Questo post non vuole essere una vera e propria "risposta", ma piuttosto un semplice post di discussione.
Quando lavoravo in un ruolo correlato alla qualità di produzione, seguivo un processo simile: visualizzavo la situazione e poi identificavo una sorta di gruppo, li contrassegnavo e cercavo di prevederli/spiegarli. Fortunatamente è abbastanza facile provare metodi diversi in JMP come il clustering o l'analisi delle partizioni dopo essere riusciti a creare i gruppi.
Mi piace anche Sankey Plot per scopi di visualizzazione in tali situazioni se non ci sono troppe colonne. Inoltre, di default in JMP è un po' difficile cambiare le colonne, ma potresti già avere una buona idea della potenziale causa prima ancora di iniziare con Sankey
Vedi altro...Ho finito per creare il componente aggiuntivo
Grafico di Sankey migliorato per semplificare l'utilizzo di Sankey Plot nel generatore di grafici per EDA (analisi esplorativa dei dati) in casi come questo e "supporta" anche l'utilizzo di partizioni o screening del predittore/foresta bootstrap per assistere nell'analisi ordinando automaticamente le colonne.
Dopo l'ordinazione automatica, molto probabilmente otterrai qualcosa del genere 
Di solito è una buona idea impostare una sorta di ordinamento per vedere immediatamente che non è nulla di correlato al tempo, solo Batch in questo caso
Nel caso di questa attività pratica, la selezione dei punti può risultare un po' complicata utilizzando semplicemente lo strumento lazo, ma fortunatamente siamo riusciti a visualizzarli come una linea -> possiamo creare una nuova colonna che rappresenta il rapporto tra Monitor2 e Control5 semplicemente utilizzando una formula rapida per selezionare più facilmente i valori.
E possiamo vedere immediatamente un picco elevato nel grafico dell'intestazione della colonna
A questo punto possiamo anche dare un'occhiata veloce agli altri grafici delle intestazioni delle colonne per vedere se c'è qualcosa di allarmante
Forse la fabbrica, ma abbiamo comunque valori in più categorie, quindi non spiegherà tutti i nostri risultati.
Se vogliamo avere una selezione più accurata possiamo usare l'interattività di JMP con Distribution + Graph Builder ad esempio
Possiamo selezionarli e creare una nuova colonna con la selezione del nome nella colonna, oppure usare semplicemente quella nuova colonna di rapporto come nostra risposta nell'analisi della partizione/screening di previsione (non sarà così ovvio se usiamo solo la nostra colonna di rapporto, ma è un modo molto rapido per controllare se abbiamo qualcosa). Penso che Predictor Screening e Partition siano buoni punti di partenza, ma se non ci sono troppe colonne possiamo anche semplicemente usare l'opzione visiva usando Column Switcher in Graph Builder
Vedi altro...
Non ho fatto nulla oltre a quanto insegnato nel webinar, ho solo evidenziato i dati della "strana linea" del Monitor 2 di Control 5 dal grafico Graph Builder usando lo strumento Lazo, quindi ho usato le righe evidenziate in quella selezione e ho creato una nuova colonna, nominando quelle righe evidenziate OOC e le altre colonne come buone. Quindi ho eseguito l'analisi di partizione di tutti gli altri fattori rimanenti e ho scoperto che la maggior parte dei miei punti dati OOC provenivano dall'Internal Factory. Sono tornato al Graph Builder e ho eseguito un filtro dati locale per "Factory" e ho verificato che la causa della "strana linea" del Monitor 2 di Control 5 era dovuta all'Internal Factory quando la misurazione del Controllo 1 era >57,3.
@chrsmth Grazie per aver provato questo così velocemente!
