y el análisis de regresión para validar los hallazgos.
