このケーススタディのどこが好きですか？
この蒸留塔のケーススタディは、さまざまなJMPおよびJMP Proプラットフォームを簡単に適用して、いくつかの難しい特性を持つデータセットを分析できるため、優れています。 これらの挑戦的な特徴は次のとおりです。
-季節変動
-不均一なサンプリング間隔
-重大度が異なるさまざまな外れ値
-多数のセンサーからのデータ
これらの課題があるため、このデータセットは、JMPがこれらの困難なデータセットに問題なく取り組む方法を示しています。 さらに、このケーススタディでは機能とデータ量が異なるため、広く適用可能なケーススタディです。 これは、データセットを使用して、他の例に切り替えることなく、JMPおよびJMPPro内のさまざまなプラットフォームを示すことができることを意味します。
特にデモの予測モデリングの側面では、このケーススタディは単純で、ブートストラップフォレストを使用して最初に主要な予測子を特定する方法を明確に説明しています。 また、モデリングスクリーニングプラットフォームを使用して、意思決定ツリーやニューラルネットワークなどのさまざまな予測モデリング手法から作成されたモデルをすばやく構築および比較する方法についても説明します。
最後に、データセットは実際の産業プロセスから取得されます。これにより、JMPが実際のデータを処理できるため、顧客の特定の関心領域に容易に適用できることを実証する機会が得られます。
誰のためですか？
このケーススタディは、化学および石油化学エンジニアにとって理想的です。 この研究には蒸留塔が含まれているため、ほとんどの科学者にこれらの概念を説明するために使用できます。
どのように使用すればよいですか？
データセットは、次の2つの主要な方法で使用できます。
1.探索的データ分析（EDA）デモを使用して、グラフビルダーや予測子スクリーニングなどのプラットフォームの強力な機能を示すことができます。 Stanley Siranovichは、次のようにデータセットを使用して優れた発見サミットを発表しました。 JMP®Pro15（2021-EU-45MP-766）を使用した蒸留プロセスストリームの分析-JMPユーザーコミュニティ
2.データセットに含まれているさまざまなスクリプト（主に番号付きのスクリプト）を使用することにより、このデータセットを使用して、JMPProの予測モデリングツールの堅牢性を強調できます。 これには、データセット内の歩留まりの主要な予測因子を特定し、システムのさまざまな予測モデルを構築し、それらのモデルを使用して将来の歩留まりを予測したり、最適な条件を見つけたりすることが含まれます。
3.このデータセットにはスクリプトは含まれていませんが、データセットはプロセスからのセンサー出力であるため、機能データエクスプローラーのデモンストレーションにも使用できます。 これは、実際の工業プロセスからのものであり、フーリエモデルフィッティングを使用して処理できる季節変動が含まれているため、これに特に適したデータセットです。
どのプラットフォームを使用できますか？
- 分布
-グラフビルダー
-予測子スクリーニング
-フィットモデル
-機能データエクスプローラー
-モデルスクリーニング
-ニューラルネットワーク、ブートストラップフォレスト、ディシジョンツリーなどのさまざまな予測モデリング手法
