COVID-19感染狀況資料視覺化－JMP Trivia前後分析應用範例_大井秀夫 (2020-JA-60MT-19)程度：初學者
該演示將使用自四月起運行的「 JMP Trivia 前後分析」程序，示範如何在JMP中載入、處理 COVID-19 感染狀況數據並建立圖表。原始資料將從網頁載入到JMP 。使用第一波疫情截至五月底的數據，將透過添加計算並建立顯示感染狀況進展的圖表來建立數據表。第二波疫情（六月至九月底）的數據也將添加到數據表中，並建立相同的圖表來檢查第一波和第二波之間的差異。此外，該圖表將發佈到JMP Public/JMP Live ，以便沒有JMP的使用者分享和參考。
1988年，他在豐橋技術科學大學獲得資訊工程碩士學位後，任職於摩托羅拉/飛思卡爾半導體公司，負責缺陷分析、產量和品質改進，以及德克薩斯州的研究實驗室。之後，他參與了產品發布項目，並擔任高級首席工程師，為世界各地的工廠解決問題。 2011年仙台工廠關閉後，他成為豐橋技術科學大學的特別講師，致力於利用晶體生長技術開發插入式神經電極。他於2017年就任現職，至今仍在該校工作。他從事跳線技術已有23年。
進階統計建模基礎資料分析與建模消費者與市場研究內容組織數據探索與視覺化預測模型和機器學習品質與工藝工程分享和交流成果
