こんにちは、 みんな。
私の 名前 は 請求書 ウォーリー、
そして I 午前 システム エンジニア のために ジャンプ のために その 私たち 化学 チーム。
今日 私は 行く に なれ 話す に あなた について
アン 分析的 ワークフロー のために データ そして ケモメトリックス 分析 JMPを使用 .
私は持っている a 少し もの I 欲しい に ハイライト。
だった 行く に なれ 話す について 取得 その データ で...
実は ただ 続く その 分析的な ワークフロー それ 私たちは 共有
について 取得 データ で、 クリーニング そして ブレンド、
視覚化、 探索的な データ 分析、 建物 モデル。
そして それから 最終的に、
何 は あなた 行く に する と それ データ そして どうやって は あなた 行く に 共有 それ？
カップル の もの それ は 重要
は その 新しい ジャンプ ワークフロー ビルダー、
私は 行く に ハイライト それ。
これ は ただ a スナップショット の 何 病気 なれ 表示中 あなた で a 少し 少し。
そして その ケモメトリックス 一部 の これ は 分析する スペクトル データ、
使用して 機能的 データ エクスプローラ のために 事前 処理。
そして これら は 今 建てられた の中へ ジャンプ。
もし あなたはできる 見る 以上 ここ、 私たちは 得た a タブ 上 ここ で フルタイム当量 今
どこ あなた できる 選ぶ から 違う 種類 の 事前 処理、
標準、 正常、変動 , 乗法 散乱 修正、
サヴィツィ・ゴレイ フィルタリング、 そして ベースライン 修正。
そして I 信じる そこには 意思 なれ 多分 1つ または 二 他の もの 追加した に それ。
ただ それで あなた 知る、 その データ それ 私は 使用して は 引っ張られた から これ 紙。
正しく見えます 下 ここ、 から戻る 2002年。
ただ に させて あなた 知る、 それは どこ その 日付 は 来る から。
全て 右、 私は 行く に 置く それ 脇に のために 今、
そして 私は 行く に 行く 先に そして 得る もの 行く ここ。
それで 私は 得た 私の 家 ウィンドウ。
私は 行く に 行く そして 始める a ファイル、 新しい、 プロジェクト。
そして その ワークフロー それ 私は 行く に なれ 働く と は これ 1つ 右 ここ。
私は 行く に 右- クリック の上 それ。
私は 行く に 開ける それ。
何 私は 終わり は 私は 撮影 その データ セット それ I 欲しい に 仕事 と
そして 私は 建てられた 全て これら 手順 で その ワークフロー ビルダー、
そして 私は 行く に 遊ぶ それ のために あなた 今。
それで その 行く に 人口を増やす 私たちの プロジェクト ここ。
それで 私は 行く に 行く 先に そして 打つ 遊ぶ。
として あなた できる 見る、 それは 建物 その ワークフロー、 やっている いくつかの 分析。
だった やっている いくつかの モデル スクリーニング 右 今。
そして それから すべて は 完了。
そして 今 私たちは 持っている 全て これら タブ 横切って その トップ
私たちが 完了 それ 分析 と その ワークフロー。
私は 実は 含まれる 1つ 他の テーブル で そこには。
いつ 私たちは 得る そこには、 病気 話す もっと について それ。
しかし 私たちは それを建てた テーブル、 私たちは 引っ張られた その テーブル で
ただ に 見せる あなたは彼らは から その ソース データ。
私たちは 実は 引っ張られた これ データ で から 一つの エクセル ファイル。
取得 その データ の中へ ジャンプ から エクセル は かなり 簡単。
そして 私たちは 建てられた いくつかの 探索的な データ 分析。
それで その 初め ステップ 私たちは 作った は やっている a 分布、
そして 私たちは できる 交流する と それ ただ のように 何でも それ以外。
すべては 相互の作用 から その ワークフロー ビルダー。
した いくつかの グラフ作成 どこ I 置く その カラム スイッチャー で、
追加した その 地元 データ フィルター。
ただ それで あなた 知る、
として 私たちは 建てる その ワークフロー、 全て これら もの は 内蔵
そして その 録音 役立つ あなた 保つ 追跡 の 何ですか 行く の上。
そして あなた できる 見る それ 私たちは 得た 満杯 機能性 行く の上 そこには。
した いくつかの もっと 探索的な データ 分析 見ている で フィットライブIX ,
やっている 一つの [聞き取れない 00:03:46]
のように これ 場合、
工場時間に合わせてLive IXを装着 対 解散、
そして ブレンド 時間 対 解散。
ただ に 得る 戻る に それ、
これ は 錠剤 データ それは かわいい 人気のある 内で その SCE コミュニティ 内で ジャンプ。
そして 私は ただ 建物 の上 どうやって 私たちは だろう 分析する それ そして 建てる 外 これ ワークフロー。
次 ステップ だろう なれ マルチ 様々な 分析 に 見る、
のために これ 解散、 どれの は 私たちの 鍵 パフォーマンス インジケータ、
何 かもしれない なれ どれでも の その 要因
または 何 要因 かもしれない なれ 非常に 相関関係 と 解散。
ない 見る 何でも それは ジャンプ 外 あまりにも 多くの。
私たちは する 持っている いくつかの 部分的 相関、
しかし いいえ 1つ 要素 は ジャンプ 外 として
その 答え のために その データ それ だった 見ている で。
私たちは できる 得る a より良い 理解 の 何 要因 かもしれない なれ 重要
もし 私たちは 見て で a 予測子 スクリーニング。
私たちは 見ることができる ここ それ 私たちは 持っている もの と呼ばれる 画面 サイズ、 製粉所 時間、 スプレー レート。
それらの 見て に なれ 重要 要因 それ 私たちは できた 使用 に 建てる a より良い モデル。
次、 私たちは できる 実は セット 上 a 段階的に 回帰。
私は 行く に 行く ここ そして 実は 走る これ モデル で a 2番。
そして それから 私たちは 得た それ 出力 それで それ データ は そこには
そして 私たちは できた 使用 それ として 必要です。
だから私たちは 建てられた それ モデル、
そして だった 外 ここ 見ている で 別の タイプ の 分析、
どれの だろう なれ 決断 木、 パーティション 分析。
私たちは できる する ニューラル ネット、 建てる それ モデル
そして 私たちは できる する a [聞き取れない 00:05:35] 正方形。
それで 私たちは 得た 全て それらの もの 一緒に。
しかし 一度 全て 言った そして 終わり、
あなた できた 実は 使用 何か と呼ばれる モデル スクリーニング で ジャンプ プロ
に 建てる これら モデル 外 そして 探す 外 どれの は その 最高 全体 モデル。
そして ベース の上 それ、 私たちは できる 見る それ
a ニューラル- ブースト モデル は おそらく その 最高 全体 モデル のために 私たち に 仕事 と。
私たちは できる それから 取る 全て これ 情報、
共有 それ と 全て 私たちの 同僚、 同僚、
誰でも 誰が かもしれない なれ 興味がある。
そして 私たちは できる する これ で いくつかの 違う 方法。
1つ の その 最高 方法 だろう なれ に 使用 ジャンプL ive
そして 置く すべて 外 そこには のために 皆さん に 見て で そして 共有。
それは その 初め 一部 の その 分析的な ワークフロー。
そして また、 もし 私たちは 見て 戻る ここ、 それは 全て セット 上 で これ ポートフォリオ ここ。
そして として I 言った 前に、 I 持っていた 開いた 別の テーブル。
そして これ は のために その ケモメトリックス部分 の その 分析。
これ は 近く- 赤外線 データ のために 発見 その アクティブ 材料 で 錠剤。
私たちは 建てられた その 錠剤、 私たちは 作った その 錠剤。
今 私たちは 持っている に 取る その 終了した 製品 そして 探す 外 何ですか それ 全て について。
する 私たちは 持っている その 右 アクティブ 材料？
そして できる 私たちは 教えて ベース の上 これ 技術 と呼ばれる 近く- 赤外線 分析？
だった 行く に ステップ を通して a 少し 違う もの、
しかし 私は 行く に 振り向く それ ワークフロー ビルダー 戻る の上
に 記録 これら 手順。
それで さあ 振り向く それ の上、 さあ 行く 戻る に 私たちの データ セット、
そして さあ する いくつかの 分析 今。
それで I 欲しい に クリア 外 これら 生 州 初め。
そして 今 I 欲しい に 行く に 分析する クラスタリング、 階層的 クラスタリング。
それで I 得た それ、 そして 私は 得た 全て 私の データ グループ。
それで そこには 404 波長 それ は グループ化されました。
私は 行く に 引く それらの で、 言う、 わかった。
さあ 建てる これ 外 a 少し 少し、
だった 行く に 見て で 三つ 違う クラスター、
そして さあ 色 それらの クラスター。
全て 右、 それで あなた できる 親切 の 見る それ、
させて 自分 引く これ 下 a 少し 少し、
ご覧の通り、私たちは 得た 三つ クラスター、
かなり 大きい 緑 クラスタ そして 二 小さい 青 そして 赤。
それで 私たちは 得た それ。
そして 今 さあ 行く 戻る に 私たちの データ セット、 そして さあ する a グラフ ビルダー。
それで さあ 行く に グラフ ビルダー。
さあ 引く 私たちの 波長 で、
ここ に X、
する a 平行 プロット、
クリーン それ 上 a 少し 少し、
そして 右- クリック そこには に 組み合わせる スケール そして 平行 合併しました。
私は やっている これら 手順 かわいい 速い。
これ は 何か あなたは 欲しい に 行く 戻る そして 時計 また、 もし その の 興味。
しかし その もの I 欲しい に 見せる あなた ここ は それ その データ は かわいい 散らばっている、
そして そこには a 多く の ベースライン 分離、
多分 いくつかの 添加剤 そして 乗法 散乱 それ 私たちは 必要 に クリーン 上。
それで さあ 行く 戻る に 私たちの データ テーブル
そして 行く に 別の 分析 ステップ。
さあ 行く に a 多変量 方法。
さあ 行く に 主要 コンポーネント。
また、 良い 引く 全て 私たちの 波長 で。
いいですよと言ってください。
そして その もの I 欲しい あなた に 注記 ここ は それ
私たちは 持っている いくつかの 404 波長
は 全て グループ化された 右 その周り これ 少し エリア 右 ここ。
それ は 非常に 相関関係 データ。
私たちは できた 建てる a モデル オフ の それ、
しかし それ 5月 ない なれ その 最高。
なぜなら だった 行く に なれ 含む 波長 それ は ない の 重要性
なぜなら の その 高い 相関。
それで 良い クリーン それ 上 で a 少し 少し。
病気 見せる あなた どうやって に クリーン それ 上 で a 少し 少し。
そして として a 案件 の 事実、 さあ 行く に それ ステップ 右 今。
さあ 行く 戻る 以上 ここ そして 行く に 分析、
専門分野 モデリング。
そして だった 行く に 行く に 機能D 分 エクスプローラ。
そして さあ 得る これ セット 上 初め、 そして 病気 教えて あなた もっと について それ。
私たちの 波長 そこには、
私たちは 持っている 私たちの アクティブ 材料、 どれの は a 補足 変数。
そして それから 私たちの ID 関数。 そこには 私たちは 行く。
いいですよと言ってください。
そのまま 機能。 させて 自分 する それ また。
アクティブ 材料 そして 私たちの 波長。
これ 親切 の 見た目 のように 何 私たちは 見た 前に で グラフ ビルダー、
そして私たちは 欲しい に クリーン これ 上。
それで 私たちは 得た これら 新しい タブ で J 国会議員 プロ 17 のために 機能的 データ エクスプローラ。
スペクトル は 1つ の その タブ。
そして それから、 として 私たちは 話した 前に、 私たちは 持っている 標準 普通 様々な
乗法 散乱、 サヴィツィ・ゴレイ そして ベースライン 修正。
私は 行く に 選択 その 標準 通常の変量を最初に
に クリーニング それ 上。
そして それから あなた できる 見る その ベースライン は a 少し ぐらぐらする ここ。
さあ クリーン それ 上、 取る それ 次 ステップ、
そして それから 行く 先に そして 言う わかった。
そして 今 私たちは 得た それ セット 上。
それ 見た目 a 多く より良い、 a 多く クリーナー。
そして 今 その 次 ステップ だろう なれ に モデル これ。
だった 行く に 使用 別の 新しい 関数 で 機能データエクスプローラー
と呼ばれる ウェーブレット。
その ウェーブレット モデリング ここ。
そして あなた できる 見る 下 ここ それ 私たちの モデル もっている された 建てられた、
そして だった 説明 a 多く の その 変化 と について
五 機能的 原理 コンポーネント。
しかし もし あなた 見て で これら、 だった 説明 その 形 と 私たちの 形 機能。
それは どこ 私たちの 固有値 来る の中へ。
これ は 本当に ただ a ニース 方法 に 見て で その データ
そして 作る もちろん それ 私たちの スペクトルは いる 良い モデル化されました。
として I 言った、 私たちは 得た
五 形 機能 それ は 説明 もの 本当に 良い。
それで さあ クリーン これ 上 a 少し 少し そして 引く これ 戻る、
作る 私たちの モデル a 少し もっとシンプルに。
私たちは しません 行く 全て その 方法 戻る に 五、 しかし 良い 離れる それ で 10 のために 今。
あなた できる 見て で その スコア プロット。
そこには まだ いくつかの 散乱 ここ で その データ、
しかし 良い クリーン それ 上 で a 2番。
そして それから 1つ の その 他の 手順 あなた 欲しい に 取る ケア は に する a ウェーブレット モデル。
これ は 新しい で ジャンプ 17, これ ウェーブレット 分析。
そして 何 これ は 本当に 全て について は 見ている のために
できる 私たちは 探す その 重要 波長
それ は 行く に 与える 私たち a 証拠 サイン の 何ですか 行く の上 と その データ。
そして 何 私は 見ている のために、 特に と その スペクトル、
は 何か どこ I できる 見る a シフト で その ベースライン。
そして I できる 見る それ 私たちは 得た a 良い シフト で その ベースライン
そして a グループ化 の スペクトル 波長 その周り 88 20 に 多分 88 50.
それで それは その 重要 一部 ここ。
それで 私たちは 得る 一つの アイデア の 何 その 重要 波長 は。
全て その データ それ I 持っていた 終わり 上 ここ 前に、
させて 自分 引く これ 戻る、
その 事前 処理 それ I 持っていた 終わり 前に、
I 欲しい に 保存 それ データ 外 そして する いくつかの 分析 の上 それ。
それで 私は 行く に 行く ここ に その 機能的 データ エクスプローラ、
選択 保存 データ。
これ は 行く に なれ a 新しい データ セット、
そして 今 私たちは 得た に する いくつかの 仕事 と これ データ そして クリーン それ 上
そして 作る もちろん だった 準備ができて に 行く。
I 欲しい に する a 転置。
転置 そして。 X は 私たちの ラベル。
そして これら 二 落とす の中へ [聞き取れない 00:13:38] .
見る もし 私たちは 得た これ 右、 OKを押しましょう。
そして はい。
それで 私たちは 掃除した それ テーブル 上、 私たちは 撮影 それらの 300 スペクトル、
そして それから 私たちは 転置された 彼ら の中へ 別の データ テーブル。
これ は 全て その 事前 加工済み データ、
それで だった 行く に する a 少し もっと もの に これ
に 見せる どこ それ 事前 処理 もっている 本当に 掃除した 上 その データ
そして どこ 私たちは できる 建てる いくつかの モデル と それ。
それで させて 自分 得る 取り除く の これ カラム。
全て 右、 そして 準備ができて に 行く。
それで だった 行く に する その 同じ もの それ 私たちは した 前に。
さあ 行く に 分析、 階層的 クラスタリング。
実は、 させて 自分 取る a ステップ 戻る ここ 本物 素早い。
ここでグループ化したいのは これら 列 に 作る もの a 多く より簡単に。
それで グループ それらの 列 そして さあ 行く 戻る に どこ 私たちは だった。
さあ 行く に 分析、階層的 クラスタリング、
引く 私たちの 列 で、 言う、 わかった。
良い する その 同じ もの 私たちは した 前に、 良い 見て で 三つ 違う クラスター、
そして 色 それらの クラスター。
これ 意思 なれ a 素早い 比較、
しかし もし あなた 見て で 何 私たちは した 前に 何 私たちは 得た 今、
私たちは 得た a 多く よりタイト クラスター。
そして これら 実は は かわいい 良い 分散した。
彼らは かわいい 平。
それらの クラスター は かなり 平 右 今。
さあ 行く 戻る に 私たちの データ テーブル。
さあ 行く 戻る に 私たちの グラフ ビルダー
そして 引く 私たちの 波長 で また、 私たちは した 前に。
だった 行く に 作る a 平行 プロット 外 の これ また。
それ しない 見て 素晴らしい 右 今、 しかし さあ 右- クリック ここ、
そして行く に 組み合わせた スケール、 平行 合併しました。
そして 今 あなた 見る それ その データ は 本当に 掃除した 上
どこ 私たちは した それ 事前 処理 もっている 撮影 もの に...
彼らは 見て a 多く より良い。
さあ 見る もし 私たちは できる 比較する それはここにあります。
何 私たちは 持っていた 前に、 そして 何 私たちは 持っている 今。
それで 私たちは 得た それ データ 多くの クリーナー。
どれでも 分析 それ 私たちは する から ここ すべき なれ 多くの より良い。
それで さあ 行く 戻る に 分析、
多変量M 方法、 原理 コンポーネント。
引っ張る 波長 で。
いいですよと言ってください。
そして 今 私たちは 撮影 それ データ
そして 私たちは 壊れた それ 相関 構造 それ 私たちは 持っていた 前に。
これ は 現在 後 事前 処理、
これ は 何 私たちは 持っていた 前に。
ただ に 見せる あなた その 違い。
それで 私たちは 本当に クリーン もの 上。
今 私たちは 欲しい に 取る 多分 1つ もっと ステップ で その 分析。
分析してみましょう 品質 そして プロセス
モデル- 駆動 多変量 コントロール チャート。
だった ただ 見ている のために 多分 いくつかの 普通でない 行動 で ここ。
で これ 場合、 その ベース の上 その 主要 コンポーネント。
いいですよと言ってください。
そして これ は 見ている で 二 主要 コンポーネント。
あなたはできる 見る それ そこには いくつかの 潜在的 外れ値 ここ。
しかし これ は スペクトル データ、 だった ない 行く に 得る 取り除く の 何でも。
私たちは ただ 欲しい に 親切 の ビュー それ。
そして 1つ 他の もの 私たちは 欲しい に 見て で は に 行く に モニター その プロセス、
だった 行く に 見て で スコア プロット。
そして 今 私たちは できる 見て で 私たちの サブグループ化 下 ここ
そして 私たちは できる 実は 比較する これら グループ。
私は 行く に 引く 上 a 道具 ここ、 途方に暮れて 道具。
私は 行く に する 私の 最高 に グループ これら、 a カップル の これら。
それは 行く に なれ 私の グループA。
A nd 私は するつもり する 別の 投げ縄 ここ。
良い ただ 離れる それ として は そして 行く そこには。
私たちは つかまれた 1つ の その 間違っている もの、 しかし 私たちは なれ わかった。
そして 今 私たちは できる 比較する どこ だった 見る 違い で その スペクトル
のために これら 二 サブグループ。
そして 私が だった 言って 前に もし 私たちは 見た 右 で ここ、
それらの 波長 は で どこか で それ 8800 範囲、
そして それから 私たちは できる 見る それ そこには a 本物 違い そこには。
O は もっと もの 私たちは 欲しい に する、 そして これ は その 最後 ステップ。
何 私は 表示されている 前に、 私は 終わり モデル スクリーニング、
そして I 欲しい に する モデル スクリーニング また。
I 行く に 分析、 予測的 モデリング、 モデル スクリーニング。
だった 行く に セット これ 上、 だった 行く に する 私たちの アクティブ。
これは私たちの 応答 それ だった 試して に モデル、
そして だった 行く に 使用 私たちの 波長 に 建てる これ モデル 外。
私は 行く に クリーン これ 上 a 少し 少し。
私たちは しない 必要 全て これら 違う モデリング 種類。
だった 行く に 引く これ 外。
しかし その ニース もの について これ は I できる 建てる 全て これら モデル で 一度
そして 本当に 探す 外 何ですか その 最高 モデリング アプローチ に 取る と これ データ。
それは必要ありません。それは必要ありません。
さあ 追加 それらの。
1つ もの 私は ない 行く する のために 時間 酒
は 私は ない 行く 追加 どれでも クロス- 検証。
もし 私たちは 取る それ の中へ アカウント、
それは 実は 走る a 多く もっと長くなります。
しかし として あなたは 見る、 これ は 行く に なれ かなり 素早い。
私は 行く に 行く 先に そして 言う わかった。
そして として これ は 行く、 ただ 話す a 少し 少し もっと について 何 だった 見ている。
だった 建物 外 これら モデル。
あなた できる 見る その ステッピング を通して。
そして さあ 見る で について 別の 少し 秒 ここにそれ すべき なれ 終わり。
そこには 私たちは 行く。
撮影 a 少し もっと長くなります。
そこには 私たちは 行く。
ベース の上 何 I 言った、
I しなかった 使用 どれでも 検証、 しかし ニューラル 必要 それ。
それで それは その 検証 それ あなた 見る そこには。
しかし 全体、 私たちは 得る a 本当に 良い アイデア
XG ブースト は 行く に なれ その 最高 モデル に フィット これ データ。
私たちは できた 使用 どれでも の これら その他、
なぜなら 彼らは 全て 本当に 良い モデル として 良い。
しかし あなた 得る に 選ぶ、 選択 1つ、 さあ 言う 部分的に 正方形。
なぜなら それは その 行く- に 分析 方法 のために スペクトル データ ともかく。
しかし 私たちは 得た それ。
私たちは できる 言う 走る、 選択された、
そして 埋める 外 それ モデル そして 探す 外、 できる 私たちは 作る それ 平 より良い？
うまくいけば 何 私は 終わり そして 示した あなた は それ 私たちは できる 建てる これら...
させて 自分 引く これ 戻る に 私たちの 始まり ここ。
ほんの数ステップです。
これ は 私たちの ワークフロー、 そして 私は 追加した それらの 手順。
それで 私たちは 得た それ テーブル それ だった 働く と。
私たちは クリア その 生の状態 . 私たちは 転置 その データ。
何でも それ 私たちは 閉鎖 外 は 今 一部 の それ ワークフロー。
それで 私たちは 続く に 建てる それ ワークフロー。
1つ もの 病気 言う は それ
I だろう 通常 ない 建てる a ワークフロー 内部 a プロジェクト、
しかし ただ 表示中 あなた それ それ できる なれ 終わり。
させて 自分 行く 戻る に 私の スライド ここで共有してください。
これをひっくり返してみましょう。
1つ もっと ステップ ここ。
私はただ 欲しい に 言う 感謝 あなた に a 少し 人々。
ジェレミー 灰、 誰の いいえ より長い で JMP、 しかし 彼は a 素晴らしい インスピレーション のために これ。
マーク ベイリー もっている された a 素晴らしい ヘルプ。
ライアン パーカー そして 粘土 バーカー 持っている 終わり 本当に 素晴らしい もの
と ジャンル そして 機能的 データ エクスプローラ。
クリス ゴットウォルト もっている された 本当に 役立つ で 取得 もの セット 上。
そして それから 私の スティーブンス もっている された a 本物 支持的な 人
で 助ける 自分 建てる その スペクトル 分析 外 内で ジャンプ。
それで I 本当に 感謝する すべて そして それ 病気 言う 感謝 あなた。
それは それ。
