여러분 모두에게
저는 데이터에 대한 재귀 분석을 수행하는 업무를 맡았습니다.
현재 보유하고 있는 데이터는 로봇 수리입니다. 재발 분석을 통해 누적된 거래에 따른 수리 이벤트와 비용을 확인하고 싶습니다.
이 질문에 대한 시뮬레이션 데이터를 첨부했습니다. 아직 데이터 정렬 방법을 결정하지 않았기 때문에 봇이 세 개뿐이고, 저는 그 세 개의 봇을 직접 넣었습니다. 분석을 위해 데이터 형식을 어떻게 정해야 할지 알게 되면 더 많은 시뮬레이션 데이터를 업데이트하겠습니다.
시뮬레이션된 데이터에 대한 설명: (원하시면 이 긴 설명을 질문으로 건너뛸 수 있습니다)
처음 두 열은 '봇 ID'와 '사이트'입니다. 봇의 작업 사이트는 거래량이 증가함에 따라 변경될 수 있습니다. 예시 데이터에서 봇 9880은 사이트를 여러 번 변경했습니다. JMP 커뮤니티 회원들과의 연구 및 논의 끝에, 사이트는 시간 가변 효과라는 결론을 내렸습니다. 한 가지 우려되는 점은 JMP에 시간 가변 효과에 대한 MCF를 자동으로 계산하는 기능이 없다는 것입니다. 나중에 더 많은 시뮬레이션 데이터를 게시글에 추가하여 계산 방법을 확인할 수 있도록 하겠습니다.
'거래 날짜'와 '누적 거래'는 수리가 발생한 시간과 거래 금액입니다. 봇이 여러 가지 이유로 오랫동안 사이트에 접속하지 않고 있을 수 있으므로, 분석에 거래 내역을 활용하고자 합니다.
'검열' 열은 행 값 0과 1을 가집니다. 각 봇은 마지막으로 관찰된 거래에서 검열 값이 0이며, 이는 봇의 종료를 의미합니다. 또한, 봇이 사이트를 변경하는 경우, 새 사이트의 검열 값이 0인 최초 거래 행이 추가되어 새 사이트의 시작을 나타냅니다.
'BotSeries'에는 두 가지 값이 있으며, 이는 두 가지 유형을 나타냅니다.
'수리 날짜'는 수리가 발생한 날짜입니다.
'사용'에는 SOW(표준), L(대여) 두 가지 값이 있습니다. 대여자는 필요한 사이트에 대여될 때 사이트를 변경할 가능성이 높습니다.
'부품'과 '가격'은 수리 또는 교체되는 부품과 부품의 가격입니다.
'서비스 센터'는 봇을 수리하는 곳입니다.
질문:
서비스 센터는 우리가 연구하고 싶은 새로운 변수입니다. 이 열을 채우는 논리는 수리가 쉬운 경우 봇이 작업하는 동일한 사이트에서 수리가 수행된다는 것입니다. 수리가 복잡하고 사이트 용량을 초과하는 경우, 봇은 PLC 또는 ITC(미국 내 서로 다른 주에 있는 두 센터)로 배송됩니다. PLC와 ITC 중 어떤 곳을 선택할지는 사이트의 위치에 크게 영향을 받습니다. 예를 들어, 사이트 B는 PLC로 이동합니다. 다른 사이트들은 작년부터 ITC로 이동합니다. 그 전에는 ITC 서비스 센터가 하나뿐이었습니다.
서비스 센터의 효과가 무엇인지 모르겠습니다. 시간에 따라 변하는 효과인가요? 시간에 따라 변하는 사이트의 영향을 크게 받습니다. 하지만 사이트처럼 봇이 주로 위치하는 곳은 아닙니다. 아니면 부품이 고장 모드로 해석될 수 있듯이 수리 모드로 사용될 수도 있을까요? 그렇다면 원인 열에 서비스 센터를 지정하여 각 서비스 센터 값에 대한 재발 분석을 생성할 수 있을까요? 스크린샷에서 원인 열이 무엇을 의미하는지 확인하실 수 있습니다.
또 다른 질문은 BOT9880의 마지막 두 행입니다. 봇은 새로운 사이트로 이동했고, 몇 차례의 거래 후 아무런 수리도 받지 않았으며, 연구 당시 검열되었습니다. 따라서 검열 0으로 표시된 두 행이 있는데, 첫 번째 행은 새로운 사이트의 시작을 나타내고, 두 번째 행은 봇의 종료를 나타냅니다. 이렇게 하는 것이 맞을까요?
정말 감사합니다.
