FDE 교육2020년 8월 17일 | 발표자: Peter Hersh 및 Mary Loveless
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FDE란?
FDE는 기능 데이터 탐색기이며 모양을 빠르고 쉽게 분석할 수 있습니다. 그것은 많은 양의 데이터를 보다 관리하기 쉬운 형태로 바꿉니다.
데이터와 기능 데이터의 차이점은 무엇입니까?
기능 데이터는 곡선, 표면 또는 연속체에 따라 변하는 모든 것을 설명하는 데 사용되는 데이터입니다. 물리적 연속체는 종종 시간이지만 공간적 위치, 파장, 확률 등이 될 수도 있습니다. 때때로 기능 데이터 작업의 어려움은 과학자들이 기능 데이터를 직접 분석하기를 원하지 않는다는 것입니다. 오히려 그들은 관찰된 데이터를 생성하는 기본 기능으로 작업하기를 원합니다.
가치 설명
FDE를 사용하면 프로세스 엔지니어와 통계학자가 대량의 스트리밍 또는 센서 데이터를 분석할 수 있습니다. GUI 환경에는 FDE가 있는 사람이 없습니다. R 및 Python은 이러한 기능 중 일부를 제공하지만 JMP는 완전한 FDE 기능을 제공하는 유일한 즉시 사용 가능한 솔루션입니다.
이상적인 청중
거의 모든 회사가 FDE의 이점을 누릴 수 있습니다.고객은 통계에 정통해야 합니다. 다음은 FDE JMP Discovered를 설정할 때 찾아야 하는 유형의 사람들입니다.
일반 산업:
일반적인 역할:
- 프로세스 엔지니어
- 산업 통계학자/엔지니어
- 연구개발
일반적인 상황/데이터:
- 센서 또는 스트리밍 데이터 보유
- 반복 측정 데이터
- 모양이나 패턴 보기
FDE에서 해결한 문제/고통점
- 스트리밍 데이터에 대한 더 나은 이해
- 데이터의 형태가 중요 대부분의 고객이 이를 분석하지 않음
- 요약이 부족한 단일 배치에 대한 많은 측정
들어야 할 용어/구
- 스트리밍
- 감지기
- 반복 측정
- 시간이 지남에 따라 수집된 데이터
- 곡선을 분석하다
- 모양을 분석하다
- 유령 같은
- 차원 축소
- 혼합 모델
- 주성분
- 부분 최소 제곱
- 시계열
물어볼 발견 질문
- 스트리밍/센서 데이터를 분석할 수 있는 도구가 있다면 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있을까요?
- 전체 데이터가 아닌 일부 데이터만 분석하고 있다고 느끼십니까?
- 초/분/시간 등의 스트리밍 데이터를 어떻게 사용하고 있습니까?
이 교육의 작업 항목:
- 위에 나열된 산업/역할을 사용하여 FDE를 배치할 수 있거나 배치해야 하는 부문 또는 계정이 있습니까?
- 귀하의 영역에서 아래 JMP 웹캐스트 마스터링에 참석한 리드가 있습니까? 이는 FDE 후속 조치를 위한 훌륭한 캠페인입니다.
- 귀하의 영역에서 FDE JMP Discovered를 수행할 가능성이 있습니까?
관련 리소스:
참조하십시오 이 페이지 사용할 수 있는 다른 교육이 무엇인지 알아보십시오.
JMP 프로훈련Re: FDE 교육@martindemel 그리고 @DonMcCormack 둘 다 좋은 점.반복 측정이라는 용어는 많은 사람들에게 매우 구체적인 의미를 갖습니다.용어를 들었습니다 도구 추적 반도체 고객의 데이터와 FDA/FDE의 좋은 사례입니다.
Re: FDE 교육@martindemel FDA의 맥락에서 "연속 측정 데이터" 또는 "연속 측정 데이터"라는 용어가 FDE가 적합한 데이터 유형에 대한 더 나은 설명이라고 생각합니다. "반복 측정" 부분을 삭제하면 모호성이 줄어듭니다.
Re: FDE 교육@DonMcCormack @Peter_Hersh
"have repeat measurement data"는 아마도 다음과 같이 변경되어야 합니다.
"연속체(시간, 빈도, 거리 등)에 걸쳐 데이터를 반복적으로 측정"
이것은 잘못된 가정을 제기하는 것을 방지할 수 있습니다.
Re: FDE 교육@Briana_Codd 해당 링크를 업데이트했습니다! 알려 줘서 고마워.
Re: FDE 교육@saradoudt 이 교육 섹션의 작업 항목에 있는 두 개의 중간 웨비나가 연결되어 있지 않음을 알려드리고자 합니다.
Re: FDE 교육@saradoudt , 나는 Bernd Heinen이 작성한 LinkedIn에 게시된 정말 멋진 한 페이지 인포그래픽을 보았습니다. @bernd_heinen . 제목은 "선형이 사라졌다, 곡선의 전체론적 분석과 최적화"였다. 나는 이것이 Discovery Summit 포스터/논문(종이 검색 추가 기능을 사용했지만 보지 못함)에서 가져온 것이라고 추측합니다. 링크나 자산으로 참조할 수 있으면 좋겠습니다. 그것은 주제를 사용자가 빠르게 소비할 수 있는 것, 그리고 중요하게는 내부적으로 먹이 사슬을 통해 판매해야 하는 것으로 주제를 끓이는 데 큰 역할을 합니다.
공유 가능한 형식으로 이것을 찾으면 알려주십시오.
건배,
팀
Re: FDE 교육@DonMcCormack , 예 FDE는 혼합 모델을 대체하지 않습니다.어느 쪽이든 JMP Pro가 필요합니다.
Re: FDE 교육@Juliette_Plagger - 네, 이 페이지 상단에 녹음, ppt 및 퀴즈가 추가되었습니다. 다른 것이 필요하면 알려주세요!
Re: FDE 교육훌륭한 훈련, 감사합니다! @saradoudt 여기가 프레젠테이션이 게시될 페이지입니까? 저는 특히 Pete의 "너무 많은 데이터" 슬라이드(PCA)를 찾고 있습니다.
Re: FDE 교육반복 측정 및 혼합 모델. 이 두 용어는 FDA와 관련이 없는 데이터에 대한 특정 통계적 접근 방식을 의미할 수 있기 때문에 주의해야 합니다. 초점이 통계적 유의성에 있다면 FDE의 상황이 아닙니다. 내 경험에 따르면 혼합 모델은 FDA와 완전히 다른 데이터 분석 측면에 중점을 둡니다. 즉, Pro의 혼합 모델 기능은 이러한 상황에서 관심을 가질 수 있습니다. 반복 측정은 조금 더 모호합니다. 시간이 지남에 따라 반복적으로 취한 데이터는 분석이 통계적 차이가 아니라 곡선의 모양에 초점을 맞춘 경우 FDE에 대한 좋은 후보가 될 수 있습니다. 프로필 분석 FDA를 하려는 사람들로부터 들었던 또 다른 용어입니다.
Re: FDE 교육Functional Data Explorer가 해결책이 될 수 있음을 시사하는 몇 가지 추가 트리거 단어는 "랜드마크 분석"입니다.나는 고객들이 이것을 모양을 취하고 피크 높이, 피크 사이의 거리, 곡선 아래 면적, 곡선 단면의 기울기 등과 같은 주요 기능을 분리한 다음 이러한 "랜드마크"의 통계적 요약을 생성하는 것을 참조하는 데 사용한다고 들었습니다.그런 다음 요약 통계를 모델링하여 프로세스에 대한 예측을 수행합니다.이 논의는 슬라이드와 관련이 있습니다. 피트는 스펙트럼 분포를 보여주고 피크의 최대, 최소 및 평균 높이와 특정 파장에서의 곡선 높이를 식별했습니다.
Re: FDE 교육 - 곧 제공될 예정입니다.Sara와 함께해주셔서 감사합니다. 관련 리소스에 대한 링크가 있는 것이 특히 유용합니다. 우리는 공유할 훌륭한 정보와 이야기를 많이 가지고 있으며 종종 그것을 찾는 것이 도전입니다.
말콤
