레벨: 중급
데이터 해석을 실시하기 전에, 필요한 데이터의 추출, 변수간의 대응의 변경·정형, 변수 변환·카테고리화·재카테고리화 등을 실시해, 해석용 데이터 세트를 작성할 필요가 있다. JMP에는 행이나 열의 추출, 결합 등의 데이터베이스 조작, 변수 변환 등에 필요한 계산 함수가 준비되어 있다. 이러한 기능을 사용하여 분석 데이터 세트를 쉽게 만들 수 있습니다. 그러나, 추출 대상의 설정이나 변수 변환 등의 조작 명령은 해석자가 지시할 필요가 있어, 조작 명령이 복잡해졌을 때, 의도한 결과가 얻어지지 않을 가능성이 높아진다. 예를 들어, 데이터 추출의 범위 설정이나 if 문에 의한 카테고리화시, "and", "or" 룰이 복잡해질수록, 원하는 해석용 데이터 세트가 얻어지지 않을 가능성이 높아진다. 따라서 분석 데이터 세트가 분석가의 의도 한 것과 일치하는지 기계적으로 조사해야합니다.
JMP의 통계적 방법에 의해 해석용 데이터 세트의 질을 확인할 수 있다. 어떤 변수의 최대값이나 최소값을 구하는 방법은 가장 간단한 것이지만, 「1 변수의 분포」, 「2 변수의 관계」도 강력하고, 「2 변수의 관계」에 있어서 기여율 1이 근거 이다.
본 발표에서는 대규모 데이터에 대해 해석용 데이터 세트의 질을 확인한 사례를 보고한다.
도쿄이과대학 이공학부 경영공학과 강사. 도쿄 대학 대학원 화학 시스템 공학 전공 주간 연구원. 연구 전문 분야는 통계적 품질 관리. 주로 품질 관리에 필요한 통계 해석법에 대해 연구하고 있지만, 통계적 품질 관리의 방화 건축, 화재 현상, 의료나 개호에의 응용도 실시하고 있어, JMP를 이용해 대규모 데이터를 모델링해 배후에 숨어있는 정보를 추출하여 연구 대상이 되는 고유의 분야에 피드백하고 있다.
