3个JMP实用数据分析技巧 + 共线性数据分析

对于任何从事数据分析的专业人员来说，如何有效地处理数据并为己所用至关重要。而获取数据、整合数据、清理数据、定义数据、探索数据就是数据分析的五大核心环节。

然而在实际工作中，我们往往会遇到各种各样令人头疼的问题，比如：

作为一名质量工程师，日常工作需要根据IQC量测的结果对结果进行判定，而由于量测工程师往往使用EXCEL表格记录测量数据，同时记录并不是十分的规范，因此对于提取某个尺寸或者某几个尺寸形成报告用EXCEL处理起来就会非常麻烦。那么，对于这些大量的量测数据，如何高效地把想要的数据快速提炼出来？

在制造领域，由于采购策略，物料往往会选用多个供应商供应，物料之间的差异很可能造成产品差异。因此，对比多家供应商之间的差异就显得尤为重要，图形如箱线图则是呈现差异的理想方式。然而当测试项较多达到几十项的时候，逐项对比的方式耗时耗力。如何快速地实现数据和图形的批量处理，从而快速对比多家供应商？

由于测试系统的限制，来料测试的结果往往以EXCEL形式呈现。当涉及到需要生成MSA报告的时候，逐列数据进行复制粘贴会使得工作非常地麻烦，而且很容易出错，那么，如何在海量数据中快速获得MSA报告及GRR数据？

在涉及到回归分析或DOE的时候，由于预测变量之间的复杂性及数据采集的实际情况，让一个变量变动而其他变量保持不变往往是不现实的，那么，在预测变量之间存在线性关系的情况下，即变量之间存在共线性时，分析人员该如何处理共线性问题？如何推断和预测模型？

带着以上种种疑问，JMP7月线上研讨会将迎来高科技制造领域专家——歌尔股份有限公司质量经理杨老师为大家带来JMP数据处理三大技巧及解决共线性分析难题的实战案例分享。从事质量、研发、生产、管理及需要处理数据难题的朋友们不容错过！

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杨老师从事过质量、项目等不同岗位，2014年开始接触六西格玛，注册中国/美国质量协会黑带。作为公司内部的绿带、黑带高级讲师，VDA6.3，IATF16949 三方审核员，杨老师培训过的绿带黑带参训人员多达千人。

在研讨会中，杨老师将通过自己日常工作中的几个真实案例，结合自己多年的实战分析经验，为大家提供解决以上类似难题的思路与启发。

在课程中，你将学习：
1）共线性基本概念
预测/响应变量
简单/多元回归
简单/多变量回归
共线性案例

2）共线性对推断的影响 案例 | 公平教育

3）共线性对预测的影响 案例 | 进出口预测

4）共线性检测
共线性的检测
方差膨胀因子
条件指数

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