Al abordar problemas prácticos, los ingenieros y analistas suelen encontrar una gran cantidad de datos anómalos ocultos en grandes tablas de datos, difíciles de detectar, o desconocen cómo gestionarlos. Por ejemplo, datos de proveedores, datos no supervisados (como datos de ensayos clínicos), etc. Explore Pattern es una nueva plataforma de procesamiento de datos en JMP15. Esta plataforma revisa la integridad de los datos mediante la detección de patrones anómalos. Por ejemplo: datos repetidos, números aleatorios, relaciones lineales entre columnas, coincidencia de límites de especificación y distribución. Laura explicó que estos datos anómalos suelen generarse por las siguientes cuatro situaciones: copiar y pegar, aplicar variables aleatorias para generar datos, usar fórmulas entre columnas para crear relaciones lineales y modificar o interceptar datos fuera de los límites de especificación. También demostró cómo identificar estos datos anómalos en JMP basándose en estos cuatro tipos.
