你好，每个人。
我的姓名是账单沃利，
和我是一个系统工程师为了JMP为了这我们化学团队。
今天我是去到是说到你关于
一个分析性的工作流程为了数据和化学计量学分析与 JMP .
我有A很少事物我想到强调。
是去到是说关于得到这数据在...
实际上只是下列的这分析的工作流程那我们分享
关于得到数据在，打扫和混合，
可视化，探索性的数据分析，建筑楷模。
和然后最终，
什么是你去到做和那数据和如何是你去到分享它？
夫妻的事物那是重要的
是这新的JMP工作流程建设者，
我是去到强调那。
这是只是A快照的什么患病的是显示你在A小的少量。
和这化学计量学部分的这是分析光谱数据，
使用功能性的数据探索者为了预加工。
和这些是现在建成进入JMP。
如果你可以看超过这里，我们已经得到A标签向上这里在全职员工现在
在哪里你能选择从不同的类型的预加工，
标准，正常的，变化的,乘法的散射更正，
萨维齐-戈莱过滤，和基线更正。
和我相信那里将要是或许一或者二其他事物添加到那。
只是所以你知道，这数据那我是使用是拉从这纸。
你没看错向下这里，从...回来2002.
只是到让你知道，那是在哪里这日期是未来从。
全部正确的，我是去到放那在旁边为了现在，
和我是去到去先和得到事物去这里。
所以我有得到我的家窗户。
我是去到去和开始A文件，新的，项目。
和这工作流程那我是去到是在职的和是这一正确的这里。
我是去到正确的-点击在那。
我是去到打开它。
什么我有完毕是我有采取这数据放那我想到工作和
和我有建成全部这些脚步在这工作流程建设者，
和我是去到玩那为了你现在。
所以它是去到填充我们的项目这里。
所以我是去到去先和打玩。
作为你能看，那是建筑这工作流程，正在做一些分析。
是正在做一些模型放映正确的现在。
和然后一切是完全的。
和现在我们有全部这些选项卡穿过这顶部
我们在哪里完全的那分析和这工作流程。
我有实际上包括一其他桌子在那里。
什么时候我们得到那里，患病的讲话更多的关于那。
但我们建造那个桌子，我们拉这桌子在
只是到展示你他们是从这来源数据。
我们已经实际上拉这数据在从一个Excel文件。
得到这数据进入JMP从Excel是相当简单的。
和我们建成一些探索性的数据分析。
所以这第一的步我们制成是正在做A分配，
和我们能相互影响和它只是喜欢任何事物别的。
一切的交互的从这工作流程生成器。
做过一些作图在哪里我放这柱子切换器在，
添加这当地的数据筛选。
只是所以你知道，
作为我们建造这工作流程，全部这些事物是内置
和这记录帮助你保持追踪的什么是去在。
和你能看那我们已经得到满的功能性去在那里。
做过一些更多的探索性的数据分析看着在适合现场 IX ,
正在做一个[听不清 00:03:46]
像这案件，
适合磨坊时间的 Live IX相对溶解，
和混合时间相对溶解。
只是到得到后退到它，
这是药片数据那是漂亮的受欢迎的之内这对外经济合作局社区之内JMP。
和我是只是建筑在如何我们会分析那和建造出去这工作流程。
下一个步会是多-变量分析到看，
为了这溶解，哪个是我们的钥匙表现指标，
什么可能是任何的这因素
或者什么因素可能是高度相关的和溶解。
不是看见任何事物那是跳跃出去也很多。
我们做有一些部分的相关性，
但不一因素是跳跃出去作为
这回答为了这数据那是看着在。
我们能得到A更好的理解的什么因素可能是重要的
如果我们看在A预测器筛选。
我们可以看到这里那我们有事物称为屏幕尺寸，磨时间，喷速度。
那些看到是重要的因素那我们可以使用到建造A更好的模型。
下一个，我们能实际上放向上A逐步回归。
我是去到去这里和实际上跑步这模型在A第二。
和然后我们已经得到那输出所以那数据是那里
和我们可以使用那作为需要。
所以我们建成那模型，
和是出去这里看着在其他类型的分析，
哪个会是决定树，分区分析。
我们能做神经的网，建造那模型
和我们能做A [听不清 00:05:35]广场。
所以我们已经得到全部那些事物一起。
但一次全部说和完毕，
你可以实际上使用某物称为模型放映在JMP临
到建造这些楷模出去和寻找出去哪个是这最好的全面的模型。
和基于在那，我们能看那
A神经-提升模型是大概这最好的全面的模型为了我们到工作和。
我们能然后拿全部这信息，
分享它和全部我们的同事，合作伙伴，
任何人WHO可能是感兴趣的。
和我们能做这在一些不同的方法。
一的这最好的方法会是到使用JMP L我有
和放一切出去那里为了伙计们到看在和分享。
那是这第一的部分的这分析的工作流程。
和再次，如果我们看后退这里，那是全部放向上在这文件夹这里。
和作为我说前，我有打开其他桌子。
和这是为了这化学计量部分的这分析。
这是靠近-红外线的数据为了发现这积极的成分在平板电脑。
我们建成这平板电脑，我们制成这平板电脑。
现在我们有到拿这完成的产品和寻找出去什么是它全部关于。
做我们有这正确的积极的成分？
和能我们告诉基于在这技术称为靠近-红外线的分析？
是去到步通过A很少不同的事物，
但我是去到转动那工作流程建设者后退在
到记录这些脚步。
所以让我们转动那在，让我们去后退到我们的数据放，
和让我们做一些分析现在。
所以我想到清除出去这些生的状态第一的。
和现在我想到去到分析聚类，分层的聚类。
所以我得到那，和我有得到全部我的数据团体。
所以有404波长那是分组。
我是去到拉那些在，说，好的。
让我们建造这出去A小的少量，
是去到看在三不同的集群，
和让我们颜色那些集群。
全部正确的，所以你能种类的看那，
让我拉这向下A小的少量，
你可以看到我们已经得到三集群，
相当大的绿色的簇和二更小蓝色的和红色的。
所以我们已经得到那。
和现在让我们去后退到我们的数据放，和让我们做A图形生成器。
所以让我们去到图形生成器。
让我们拉我们的波长在，
这里到X，
做A平行线阴谋，
干净的那向上A小的少量，
和正确的-点击那里到结合秤和平行线合并。
我是正在做这些脚步漂亮的快速地。
这是某物你会想到去后退和手表再次，如果它是的兴趣。
但这事物我想到展示你这里是那这数据是漂亮的疏散，
和有A很多的基线分离，
或许一些添加剂和乘法的散射那我们需要到干净的向上。
所以让我们去后退到我们的数据桌子
和去到其他分析步。
让我们去到A多元的方法。
让我们去到主要的成分。
再次，出色地拉全部我们的波长在。
说好的。
和这事物我想你到笔记这里是那
我们有一些404波长
是全部分组正确的大约这小的区域正确的这里。
那是高度相关的数据。
我们可以建造A模型离开的那，
但它可能不是是这最好的。
因为是去到是包括波长那是不是的重要性
因为的这高的相关性。
所以出色地干净的那向上在A小的少量。
患病的展示你如何到干净的那向上在A小的少量。
和作为A事情的事实，让我们去到那步正确的现在。
让我们去后退超过这里和去到分析，
专门造型。
和是去到去到功能性D阿塔探索者。
和让我们得到这放向上第一的，和患病的告诉你更多的关于它。
让我们把我们的波长那里，
我们有我们的积极的成分，哪个是A补充的多变的。
和然后我们的ID功能。 那里我们去。
说好的。
原料为功能。 让我做那再次。
积极的成分和我们的波长。
这种类的看起来喜欢什么我们锯前在图形建设者，
和我们想到干净的这向上。
所以我们已经得到这些新的选项卡在杰国会议员临17为了功能性数据探索者。
光谱是一的这选项卡。
和然后，作为我们谈过前，我们有标准普通的变量
乘法的散射，萨维齐-戈莱和基线更正。
我是去到选择这标准首先是正常变量
到打扫那向上。
和然后你能看这基线是A小的摇摇晃晃的这里。
让我们干净的那向上，拿那下一个步，
和然后去先和说好的。
和现在我们已经得到那放向上。
它看起来A很多更好的， A很多清洁工。
和现在这下一个步会是到模型这。
是去到使用其他新的功能在功能数据浏览器
称为小波。
它是小波造型这里。
和你能看向下这里那我们的模型有到过建成，
和是解释A很多的这变化和关于
五功能性的原则成分。
但如果你看在这些，是解释这形状和我们的形状功能。
那是在哪里我们的特征值来进入。
这是真的只是A好的方式到看在这数据
和制作当然那我们的光谱是存在出色地仿照。
作为我说，我们已经得到
五形状功能那是解释事物真的出色地。
所以让我们干净的这向上A小的少量和拉这后退，
制作我们的模型A小的更简单。
我们惯于去全部这方式后退到五，但出色地离开它在10为了现在。
你能看在这分数地块。
有仍然一些散射这里在这数据，
但出色地干净的那向上在A第二。
和然后一的这其他脚步你想到拿关心是到做A小波模型。
这是新的在JMP 17,这小波分析。
和什么这是真的全部关于是看着为了
能我们寻找这重要的波长
那是去到给我们A告密者符号的什么是去在和这数据。
和什么我是看着为了，尤其和这光谱，
是某物在哪里我能看A转移在这基线。
和我能看那我们已经得到A好的转移在这基线
和A分组的光谱波长大约88 20到或许88 50。
所以那是这重要的部分这里。
所以我们得到一个主意的什么这重要的波长是。
全部这数据那我有完毕向上这里前，
让我拉这后退，
这预加工那我有完毕前，
我想到节省那数据出去和做一些分析在它。
所以我是去到去这里到这功能性数据探索者，
选择节省数据。
这是去到是A新的数据放，
和现在我们已经得到到做一些工作和这数据和干净的它向上
和制作当然是准备好到去。
我想到做A转置。
移调Y。 X是我们的标签。
和这些二降低进入[听不清 00:13:38] .
看如果我们得到这正确的，让我们打好吧。
和是的。
所以我们已经清理干净那桌子向上，我们已经采取那些300光谱，
和然后我们已经转置他们进入其他数据桌子。
这是全部这预处理数据，
所以是去到做A很少更多的事物到这
到展示在哪里那预加工有真的清理干净向上这数据
和在哪里我们能建造一些楷模和它。
所以让我得到摆脱的这柱子。
全部正确的，和准备好到去。
所以是去到做这相同的事物那我们做过前。
让我们去到分析，分层的聚类。
实际上，让我拿A步后退这里真实的快的。
在这里，我想分组这些列到制作事物A很多更轻松。
所以团体那些列和让我们去后退到在哪里我们是。
让我们去到分析、雇用聚类，
拉我们的列在，说，好的。
出色地做这相同的事物我们做过前，出色地看在三不同的集群，
和颜色那些集群。
这将要是A快的比较，
但如果你看在什么我们做过之前什么我们已经得到现在，
我们已经得到A很多更紧集群。
和这些实际上是漂亮的出色地分散。
他们是漂亮的甚至。
那些集群是相当甚至正确的现在。
让我们去后退到我们的数据桌子。
让我们去后退到我们的图形建设者
和拉我们的波长在再次，我们做过前。
是去到制作A平行线阴谋出去的这再次。
它没有看伟大的正确的现在，但让我们正确的-点击这里，
去到合并秤，平行线合并。
和现在你看那这数据是真的清理干净向上
在哪里我们做过那预加工有采取事物到...
他们看A很多更好的。
让我们看如果我们能比较那这里。
什么我们有前，和什么我们有现在。
所以我们已经得到那数据很多清洁工。
任何分析那我们做从这里应该是很多更好的。
所以让我们去后退到分析，
多元M方法，原则成分。
拉我们的波长在。
说好的。
和现在我们已经采取那数据
和我们已经破碎的那相关性结构那我们有前。
这是现在后预加工，
这是什么我们有前。
只是到展示你这不同之处。
所以我们已经真的干净的事物向上。
现在星期三想到拿或许一更多的步在这分析。
分析一下，我们去质量和过程
模型-驱动的多变量控制图表。
是只是看着为了或许一些异常行为在这里。
在这案件，它是基于在这主要的成分。
说好的。
和这是看着在二主要的成分。
你可以看那有一些潜在的异常值这里。
但这是光谱数据，是不是去到得到摆脱的任何事物。
我们只是想到种类的看法那。
和一其他事物我们想到看在是到去到监视器这过程，
是去到看在分数地块。
和现在我们能看在我们的分组向下这里
和我们能实际上比较这些团体。
我是去到拉向上A工具这里，套索工具。
我是去到做我的最好的到团体这些， A夫妻的这些。
那是去到是我的A组
A nd我是打算做其他套索这里。
出色地只是离开那作为是和去那里。
我们抓住一的这错误的那些，但我想我们会是好的。
和现在我们能比较在哪里是看见差异在这光谱
为了这些二亚群。
和正如我曾是说前如果我们看着正确的在这里，
那些波长是在某处在那8800范围，
和然后我们能看那有A真实的不同之处那里。
欧无更多的事物我们想到做，和这是这最后的步。
什么ID显示前， ID完毕模型筛选，
和我想到做模型放映再次。
我去到分析，预测的造型，模型筛选。
是去到放这向上，是去到做我们的积极的。
这是我们的回复那是试到模型，
和是去到使用我们的波长到建造这模型出去。
我是去到干净的这向上A小的少量。
我们不需要全部这些不同的造型类型。
是去到拉这出去。
但这好的事物关于这是我能建造全部这些楷模在一次
和真的寻找出去什么是这最好的造型方法到拿和这数据。
我不需要那个。我不需要那个。
让我们添加那些。
一事物我是不是即将做为了时间清酒
是我是不是即将添加任何叉-验证。
如果我们拿那进入帐户，
它会实际上跑步A很多更长。
但作为你会看，这是去到是相当快的。
我是去到去先和说好的。
和作为这是去，只是讲话A小的少量更多的关于什么是看到。
是建筑出去这些楷模。
你能看它是踩着通过。
和让我们看在关于其他很少秒在这里应该是完毕。
那里我们去。
服用A小的更长。
那里我们去。
基于在什么我说，
我没有使用任何验证，但神经的需要它。
所以那是这验证那你看那里。
但全面的，我们得到A真的好的主意
XG促进是去到是这最好的模型到合身这数据。
我们可以使用任何的这些其他的，
因为他们是全部真的好的楷模作为出色地。
但你得到到选择，选择一，让我们说部分地广场。
因为那是这去-到分析方法为了光谱数据反正。
但我们已经得到那。
我们能说跑步，已选中，
和充满出去那模型和寻找出去，能我们制作它甚至更好的？
希望什么我有完毕和显示你是那我们能建造这些...
让我拉这后退到我们的开始这里。
只需几步。
这是我们的工作流程，和我有添加那些脚步。
所以我们已经得到那桌子那是在职的和。
我们清除这原始状态. 我们转置这数据。
任何事物那我们关闭出去是现在部分的那工作流程。
所以我们继续到建造那工作流程。
一事物患病的说是那
我会通常不是建造A工作流程里面A项目，
但只是显示你那它能是完毕。
让我去后退到我的滑动在这里，分享。
让我们翻转一下。
一更多的步这里。
我只是想到说感谢你到A很少人们。
杰瑞米灰，谁是不更长在跳转,但他是A伟大的灵感为了这。
标记贝利有到过A伟大的帮助。
赖安派克和黏土巴克有完毕真的极好的事物
和流派和功能性数据探索者。
克里斯哥特华特有到过真的有帮助在得到事物放向上。
和然后米娅史蒂文斯有到过A真实的支持的人
在帮助我建造这光谱分析出去之内JMP。
所以我真的欣赏一切和那患病的说感谢你。
那是它。
