Level：Intermediate
ギムハンソン常務、WiseMeca
最近の製造およびデバイス産業の不良発生や設備稼働率の低下などの慢性的な問題点を改善するために、現場で発生する大量のデータをData Scienceに改善するための努力が多く行われている。
したがって、現場の問題点を改善しようとするCitizen Data Scientistたちのために、JMPを用いて分析 - モデル - 最適化を通じてビッグデータ環境での問題の解決方法を再確立した事例を紹介する。
*紹介するトラブルシューティングの方法論：DATA Roadmap（Detect - Analyze - Transform - Apply）
1。Detect：Data SetupとNAとOutlier処理
2。Analyze：Explorationと有効因子Screening
3。 Transform：Train / Test Data Set区分解析とモデリング
4。 Apply：最適モデル選定と引数最適条件算出
