JMP로 센서 데이터 이해하기고밀도 센서로 작업하는 과학자 및 엔지니어는 데이터 문제에 직면 해 데이터에서 더 많은 정보를 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. JMP는 사물의 인터넷에 거주하는 산업 기기의 정보를 확인하거나 건강 및 피트니스 매개 변수를 모니터링하려는 경우 중요한 패턴을 식별하기 위해 시끄러운 데이터를 조사하기위한 이상적인 샌드 박스를 제공합니다.
- 데이터베이스 쿼리 빌더. 센서 데이터가 구조화 된 SAS 또는 ODBC 액세스 데이터베이스에있는 경우 여러 테이블을 조인하고 필터를 적용하며 결과를 미리 볼 수 있으므로 항상 완벽한 하위 집합을 탐색 할 수 있습니다. 쿼리를 저장하고 공유하고 가져온 테이블에서 직접 업데이트 할 수도 있습니다. 요약 열 및 그래픽 스크립트를 추가하여 원시 데이터에서 통찰력까지보다 신속하게 이동하여 사후 쿼리를 자동으로 실행할 수 있습니다.
- JMP 쿼리 빌더 . 데이터베이스에 직접 액세스 할 수없는 경우 플랫 파일 세트를 JMP 테이블로 가져 와서 쿼리 빌더가 제공하는 쿼리, 필터링, 요약 및 정렬 도구를 계속 활용할 수 있습니다. 쿼리를 한 번 생성하면 스크립트로 저장하고 자동으로 다시 실행할 수 있습니다. 가장 최근 데이터를 가져 와서 다시 연결하고 분석을 진행하십시오.
- 새 수식 열 . 종종 센서 데이터는 저장 공간을 절약하기 위해 타임 스탬프, 센서 이름 및 센서 값과 함께 수집되고 저장됩니다. 그러나 원시 데이터를 요약 된 값과 페어링하면 광범위한 질문에 답하고 유물을 정리하고 흥미로운 추세를 발견하는 데 도움이됩니다. 임의의 데이터 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 날짜 / 시간 변환 및 대수 이동 평균과 같은 요약에서 고주파 노이즈가있는 센서 데이터를 정리하는 데 유용한 새 수식 열을 추가합니다. 수식 바로 가기 메뉴를 사용하면 새 측정 값을 계산할 범주 열 (예 : 일)을 식별하는 그룹화 기능에 빠르게 액세스 할 수 있습니다.
- 가상 조인 . 고해상도 센서 측정을 사용하면 요약 값을 원시 데이터 테이블에 직접 병합하는 데 필요한 메모리를 확보하지 못할 수도 있습니다. 가상 결합을 사용하여 별도의 테이블에 저장된 값을 연결하고 분석 및 그래프 작성 플랫폼에서 함께 사용합니다. 필요에 따라 데이터 소스를 연결 및 연결 해제 할 수 있으므로 서로 다른 데이터 소스를 독립적으로 쉽게 업데이트 할 수 있습니다.
- 프로세스 상영. 많은 센서 측정 값을 그래프로 표시하는 것은 컨트롤 차트를 생성 할 때 한 번에 하나씩 처리하는 것이 지루할 수 있습니다. 결과를 얻은 후에 차트를 수동으로 정렬하여 재미 있고 오류가있는 것으로 판명되면 오류가 발생하기 쉽고 오류가 발생하기 쉽습니다. 프로세스 스크리닝 플랫폼은 컨트롤 차트 통계 및 최근 변경 사항을 대화 형으로 정렬하여 중요한 프로세스 변수를 식별 할 수있는 단일 테이블로 통합하는 등 많은 작업을 앞장서 서 수행합니다. 이것은 당신의 노력에 초점을 맞추고 중요한 컨트롤 차트를 먼저 드릴 다운하는 것을 쉽게 도와줍니다.
- 모델링 및 교차 유효성 검사. 어떤 시점에서는 노이즈와 신호를 구분하는 모델을 만들어야합니다. JMP에는 유용한 모델을 독자적으로 구축하는 선형 및 비선형 모델링 도구 전체가 포함되어 있지만 센서 스트림과 같은 관측 데이터를 평가할 때는 교차 유효성 검사 도구로 연결되는 것이 중요합니다.
- 그래프 빌더. 센서 데이터를 탐색 할 때 다양한 다중 요소 그래프를 신속하게 작성 및 사용자 정의하여 패턴을 식별하고 잠재적 인공물을 발견해야합니다. JMP 그래프 빌더 플랫폼은 다양한 그래프 유형의 팔레트와 직관적 인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공합니다. 또한 새 데이터를 검색 할 때 생성 한 그래프를 저장하고 재현 할 수 있습니다.
- 선택 필터 . 센서 데이터를 그래프로 표시하면 시간, 위치 또는 다른 변수에 대한 변경의 영향을 고려할 수 있습니다. JMP는 사용자 지정 데이터 조각을 탐색하기 위해 기존의 목록 기반 필터를 제공하지만 요약 그래프를 하나 이상의 그래프에 대한 필터로 사용할 수도 있습니다. 필터 그래프에서 요소를 선택하기 만하면 관심있는 카테고리 또는 시간 프레임에 대한 보고서의 초점을 재조정 할 수 있습니다.
- 대시 보드. 대시 보드를 사용하면 데이터의 패턴을 간결하고 일관된 보고서로 표시하고 주요 결과를 의사 결정자에게 알리는 데 도움이됩니다. JMP를 사용하면 템플릿에서 새 대시 보드를 만들고 테이블 및 보고서를 캔버스에 끌어다 놓을 수 있습니다. 새로운 데이터를 사용할 수있게되면 대시 보드를 저장하고 새로 고치거나 JMP가없는 동료를 위해 대화 형 HTML 웹 보고서로 내보낼 수 있습니다.
- 스크립트 및 추가 기능으로 공유 . 필요한 결과를 제공하는 워크 플로우를 구성하면 다른 JMP 사용자와 세부 단계를 쉽게 공유 할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 핵심 데이터 조작 단계 및 사용자 정의 그래프를 재현하는 스크립트를 자동으로 생성합니다. 경험이 많아지면보다 복잡한 워크 플로를 통해 동료를 안내하기 위해 사용자 지정 메뉴 및 추가 기능을 개발할 수 있습니다.
생산 시스템은 현재 진행중인 작업을 알려주고 제어 시스템을 적용하여 비즈니스 규칙을 실행하고 위험한 조건을 방지하며 미리 정의 된 사양 제한 내에서 시스템을 작동시키는 데 능숙합니다. 그러나 통찰력의 세계는 과거 데이터에 존재하며 JMP는 해당 데이터의 패턴과 추세를 찾는 위험이없는 샌드 박스 역할을 할 수 있습니다. 꼼꼼하게 센서 데이터를 수집하고 저장하는 문제를 겪었습니다. 이제는 JMP에서 센서 데이터를보다 잘 활용할 수 있습니다.
중요한 패턴을 식별하기 위해 시끄러운 센서 데이터를 탐색해야합니까?
