この投稿は実際には「回答」としてではなく、単に議論のための投稿として意図されています。
製造品質関連の仕事に就いていたときも、同様のプロセスに従いました。状況を視覚化し、何らかのグループを識別し、マークを付けて、予測/説明を試みました。幸い、グループを作成した後は、JMP でクラスタリングやパーティション分析などのさまざまな方法を試すのは非常に簡単です。
列が多すぎない場合、このような状況を視覚化するためにサンキープロットを使用するのもよいと思います。また、JMPのデフォルトでは列を変更するのが少し難しいですが、サンキーを使い始める前から潜在的な原因をよく理解しているかもしれません。
もっと見る...私は最終的に、このような場合にEDA（探索的データ分析）のグラフビルダーでサンキープロットをより簡単に使用できるようにするための
拡張サンキープロットアドインを作成しました。また、列を自動順序付けすることで分析を支援するために、パーティションまたは予測子スクリーニング/ブートストラップフォレストの使用も「サポート」しています。
自動注文すると、おそらく次のようになるでしょう。 
通常は、時間に関連するものではなく、この場合は単にバッチであることをすぐに確認できるように、何らかの順序を設定することをお勧めします。
このハンズオン アクティビティの場合、投げ縄ツールを使用するだけではポイントを選択するのが少し難しい場合がありますが、幸いなことに、線として視覚化できました。-> 簡単な数式を使用して値を簡単に選択するだけで、Monitor2 と Control5 の比率を示す新しい列を作成できます。
列ヘッダーのグラフに急上昇がすぐに確認できます
この時点で、他の列ヘッダーグラフをざっと見て、何か問題がないか確認してみましょう。
おそらく工場ですが、それでも複数のカテゴリに値があるため、すべての結果を説明することはできません。
より正確な選択をしたい場合は、例えば分布+グラフビルダーを使ったJMPのインタラクティブ機能を使うことができます。
これらを選択して、列で名前を選択して新しい列を作成するか、パーティション分析/予測スクリーニングでの応答としてその新しい比率列を使用するだけです（比率列だけを使用するとそれほど明白ではありませんが、何かがあるかどうかを確認する非常に簡単な方法です）。予測スクリーニングとパーティションは良い出発点だと思いますが、列が多すぎない場合は、グラフビルダーの列スイッチャーを使用して視覚的なオプションを使用することもできます。
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ウェビナーで教えられたこと以外は何もしませんでした。コントロール 5 モニター 2 の「奇妙な線」データを Lasso ツールを使用してグラフ ビルダー チャートからハイライトし、その選択範囲でハイライトされた行を使用して新しい列を作成し、ハイライトされた行に OOC という名前を付け、他の列を good としました。次に、他の残りのすべての要因のパーティション分析を実行し、ほとんどすべての OOC データ ポイントが内部工場から来ていることがわかりました。グラフ ビルダーに戻り、「工場」のローカル データ フィルターを実行し、コントロール 1 の測定値が 57.3 を超えたときにコントロール 5 モニター 2 の「奇妙な線」の原因が内部工場によるものであることを確認しました。
