製造業データのマイニングの危険性と JMP® の利点ブラッドリー・ノヴィック博士、PhaseTwo Analytics 主席コンサルタント
製造データのマイニングは、データの組み立てから分析、結果の解釈と実装まで、危険な作業になる可能性があります。製造業におけるデータマイニングが、マーケティングや財務などのデータマイニングと異なるのは、予測だけでは製造業では十分ではないということです。製造業では、最終目的は制御の改善であり、そのためには根本原因を突き止める必要があります。決定木は発見のための優れたツールですが、放っておくと、予測はできても、制御の観点からプロセスエンジニアにとって意味をなさない変数が選択されることがあります。これには、ツリー構築に対するより慎重なアプローチが必要です。これは、JMP パーティション プラットフォームで提供される段階的なアプローチによって可能になり、他のほとんどの決定木ソフトウェア プログラムでは利用できません。このホワイト ペーパーでは、製造業で JMP を使用したデータマイニングの成功例と、製造データのマイニングに関する問題について説明します。また、JMP パーティション プロセスに専門知識を統合して、予測変数の相関の問題に対処し、結果の検証と展開を可能にするルールを提供する方法も示します。
