對(duì)于任何從事數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人員來(lái)說(shuō)，如何有效地處理數(shù)據(jù)并為己所用至關(guān)重要。而獲取數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)、定義數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)分析的五大核心環(huán)節(jié)。

然而在實(shí)際工作中，我們往往會(huì)遇到各種各樣令人頭疼的問(wèn)題，比如：

作為一名質(zhì)量工程師，日常工作需要根據(jù)IQC量測(cè)的結(jié)果對(duì)結(jié)果進(jìn)行判定，而由于量測(cè)工程師往往使用EXCEL表格記錄測(cè)量數(shù)據(jù)，同時(shí)記錄并不是十分的規(guī)范，因此對(duì)于提取某個(gè)尺寸或者某幾個(gè)尺寸形成報(bào)告用EXCEL處理起來(lái)就會(huì)非常麻煩。那么，對(duì)于這些大量的量測(cè)數(shù)據(jù)，如何高效地把想要的數(shù)據(jù)快速提煉出來(lái)？

在制造領(lǐng)域，由于采購(gòu)策略，物料往往會(huì)選用多個(gè)供應(yīng)商供應(yīng)，物料之間的差異很可能造成產(chǎn)品差異。因此，對(duì)比多家供應(yīng)商之間的差異就顯得尤為重要，圖形如箱線圖則是呈現(xiàn)差異的理想方式。然而當(dāng)測(cè)試項(xiàng)較多達(dá)到幾十項(xiàng)的時(shí)候，逐項(xiàng)對(duì)比的方式耗時(shí)耗力。如何快速地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和圖形的批量處理，從而快速對(duì)比多家供應(yīng)商？

由于測(cè)試系統(tǒng)的限制，來(lái)料測(cè)試的結(jié)果往往以EXCEL形式呈現(xiàn)。當(dāng)涉及到需要生成MSA報(bào)告的時(shí)候，逐列數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制粘貼會(huì)使得工作非常地麻煩，而且很容易出錯(cuò)，那么，如何在海量數(shù)據(jù)中快速獲得MSA報(bào)告及GRR數(shù)據(jù)？

在涉及到回歸分析或DOE的時(shí)候，由于預(yù)測(cè)變量之間的復(fù)雜性及數(shù)據(jù)采集的實(shí)際情況，讓一個(gè)變量變動(dòng)而其他變量保持不變往往是不現(xiàn)實(shí)的，那么，在預(yù)測(cè)變量之間存在線性關(guān)系的情況下，即變量之間存在共線性時(shí)，分析人員該如何處理共線性問(wèn)題？如何推斷和預(yù)測(cè)模型？

帶著以上種種疑問(wèn)，JMP7月線上研討會(huì)將迎來(lái)高科技制造領(lǐng)域?qū)＜摇?strong>歌爾股份有限公司質(zhì)量經(jīng)理?xiàng)罾蠋?/strong>為大家?guī)?lái)JMP數(shù)據(jù)處理三大技巧及解決共線性分析難題的實(shí)戰(zhàn)案例分享。從事質(zhì)量、研發(fā)、生產(chǎn)、管理及需要處理數(shù)據(jù)難題的朋友們不容錯(cuò)過(guò)！

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楊老師從事過(guò)質(zhì)量、項(xiàng)目等不同崗位，2014年開(kāi)始接觸六西格瑪，注冊(cè)中國(guó)/美國(guó)質(zhì)量協(xié)會(huì)黑帶。作為公司內(nèi)部的綠帶、黑帶高級(jí)講師，VDA6.3，IATF16949 三方審核員，楊老師培訓(xùn)過(guò)的綠帶黑帶參訓(xùn)人員多達(dá)千人。

在研討會(huì)中，楊老師將通過(guò)自己日常工作中的幾個(gè)真實(shí)案例，結(jié)合自己多年的實(shí)戰(zhàn)分析經(jīng)驗(yàn)，為大家提供解決以上類似難題的思路與啟發(fā)。

在課程中，你將學(xué)習(xí)：
1）共線性基本概念
預(yù)測(cè)/響應(yīng)變量
簡(jiǎn)單/多元回歸
簡(jiǎn)單/多變量回歸
共線性案例

2）共線性對(duì)推斷的影響 案例 | 公平教育

3）共線性對(duì)預(yù)測(cè)的影響 案例 | 進(jìn)出口預(yù)測(cè)

4）共線性檢測(cè)
共線性的檢測(cè)
方差膨脹因子
條件指數(shù)

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