こんにちは、みんな。
私の名前は明細書ウォーリー、
と私午前システムエンジニアためにJMPためにの私たちケムチーム。
今日わたしは行きますになれおしゃべりにあなただいたい
アン分析的ワークフローためにデータとケモメトリック分析JMPで.
私は持っているa少しもの私欲しいにハイライトします。
そうだった行きますになれおしゃべりだいたい取得のデータの...
実際ただ続くの分析的なワークフローそれか私たち共有
だいたい取得データの、クリーニングとブレンド、
視覚化、探索的なデータ分析、建物モデル。
とそれから最終的に、
何それはあなた行きますにするとそれかデータとどうやってそれはあなた行きますに共有それ？
カップルのものそれかそれは重要
それはの新しいJMPワークフロービルダー、
わたしは行きますにハイライトそれか。
これはただaスナップショットの何病気なれ見せているあなたのa少し少し。
とのケモメトリック部のこれは分析するスペクトルデータ、
使用して機能的データ冒険者ためにプレ処理。
とこれらはそれは今造られたの中へJMP。
もしもあなたはできる見る以上ここ、私たちは得たaタブ上ここの工数今
どこあなたできる選ぶから違う種類のプレ処理、
標準、通常、変動、乗法散乱修正、
サヴィツィ・ゴーレイフィルタリング、とベースライン修正。
と私信じるそこには意思なれ多分一また二他のもの追加したにそれか。
ただそれであなた知る、のデータそれかわたしは使用しては引っ張ったからこれ紙。
あなたはそれを正しく見ます下ここ、から戻る2002年。
ただにさせてあなた知る、それはどこの日にちは到来から。
全て右、わたしは行きますに置くそれかわきにために今、
とわたしは行きますに行く先にと得るもの行きますここ。
それで私は得た私の家窓。
わたしは行きますに行くと始めるaファイル、新しい、計画。
とのワークフローそれかわたしは行きますになれ働くとはこれ一右ここ。
わたしは行きますに右-クリックの上それか。
わたしは行きますに開けるそれ。
何私は終わりは私は取ったのデータ設定それか私欲しいに仕事と
と私は造られた全てこれらはステップののワークフロービルダー、
とわたしは行きますに遊ぶそれかためにあなた今。
それでこれは行きますに移入する私たちの計画ここ。
それでわたしは行きますに行く先にと打つ遊ぶ。
としてあなたできる見る、それは建物のワークフロー、やっているいくつかの分析。
そうだったやっているいくつかのモデルふるい分け右今。
とそれからすべてのは完了。
と今私たちもつ全てこれらはタブ横切っての上
私たちがいる場所完了それか分析とのワークフロー。
私は実際含まれている一他のテーブルのそこには。
いつ私たち得るそこには、病気話もっとだいたいそれか。
しかし私たちそれを建てたテーブル、私たち引っ張ったのテーブルの
ただに見せるあなたは彼らですからのソースデータ。
私たちは実際引っ張ったこれデータのからをエクセルファイル。
取得のデータの中へJMPからエクセルはかなり簡単。
と私たち造られたいくつかの探索的なデータ分析。
それでの初めステップ私たち作るはやっているa分布、
と私たちできる相互作用とそれただ好きなんでもそれ以外。
すべての物事相互の作用からのワークフロービルダー。
したいくつかのグラフ化どこ私置くの桁スイッチャーの、
追加したの地元データフィルター。
ただそれであなた知る、
として私たち建てるのワークフロー、全てこれらはものそれはビルトイン
との録音役立ちますあなた保つ追跡のなに行きますの上。
とあなたできる見るそれか私たちは得た満杯機能性行きますの上そこには。
したいくつかのもっと探索的なデータ分析見ているでフィットライブIX 、
やっているを[聞こえない 00:03:46]
のようにこれ場合、
ミルタイムに Live IX を合わせる対解散、
とブレンド時間対解散。
ただに得る戻るにそれ、
これはタブレットデータそれはかわいい人気内部のSCEコミュニティ内部JMP。
とわたしはただ建物の上どうやって私たちだろう分析するそれかと建てる外これワークフロー。
次ステップだろうなれマルチ変動する分析に見る、
ためにこれ解散、どれのは私たちの鍵パフォーマンスインジケータ、
何そうかもしれないなれどれでものの要因
また何要因そうかもしれないなれ非常に相関したと解散。
いいえ見てなんでもそれはジャンピング外それも多くの。
私たちするもついくつかの部分的相関、
しかしいいえ一要素はジャンピング外として
の答えためにのデータそれかそうだった見ているで。
私たちできる得るaより良い理解の何要因そうかもしれないなれ重要
もしも私たち見てでa予測者ふるい分け。
私たち見えるここそれか私たちもつものと呼ばれる画面サイズ、工場時間、噴射レート。
それらの見てになれ重要要因それか私たちできる使用に建てるaより良いモデル。
次、私たちできる実際設定上a段階的に回帰。
わたしは行きますに行くここと実際走るこれモデルのa 2番。
とそれから私たちは得たそれか出力それでそれかデータはそこには
と私たちできる使用それかとして必要です。
だから私たちは造られたそれかモデル、
とそうだった外ここ見ているで別タイプの分析、
どれのだろうなれ決断木、パーティション分析。
私たちできるするニューラルネット、建てるそれかモデル
と私たちできるするa [聞こえない 00:05:35]正方形。
それで私たちは得た全てそれらのもの一緒。
しかし一度全て言ったと終わり、
あなたできる実際使用何かと呼ばれるモデルふるい分けのJMPプロ
に建てるこれらはモデル外と探す外どれのはの一番全体モデル。
とベースの上それか、私たちできる見るそれか
aニューラル-ブーストされたモデルはおそらくの一番全体モデルために私たちに仕事と。
私たちできるそれから取った全てこれ情報、
共有それと全て私たちの同僚、同僚、
誰でもWHOそうかもしれないなれ興味がある。
と私たちできるするこれのいくつかの違う方法。
一のの一番方法だろうなれに使用JMP Lアイブ
と置くすべての外そこにはために人々に見てでと共有。
それはの初め部のの分析的なワークフロー。
とまた、もしも私たち見て戻るここ、それは全て設定上のこれポートフォリオここ。
ととして私言った前、私もっていた開いた別テーブル。
とこれはためにのケモメトリック部のの分析。
これは近く-赤外線データために発見のアクティブ材料の錠剤。
私たち造られたの錠剤、私たち作るの錠剤。
今私たちもつに取ったの終了した製品と探す外なにそれ全てだいたい。
する私たちもつの右アクティブ材料？
とできる私たち教えてベースの上これ技術と呼ばれる近く-赤外線分析？
そうだった行きますにステップ終えたa少し違うもの、
しかしわたしは行きますに振り向くそれかワークフロービルダー戻るの上
に記録これらはステップ。
それでしましょう振り向くそれかの上、しましょう行く戻るに私たちのデータ設定、
としましょうするいくつかの分析今。
それで私欲しいにクリア外これらは生状態初め。
と今私欲しいに行くに分析するクラスタリング、階層的クラスタリング。
それで私得たそれか、と私は得た全て私のデータグループ。
それであります404波長それかそれはグループ化。
わたしは行きますに引くそれらのの、言う、わかった。
しましょう建てるこれ外a少し少し、
そうだった行きますに見てで三つ違うクラスター、
としましょう色それらのクラスター。
全て右、それであなたできる親切の見るそれか、
させて自分引くこれ下a少し少し、
あなたは私たちが持っていることがわかります得た三つクラスター、
かなり大きい緑集まると二小さい青と赤。
それで私たちは得たそれか。
と今しましょう行く戻るに私たちのデータ設定、としましょうするaグラフビルダー。
それでしましょう行くにグラフビルダー。
しましょう引く私たちの波長の、
ここにバツ、
するa平行プロット、
綺麗それか上a少し少し、
と右-クリックそこにはに混ぜるはかりと平行合併しました。
わたしはやっているこれらはステップかわいい速い。
これは何かあなたは欲しいに行く戻ると時計また、もしもこれはの興味。
しかしのもの私欲しいに見せるあなたここはそれかのデータはかわいい散らばっている、
とありますa多くのベースライン分離、
多分いくつかの添加剤と乗法散乱それか私たち必要に綺麗上。
それでしましょう行く戻るに私たちのデータテーブル
と行くに別分析ステップ。
しましょう行くにa多変量方法。
しましょう行くに主要コンポーネント。
また、良い引く全て私たちの波長の。
大丈夫と言って。
とのもの私欲しいあなたにノートここはそれか
私たちもついくつかの404波長
それは全てグループ化された右その周りこれ少しエリア右ここ。
それかは非常に相関したデータ。
私たちできる建てるaモデルオフのそれか、
しかしそれ5月いいえなれの一番。
なぜならそうだった行きますになれ含む波長それかそれはいいえの重要性
なぜならのの高い相関。
それで良い綺麗それか上のa少し少し。
病気見せるあなたどうやってに綺麗それか上のa少し少し。
ととしてa案件の事実、しましょう行くにそれかステップ右今。
しましょう行く戻る以上ここと行くに分析し、
スペシャライズドモデリング。
とそうだった行きますに行くにファンクショナルDあた冒険者。
としましょう得るこれ設定上初め、と病気教えてあなたもっとだいたいそれ。
入れましょう波長そこには、
私たちもつ私たちのアクティブ材料、どれのはa補足変数。
とそれから私たちのID関数。 そこには私たち行く。
大丈夫と言って。
として生機能。 させて自分するそれかまた。
アクティブ材料と私たちの波長。
これ親切の見える好き何私たち見た前のグラフビルダー、
そして、私たちは欲しいに綺麗これ上。
それで私たちは得たこれらは新しいタブのJ MPプロ17ために機能的データ冒険者。
スペクトルは一ののタブ。
とそれから、として私たち話しました前、私たちもつ標準普通変動する
乗法散乱、サヴィツィ・ゴーレイとベースライン修正。
わたしは行きますに選択するの標準通常の変量が最初
にクリーニングそれか上。
とそれからあなたできる見るのベースラインはa少しグラグラここ。
しましょう綺麗それか上、取ったそれか次ステップ、
とそれから行く先にと言うわかった。
と今私たちは得たそれか設定上。
それ見えるa多くより良い、 a多くクリーナー。
と今の次ステップだろうなれにモデルこれ。
そうだった行きますに使用別新しい関数の機能データ エクスプローラー
と呼ばれるウェーブレット。
これはウェーブレットモデリングここ。
とあなたできる見る下ここそれか私たちのモデルもっているその間構築された、
とそうだった説明するa多くのの変化とだいたい
五機能的原理コンポーネント。
しかしもしもあなた見てでこれらは、そうだった説明するの形と私たちの形機能。
それはどこ私たちの固有値来ての中へ。
これは本当ただa良い道に見てでのデータ
と作るもちろんそれか私たちのスペクトルはであること良いモデル化。
として私言った、私たちは得た
五形機能それかそれは説明するもの本当良い。
それでしましょう綺麗これ上a少し少しと引くこれ戻る、
作る私たちのモデルa少しより簡単です。
私たちしません行く全ての道戻るに五、しかし良い離れるそれで10ために今。
あなたできる見てでのスコアプロット。
ありますまだいくつかの散乱ここののデータ、
しかし良い綺麗それか上のa 2番。
とそれから一のの他のステップあなた欲しいに取ったお手入れはにするaウェーブレットモデル。
これは新しいのJMP 17,これウェーブレット分析。
と何これは本当全てだいたいは見ているために
できる私たち探すの重要波長
それかそれは行きますに与える私たちa証拠サインのなに行きますの上とのデータ。
と何わたしは見ているために、特にとのスペクトル、
は何かどこ私できる見るaシフトののベースライン。
と私できる見るそれか私たちは得たa良いシフトののベースライン
とaグループ化のスペクトル波長その周り88 20に多分88 50。
それでそれはの重要部ここ。
それで私たち得るをアイディアの何の重要波長それは。
全てのデータそれか私もっていた終わり上ここ前、
させて自分引くこれ戻る、
のプレ処理それか私もっていた終わり前、
私欲しいに保存それかデータ外とするいくつかの分析の上それ。
それでわたしは行きますに行くここにの機能的データ冒険者、
選択する保存データ。
これは行きますになれa新しいデータ設定、
と今私たちは得たにするいくつかの仕事とこれデータと綺麗それ上
と作るもちろんそうだった準備に行く。
私欲しいにするa転置。
転置Y. バツは私たちのラベル。
とこれらは二落とすの中へ[聞こえない 00:13:38] .
見るもしも私たち得たこれ右、大丈夫です。
とはい。
それで私たちは掃除したそれかテーブル上、私たちは取ったそれらの300スペクトル、
とそれから私たちは転置彼らの中へ別データテーブル。
これは全てのプレ処理済みデータ、
それでそうだった行きますにするa少しもっとものにこれ
に見せるどこそれかプレ処理もっている本当掃除した上のデータ
とどこ私たちできる建てるいくつかのモデルとそれ。
それでさせて自分得る取り除くのこれ桁。
全て右、と準備に行く。
それでそうだった行きますにするの同じものそれか私たちした前。
しましょう行くに分析し、階層的クラスタリング。
実際、させて自分取ったaステップ戻るここ本物素早い。
ここで、グループ化したいこれらは列に作るものa多くより簡単に。
それでグループそれらの列としましょう行く戻るにどこ私たちそうだった。
しましょう行くに分析、ヒアチリアルクラスタリング、
引く私たちの列の、言う、わかった。
良いするの同じもの私たちした前、良い見てで三つ違うクラスター、
と色それらのクラスター。
これ意思なれa素早い比較、
しかしもしもあなた見てで何私たちしたする前に何私たちは得た今、
私たちは得たa多くよりきついクラスター。
とこれらは実際それはかわいい良い分散した。
彼らはかわいい平。
それらのクラスターそれはかなり平右今。
しましょう行く戻るに私たちのデータテーブル。
しましょう行く戻るに私たちのグラフビルダー
と引く私たちの波長のまた、私たちした前。
そうだった行きますに作るa平行プロット外のこれまた。
それしません見て素晴らしい右今、しかししましょう右-クリックここ、
じゃ、行けに組み合わせたスケール、平行合併しました。
と今あなた見るそれかのデータは本当掃除した上
どこ私たちしたそれかプレ処理もっている取ったものに...
彼ら見てa多くより良い。
しましょう見るもしも私たちできる比較ここで。
何私たちもっていた前、と何私たちもつ今。
それで私たちは得たそれかデータ多くのクリーナー。
どれでも分析それか私たちするからここしたほうがいいなれ多くのより良い。
それでしましょう行く戻るに分析し、
多変量 M方法、原理コンポーネント。
私たちを引っ張る波長の。
大丈夫と言って。
と今私たちは取ったそれかデータ
と私たちは壊れたそれか相関構造それか私たちもっていた前。
これは現在後プレ処理、
これは何私たちもっていた前。
ただに見せるあなたの違い。
それで私たちは本当綺麗もの上。
今結婚した欲しいに取った多分一もっとステップのの分析。
分析してみましょう品質とプロセス
モデル-駆動多変量コントロールチャート。
そうだったただ見ているために多分いくつかの普通でない行動のここ。
のこれ場合、これはベースの上の主要コンポーネント。
大丈夫と言って。
とこれは見ているで二主要コンポーネント。
あなたはできる見るそれかありますいくつかの潜在的外れ値ここ。
しかしこれはスペクトルデータ、そうだったいいえ行きますに得る取り除くのなんでも。
私たちただ欲しいに親切の意見それか。
と一他のもの私たち欲しいに見てではに行くにモニターのプロセス、
そうだった行きますに見てでスコアプロット。
と今私たちできる見てで私たちのサブグループ化下ここ
と私たちできる実際比較これらはグループ。
わたしは行きますに引く上a道具ここ、なげなわ道具。
わたしは行きますにする私の一番にグループこれらは、 aカップルのこれらは。
それは行きますになれ私のグループA。
あndわたしはつもりする別なげなわここ。
良いただ離れるそれかとしてはと行くそこには。
私たち掴んだ一のの間違いもの、しかし私たちはそうすると思いますなれわかった。
と今私たちできる比較どこそうだった見て違いののスペクトル
ためにこれらは二サブグループ。
と私としてだった言って前もしも私たち見えた右のここ、
それらの波長それはのどこかのそれか8800範囲、
とそれから私たちできる見るそれかありますa本物違いそこには。
〇ねえもっともの私たち欲しいにする、とこれはの最後ステップ。
何私はしたい示した前、私はしたい終わりモデルふるい分け、
と私欲しいにするモデルふるい分けまた。
私行くに分析し、予測モデリング、モデルふるい分け。
そうだった行きますに設定これ上、そうだった行きますにする私たちのアクティブ。
これが私たちの応答それかそうだったしようとしているにモデル、
とそうだった行きますに使用私たちの波長に建てるこれモデル外。
わたしは行きますに綺麗これ上a少し少し。
私たちしないでください必要全てこれらは違うモデリング種類。
そうだった行きますに引くこれ外。
しかしの良いものだいたいこれは私できる建てる全てこれらはモデルで一度
と本当探す外なにの一番モデリングアプローチに取ったとこれデータ。
私はそれを必要としません。私はそれを必要としません。
しましょう追加それらの。
一ものわたしはいいえ行くするために時間酒
はわたしはいいえ行く追加どれでもクロス-検証。
もしも私たち取ったそれかの中へアカウント、
それは実際走るa多くより長いです。
しかしとしてあなたは見る、これは行きますになれかなり素早い。
わたしは行きますに行く先にと言うわかった。
ととしてこれは行く、ただ話a少し少しもっとだいたい何そうだった見る。
そうだった建物外これらはモデル。
あなたできる見るこれはステッピング終えた。
としましょう見るのだいたい別少し秒ここにしたほうがいいなれ終わり。
そこには私たち行く。
取るa少しより長いです。
そこには私たち行く。
ベースの上何私言った、
私しませんでした使用どれでも検証、しかしニューラル必要それ。
それでそれはの検証それかあなた見るそこには。
しかし全体、私たち得るa本当良いアイディア
XGブーストは行きますになれの一番モデルにフィットこれデータ。
私たちできる使用どれでものこれらはその他、
なぜなら彼らは全て本当良いモデルとして良い。
しかしあなた得るに選ぶ、選択する一、しましょう言う部分的に正方形。
なぜならそれはの行く-に分析方法ためにスペクトルデータともかく。
しかし私たちは得たそれか。
私たちできる言う走る、選択された、
と塗りつぶし外それかモデルと探す外、できる私たち作るそれ平より良い？
うまくいけば何私は終わりと示したあなたはそれか私たちできる建てるこれらは...
させて自分引くこれ戻るに私たちの始まりここ。
ほんの数ステップ。
これは私たちのワークフロー、と私は追加したそれらのステップ。
それで私たちは得たそれかテーブルそれかそうだった働くと。
私たちクリアの生の状態. 私たち転置のデータ。
なんでもそれか私たち閉まっている外は今部のそれかワークフロー。
それで私たち続くに建てるそれかワークフロー。
一もの病気言うはそれか
私だろう通常いいえ建てるaワークフロー中身a計画、
しかしただ見せているあなたそれかそれできるなれ終わり。
させて自分行く戻るに私の滑り台ここで、共有します。
これをひっくり返しましょう。
一もっとステップここ。
私はちょうど欲しいに言う感謝あなたにa少し人々。
ジェレミー灰、だれのいいえより長いですでJMP、しかし彼はa素晴らしいインスピレーションためにこれ。
マークベイリーもっているその間a素晴らしいヘルプ。
ライアンパーカーと粘土バーカーもつ終わり本当素晴らしいもの
とジャンルングと機能的データ冒険者。
クリスゴットヴァルトもっているその間本当役に立ったの取得もの設定上。
とそれからミアスティーブンスもっているその間a本物協力的な人
の助ける自分建てるのスペクトル分析外内部JMP。
それで私本当感謝すべてのとそれか病気言う感謝あなた。
それはそれ。
