Mensintesis wawasan dari eksperimen kompleks

Perancangan Eksperimen dengan Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Data hasil manufaktur

manufacturing_yield

 BatchID  MaterialType  ProductionSpeed  TemperatureSetting  YieldStrength
      39       Polymer           Medium             Optimal          58.83
     195         Metal             High                High          51.29
     462       Polymer             High             Optimal          55.15
     696     Composite           Medium                 Low          50.27
     142     Composite             High                 Low          57.62
  • Desain multifaktor: MaterialType, ProductionSpeed, TemperatureSetting
  • Variabel respons: YieldStrength
Perancangan Eksperimen dengan Python

Data kualitas manufaktur

manufacturing_quality

 BatchID ProductionSpeed  ProductQuality
     149             Low           93.87
     739            High           93.35
     617          Medium           90.45
     131            High           90.26
     684             Low           91.62
  • Desain: ProductionSpeed
  • Variabel respons: ProductQuality
Perancangan Eksperimen dengan Python

Strategi penggabungan

merged_manufacturing = pd.merge(manufacturing_yield,
                       manufacturing_quality, 
                       on=['BatchID', 'ProductionSpeed'])
print(merged_manufacturing)

 BatchID  MaterialType  ProductionSpeed  TemperatureSetting  YieldStrength  ProductQuality
       1         Metal              Low                High          57.32           91.19
       5     Composite           Medium             Optimal          51.82           90.20
       7       Polymer              Low                High          56.12           91.66
       8     Composite             High             Optimal          50.91           93.05
      11       Polymer              Low                High          50.13           92.31
Perancangan Eksperimen dengan Python

Grafik batang berdampingan

import seaborn as sns
sns.catplot(x='MaterialType', y='YieldStrength', hue='ProductionSpeed', kind='bar', 
            data=merged_manufacturing)

catplot.png

Perancangan Eksperimen dengan Python

Scatter plot tiga variabel

sns.relplot(x='YieldStrength', y='ProductQuality', hue='ProductionSpeed', 
            kind='scatter', data=merged_manufacturing)
plt.title('Yield Strength vs. Product Quality by Production Speed')

Kekuatan hasil vs. Kualitas produk menurut kecepatan produksi

Perancangan Eksperimen dengan Python

Mengomunikasikan data ke audiens teknis

 

  • Susun narasi data
    • p-value
    • Statistik uji
    • Taraf signifikansi
  • Visualisasikan data kompleks
    • Heatmap
    • Scatter plot multiwarna
    • Proyeksi

Presentasi untuk audiens teknis

Perancangan Eksperimen dengan Python

Melibatkan audiens nonteknis dengan data

 

  • Sederhanakan wawasan data
    • Visualisasi dasar: bar dan line plot
  • Siapkan presentasi berpusat pada audiens
    • Mengapa datanya penting?
    • Hubungkan wawasan ke aplikasi nyata

Penceritaan data

Perancangan Eksperimen dengan Python

Ayo berlatih!

Perancangan Eksperimen dengan Python

Preparing Video For Download...