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26.04.2018 - Fachartikel - Software
Forschungsbericht: Das Multi-Category-Chart – Ein neues Werkzeug für die Explorative Analyse von kategorischen Daten
Wie findet man Korrelationen in größeren Mengen kategorischer Variablen?
(Initiative Mittelstand)Logistische Daten aus industriellen Produktionsprozessen, die sich über viele Prozessschritte oder Zwischenprodukte erstrecken, enthalten eine Vielzahl von kategorialen Variablen. Jeder Schritt- oder jedes Zwischenprodukt fügt seine eigenen Daten über verwendete Werkzeuge, Verbrauchsmaterialien, Lieferanten und Bediener der Prozesshistorie eines komplexen Produkts hinzu.
Wenn nachgelagerte Testdaten eine relevante diskrete Struktur wie eine Stratifizierung in mehrere Gruppen aufweisen, besteht die Aufgabe der Ursachenanalyse darin, die wenigen - idealerweise nur eine - kategorialen Variablen zu finden, die diese Struktur am besten erklären. Im einfachsten Fall kann dies formuliert werden als die Frage: Was haben die schlechten Einheiten gemeinsam, dass die guten Einheiten nicht haben?
Dieser Forschungsbericht stellt eine neuartige Visualisierung namens Multi-Category-Chart vor. Er erklärt die Motivation, vergleicht sie mit anderen gängigen Visualisierungen und beschreibt die Vorteile des neuen Ansatzes.
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