入力変動の許容: 趣味のアスリートのための最も変動の大きいシステムにおける分析と予測プロセス産業全体では、ますます複雑化するセンサーからのデータと、そのプロセスで機能するものに関する豊富な経験に基づくドメイン知識をどのように統合するかという課題が常に存在します。
興味深いことに、持久力スポーツでも同様の問題が発生しています。今では膨大な量のデータが簡単に収集できるようになっています。残念ながら、このため、アスリートは大量のデータを提示されても、自分のパフォーマンスについてそのデータが何を伝えているのかを理解するためのツールが必ずしも提供されないという状況になっています。
この講演では、次のことについて説明します。
- JMP はトレーニング データの準備と分析を簡素化し、何が効果的かについての長年の信念をテストするための手段を提供します。
- JMP を使用すると、時系列曲線データの探索が効率化され、全体像を把握できるようになります。
- DOE がどのようにしてさまざまな改善点をテストするための便利なアプローチを提供できるか。
この知識を身に付ければ、「この複雑なシステムを最も効果的に運用するにはどうすればよいか」という疑問に答えることができます。
高度な統計モデリングデータの探索と視覚化
