ツーソンでのディスカバリーの会議前チュートリアル
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フィンガー ロック i
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フィンガーロックⅡ
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フィンガーロックⅢ
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火曜日、午前 8 時 30 分
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2019-US-TUT-290
効率性と再現性に不可欠なスクリプト作成: 少ない作業で多くの作業を行う
ドリュー・フォリア
エヴァン・マッコークル
単純なタスクの再現から日常のプロセスの自動化、同僚とのスクリプトの共有、組織全体への完全なアプリケーションの展開まで、あらゆるレベルで課題が存在し、JSL スクリプトの効率と信頼性を制限する可能性があります。 このチュートリアルでは、小さなスクリプトから大規模なアプリケーションまでをたどり、JSL の初心者とベテランの両方を妨げることが多い、一般的でありながら微妙な落とし穴の多くを軽減するためのベスト プラクティス テクニックを紹介します。 複数のステップを組み合わせてまとまりのあるスクリプトにする方法と、逆に大きすぎるスクリプトをより管理しやすいファイルに分割する方法について説明します。 また、エラーの処理、ウィンドウのラングリング、予期しない変更からの変数の分離、有用性を損なうことなくスクリプトの整合性を保護するためのヒントも紹介します。
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2019-US-TUT-291
高度なデータ準備: 「乱雑」から「すぐに分析できる」状態に移行するための JMP® の 10 の必須ツール
ジュリアン・パリス
データが「分析可能な」形式で提供されることは、めったにありません。 幸いなことに、JMP には、分析用のデータを効率的に準備できる豊富で広範なツール セットがあります。 このチュートリアルでは、テーブルの再構築と結合、計算変数と派生変数、外れ値と影響ポイント、変数の記録を処理する方法など、データを「乱雑」から「分析準備完了」にするのに役立つ JMP の 10 の必須ツールについて説明します。 、欠損値など。 10 個の必須ツールのそれぞれを詳細に検討し、ベスト プラクティス (および特定のツールの「適応外」の使用についても) について説明した後、これらのツールをさまざまな方法で適用して効率的にインポートする 3 つのケース スタディに取り組みます。 、複雑で困難なデータセットを再コーディング、再構築、再編成します。 厳密に必須ではありませんが、JMP の使用経験があることが強く推奨されます。
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2019-US-TUT-270
いつどのモデル？
ルース・ハメル
メアリー・ラブレス
ビジネスまたは研究に関する質問があり、適切なデータを収集または発見し、分析する準備ができています。 しかし、どの分析方法を試す必要がありますか? 最終的なモデルをどのように選択しますか? この講演では、いくつかのデータ シナリオを見て、比較のためのモデリング オプションとフレームワークを紹介します。 さまざまな質問や目標が、モデリングの選択にどのように影響するかを見ていきます。 （予測する？ 説明？ 関連性を見つけますか?) 対象となるモデルには、従来の回帰、ペナルティ付き回帰、部分最小二乗法、およびその他のいくつかが含まれます。 比較手法には、残差分析、適合統計の比較、クロス検証または新しいデータの検証が含まれます。
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火曜日、午前 10 時 30 分
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2019-US-TUT-264
モデリングの前に: JMP(R) での特徴量エンジニアリング
ジョーダン・ヒラー
マイク・ムラダ
予測モデリング プロジェクトを成功させるには、注意深い特徴エンジニアリングが必要です。 科学と芸術の両方である特徴量エンジニアリングには、データの収集、要約、再形成、モデリング アルゴリズムで使用できる形式への変換が含まれます。 このチュートリアルでは、特徴量エンジニアリングの一般的なアクティビティのいくつかについて説明し、それらを実行するために使用できる JMP ツールを示します。 ビニングと変換のための数式列の使用、カテゴリを折りたたむための Recode プラットフォーム、および要約のためのクエリ ビルダーを示す詳細な説明と例があります。
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2019-US-TUT-292
グラフ ビルダー: 発見からプレゼンテーションまで
ビル・ウォーリー
グラフ ビルダーは、データの視覚化に関しては何でも屋です。 これは、データを探索して何が得られたかを理解することから、関係を発見すること、結果を提示するための完璧なグラフを作成することまで、分析プロセス全体で役立ちます。 このセッションでは、利用可能なグラフ要素とそれぞれのオプションの概要とともに、グラフ ビルダーを効果的に使用する方法を紹介します。 また、マスター グラフ ビルダーになるのに役立ついくつかのトリックも示します。
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2019-US-TUT-293
使用していない最も柔軟なモデリング プラットフォーム
クレイ・バーカー
一般化回帰 — 恐ろしく聞こえるかもしれませんが、そうではありません。 JMP Pro のこのプラットフォームは、最も一般的な線形モデリングの演習を処理できます。 可能性の海の中から最適な予測因子のセットを見つける必要がありますか (つまり、変数の選択)? このプラットフォームはそれができます。 3 つ以上のレベルを持つカテゴリ応答をモデル化する必要がありますか? 一般化回帰はそれを行うことができます。 カウントデータや歩留まり率などの非正規応答に問題がありますか? 他のモデリング手法がこれらの応答に失敗する場合、一般化回帰はそれらを冷静に処理します。 このプラットフォームを使用していない場合は、チャンスを逃しています。 Genreg を使用してさまざまな設定でモデルを構築する方法を見ていきます。直交計画実験から始めて、大規模な観測データ セットに移行します。
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火曜日、午後 1 時
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2019-US-TUT-246
JMP(R) でのダッシュボードの構築
ダン・シコア
JMP プラットフォームは、ワークフローをガイドしたり、補完的な分析やデータの視覚化を提供したりするために、相互に組み合わせて使用されることがよくあります。 JMP ダッシュボード ビルダーを使用すると、複数のレポートを 1 つのウィンドウで整理し、同じデータ テーブルまたは新しいテーブルを使用して一連のレポートを再現できます。 ダッシュボードのレイアウトは、自動的に、または対話型のドラッグ アンド ドロップ操作によって行うことができ、オプションで、1 つのレポートを使用してダッシュボード内の他のレポートをフィルター処理することができます。 ダッシュボードを JMP データ テーブルに保存して同じテーブルでレポートを再現したり、アドインに保存して同僚とダッシュボードを共有したり、異なるデータ テーブルで同じレポートを再現したりできます。 ダッシュボードがデータベース クエリの結果に依存する場合、毎回クエリを再実行するか、クエリの保存されたコピーを使用するかを選択できます。 ダッシュボードの結果は、JMP Public またはプライベート JMP Live サーバーに保存して、インタラクティブなレポートを Web 経由で他のユーザーと共有することもできます。
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2019-US-TUT-287
JMP®を使用した最新の実験の基礎
ブラッドリー・ジョーンズ
設計された実験は、工業プロセスについて学ぶための最良の方法です。 しかし、実験計画法の長い歴史の中で、ほとんどの実験者は、実験を古典的な計画に適合させることに焦点を当てた方法を学びました。 これらの制約を理解する必要があるため、効果的な実験者の数は限られていました。 DOE に対する JMP のアプローチは、実験者が制御できるようにする代わりに、教科書の設計の制約を理解する負担を実務者から取り除きます。 カスタム デザイナーを使用して、任意のプロセスの実験を設計する方法をご覧ください。 カスタム デザイナーは、状況に合わせた実験を作成します。 入力要素に制約はありますか? 問題ない。 混合要因とプロセス入力は? 問題ない。 実行できる実験の数を制限する実行予算はどうですか? カスタムデザイナーは、予算内で可能な限り多くのことを学ぶことができるデザインを提供します. 数年前、Stu Hunter は次のように述べています。見に来てください。
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2019-US-TUT-193
JMP(R)による大規模工程監視
ローラ・ランカスター
丁建豊
このビッグデータと複雑な製造の時代には、品質を維持または改善するために監視および分析する必要がある膨大な量のプロセスデータがしばしばあります.JMPには、アナリストがプロセス監視の規模を迅速かつ効率的に拡大するのに役立ついくつかのツールがあります.プロセス スクリーニング プラットフォームを使用すると、ユーザーはプロセスの安定性と能力を簡単にスキャンし、改善が必要なプロセスに注意を向けることができます。プラットフォームは、最初に管理図、能力、および安定性の計算に基づいて要約レポートを計算し、いくつかのグラフを作成します。プロセスの健全性の迅速な視覚的評価。 これらの初期結果に基づいて、注意が必要なプロセスを簡単に選択し、管理図ビルダーとプロセス能力にアクセスして、それらをより詳細に調査できます。JMP 15 の新しいモデル駆動型多変量管理図 (MDMCC) プラットフォームにより、ユーザーはこのプラットフォームを PCA および PLS プラットフォームと組み合わせて使用すると、時間の経過に伴う多変量プロセスの変動を監視し、プロセスの変化を事前に警告し、プロセスの変化の考えられる原因を示唆することができます。ケース スタディでは、JMP を使用して多くのプロセスを監視および分析し、迅速かつ効率的に改善する方法を示します。
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火曜日、午後 3 時
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2019-US-TUT-294
臨床試験分析で JMP(R) を取得する
ジェフ・マン
クリス・カーチバーグ
最新の JMP Clinical バージョン 7.0 は、2018 年の秋にリリースされました。 JMP Clinical は、JMP の機能と広範な JSL インフラストラクチャを活用して、医療の安全性、早期の有効性、データの整合性、および腫瘍学分析のための臨床試験データ レビュー用のカスタマイズされたインターフェイスを作成する垂直ソリューションです。 JMP Clinical 7.0 は、JMP 14 の主要な機能をこれまで以上に活用する重要な機能強化を表しています。 このプレゼンテーションでは、行状態の同期 (JMP 14 の新機能) とデータ フィルターを使用して、仮想的に結合された JMP テーブルを中心に構築された新しい包括的なレビュー サブジェクト フィルターに重点を置いて、JMP Clinical の新機能の概要を紹介します。 当社の JMP Clinical レビューは、標準化された再現可能な分析を提供します。また、独自の JMP 分析を当社のアプリケーションに結び付けることができるように、さらに JMP のカスタマイズをレポートに保存するためのインフラストラクチャも導入しました。 また、スイマー プロット、ウォーターフォール プロット、スパイダー プロットなど、固形腫瘍腫瘍学の臨床試験分析用に高度にカスタマイズされた視覚化を提供する JMP グラフ ビルダーの新機能にも注目します。 より一般的には、このバーティカル ソリューションが、JSL と JMP アドイン アーキテクチャを介して堅牢なアプリケーションを構築し、JMP の使用を強化する方法について説明します。
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2019-US-TUT-295
テーブルについて話しましょう
ケルチ・ミクラウス
マンディ・チェンバース
JMP 13 では、JMP テーブルの仮想結合が導入されました。 この機能により、データの結合 (非正規化) コピーを実際に作成するために必要な時間/メモリを使用せずに、共通キーを使用して複数のテーブルをリンクできます。 仮想的にテーブルを結合すると、テーブルはリンクされたテーブルの列にアクセスできるようになり、データを簡単に探索できます。 JMP 14 の新機能は仮想結合機能を進化させ、リンクされたテーブルが行の状態を共有することで相互に通信できるようにします。 新しいオプションを使用すると、リンク参照テーブルを設定して、仮想的に結合されたテーブル間で行の状態の変更をリッスンおよび/またはディスパッチできます。 この機能は、不要なテーブル操作を回避する非常に強力なデータ探索インターフェイスを提供します。 このプレゼンテーションでは、共通のサンプル データを使用した例で JMP の新機能を紹介し、続いて JMP Clinical に実装されたこれらの機能の実用的なアプリケーションについて説明します。 被験者人口統計テーブルに仮想的にリンクされている臨床試験の患者に関する複数のメトリックのレビューを作成し、リンク ID テーブルのデータ フィルターが、リンクされたすべての安全性 (有害事象、ラボ、等）テーブル。
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2019-US-TUT-289
機能データ解析入門
クリス・ゴットウォルト
ライアン・パーカー
JMP Pro は、機能データを新しい方法でモデル化および視覚化できるようになりました。これは、直接的で簡単で、非常に正確なモデルにつながります。 Functional Data Explorer プラットフォームを紹介し、関数応答 DOE 分析 (FR-DOE) と関数回帰機械学習 (FR-ML) という、解決を容易にする 2 つの特に有用な問題のファミリーを示す一連の例を見ていきます。 FR-DOE 解析を使用すると、DOE 係数の値が変化した結果、応答曲線の形状がどのように変化するかを直接確認できます。 FR-ML は、製造プロセスからのセンサー データの特徴抽出へのアプローチであり、最終バッチの歩留まりや不良品の正確な早期予測を容易にします。 私たちの例は主に製薬、化学、半導体製造からのものですが、私たちのアプローチは実質的にあらゆる業界に適用できます。
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Re: カンファレンス前のチュートリアル@J_Marquardt 、 @ケイティストーン、 @loharrカンファレンス前のチュートリアルのスケジュールは次のとおりです。
