在材料資訊學中使用 JMP近年來，將資訊工程應用於材料科學的材料資訊學（以下簡稱MI）受到人們的關注。 MI是利用大量與材料相關的實驗數據和模擬結果，利用機器學習、深度學習等數據科學技術來促進新材料高效開發的方法。為了推進MI，需要從材料所擁有的大量物理屬性資訊中提取基於多種搜尋條件的材料的搜尋範圍，並在可視化和理解待實驗驗證的範圍的同時進行搜尋。 JMP 是用於視覺化和分析這些物理屬性資訊的強大工具。我們使用 JMP 的資料庫存取功能來取得材料特徵，並使用包含本地資料過濾器的儀表板直觀地分析資料。聚類和模型擬合是從複雜資料集中提取有用見解的特別有效的方法。此外，由於JMP的簡單操作性，即使是不熟悉SQL或Python等程式設計的研究人員也可以執行從資料收集到分析的整個過程。在本次演講中，我們將介紹 MI 舉措的範例，例如使用 JMP 和多變量分析實現物理屬性資訊視覺化。
數據探索和視覺化預測建模和機器學習
