Estimados
Me han asignado la tarea de realizar un análisis de recurrencia en nuestros datos.
Los datos que tenemos corresponden a reparaciones de robots. Queremos ver los eventos de reparación y su coste en función de las transacciones acumuladas mediante análisis de recurrencia.
Adjunté datos simulados para esta pregunta. Solo tiene tres bots, ya que aún no hemos decidido cómo organizarlos y los introduje manualmente. Actualizaré la información con más datos simulados una vez que tengamos una idea de cómo formatearlos para el análisis.
Explicación de los datos simulados: (Puedes omitir esta larga descripción y pasar directamente a la pregunta si lo deseas)
Las dos primeras columnas son "ID del BOT" y "Sitio". Los sitios de trabajo de los bots pueden cambiar a medida que aumenta la transacción. En los datos de ejemplo, el bot 9880 cambió de sitio varias veces. Tras un estudio y debate con miembros de la comunidad de JMP, concluimos que el sitio presenta un efecto variable en el tiempo. Una preocupación es que JMP no cuenta con una función automática para calcular el MCF para efectos variables en el tiempo. Actualizaré la publicación con más datos simulados más adelante, para que puedan determinar cómo realizar los cálculos.
La "Fecha de la Transacción" y las "Transacciones Acumuladas" indican la hora y el importe de la transacción en la que se realizó la reparación. Queremos usar las transacciones en el análisis, ya que el bot puede permanecer en los sitios web durante mucho tiempo sin realizar ninguna transacción por diversas razones.
Las columnas "Censura" tienen valores de fila 0 y 1. Cada bot tiene un valor de censura 0 en su última transacción observada, lo que marca el cierre del bot. Además, si un bot cambia de sitio, se añade una fila con la transacción inicial en el nuevo sitio con un valor de censura 0 para indicar el inicio de un nuevo sitio.
'BotSeries' tiene dos valores, que indican dos tipos.
'Fecha de reparación' es cuando se realizó la reparación.
El uso tiene dos valores: SOW (estándar) y L (préstamo). Los préstamos probablemente cambian de sitio, ya que se prestan a otros sitios que los necesitan.
'Pieza' y 'Precio' son las piezas reparadas o reemplazadas y el precio de la pieza.
'Centro de servicio' es donde se repara el bot.
Preguntas:
El Centro de Servicio es una nueva variable que queremos estudiar. La lógica para completar esta columna es que, si una reparación es fácil de realizar, se realiza en el mismo sitio donde funciona el robot. Si la reparación es compleja y supera la capacidad del sitio, el robot se enviará a PLC o ITC (dos centros en diferentes estados de EE. UU.). La elección entre PLC e ITC depende en gran medida de la ubicación del sitio. Por ejemplo, el Sitio B se enviará a PLC. Los demás sitios se enviarán a ITC desde aproximadamente el año pasado. Antes de eso, solo había un centro de servicio de ITC.
No sé qué efecto tiene ahora el Centro de Servicio. ¿Es un efecto variable en el tiempo? Se ve muy afectado por el Sitio, que sí lo es. Sin embargo, no es donde se ubican principalmente los bots, como el Sitio. ¿O puede usarse como modo de reparación, como las Piezas, que se interpretan como un modo de fallo? Entonces, ¿podemos especificar el Centro de Servicio en la columna Causa para generar un análisis de recurrencia para cada valor del Centro de Servicio? Verás a qué me refiero con la columna Causa en la captura de pantalla.
Otra pregunta: las dos últimas filas de BOT9880. El bot se trasladó a un nuevo sitio, no se reparó después de algunas transacciones y fue censurado en el momento del estudio. Por lo tanto, tengo dos filas con Censor 0: la primera indica el inicio de un nuevo sitio y la segunda, el cierre del bot. ¿Es así como se hace?
Muchas gracias.
