Marie Gaudard, Phil Ramsey e Mia Stephens hanno insegnato a JMP e l'hanno usata nella loro Gruppo North Haven Studio di consulenza Six Sigma dal rilascio di JMP Versione 4 negli anni '90. Tutti e tre sono forti credenti nel valore della piattaforma di partizione JMP per utenti inesperti.
Marie è un'ardente minatrice di dati. Di recente ha aggiunto un nuovo file al nostro Scambio di file. È una tabella di dati JMP che ti aiuterà a imparare come utilizzare il partizionamento per estrarre i dati.
Il problema è facile da capire: Alcuni lavori di stampa sono rovinati da una striscia di inchiostro sulle pagine e il team di produzione desidera identificare i fattori che potrebbero causare il "problema di banding".
I dati sono facili da usare: Marie fornisce dati su oltre 500 tirature e include script incorporati per iniziare.
C'è un tutorial per aiutarti lungo: North Haven Group ha scritto un white paper che fornisce informazioni sul data mining e il partizionamento. Il carta è sotto forma di un tutorial per l'implementazione delle tecniche usando JMP.
La settimana scorsa ho parlato con Marie del perché le piace la piattaforma Partition di JMP.
Marie: È intuitivo, potente, facile da capire e gli utenti lo adorano! È potente perché gestisce grandi quantità di dati ed è affidabile perché esamina un numero molto elevato di possibili divisioni e sceglie quello ottimale. È particolarmente utile quando le variabili esplicative sono nominali e hanno molti livelli.
Me: È solo per gli utenti esperti di JMP?
Marie: Enfaticamente, no! Indossando il cappello del mio allenatore, lo adoro perché è molto semplice da usare per i miei clienti e offre loro incredibili informazioni sui loro dati. Insegniamo a un nuovo utente le basi dell'apertura, del salvataggio e della navigazione dell'interfaccia e della convenzione del "triangolo rosso". Il triangolo rosso rivela molte opzioni a loro disposizione dopo la prima divisione: opzioni come le visualizzazioni di alberi di piccole dimensioni e un report delle foglie. Basta fare clic su SPLIT per vedere, in una vista ad albero grafica, le variabili che hanno maggiori probabilità di influenzare il risultato a cui sono interessate, ei nodi che descrivono come le variabili sono correlate al risultato. Quindi, possono facilmente fare clic su PRUNE quando vogliono invertire l'operazione. I tuoi lettori sapranno cosa intendo non appena apriranno i dati ed eseguiranno i nostri script.
Me: Come si confronta con altri strumenti di data mining che hai usato?
Marie: Molti altri strumenti di data mining che fanno questo tipo di analisi sono in gran parte inflessibili. Ad esempio, ti danno l'albero finale in base alle loro regole di arresto integrate. Ma tu sai di più sui tuoi dati e anche sui vincoli dell'organizzazione che devi prendere in considerazione. JMP ti consente di bloccare una variabile che potrebbe essere interessante, ma non utile per la comprensione del problema. Quindi puoi, molto facilmente, tornare indietro e dividere altre variabili che potrebbero essere più preziose. È anche possibile dividere in nodi specifici. Lo troviamo molto utile per ottenere una comprensione più profonda dei dati. E puoi decidere quando interrompere la suddivisione, in base alla conoscenza del processo o utilizzando i criteri forniti dalla piattaforma Partition stessa.
