等級：中級
Hanseong Kim，WiseMeca 董事總經理
近年來，為了改善製造和裝備行業中出現缺陷或設備運行率低等長期存在的問題，人們正在做出許多努力，透過數據科學來改善現場產生的大量數據。
因此，對於想要改善該領域問題的公民資料科學家，我們想介紹一個使用JMP透過分析-建模-優化在大數據環境中重新建立問題解決方法論的例子。
* 待介紹的問題解決方法論：DATA Roadmap（檢測-分析-轉換-應用）
1. 偵測：資料設定和NA以及異常值處理
2. 分析：探索及有效因素篩選
3. 轉換：訓練/測試資料集分類與建模分析
4. 應用：選擇最優建模並計算最優因子條件
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