扩大创新：将数据科学融入工程工作流程当今的工程挑战需要的不仅仅是本地化解决方案——它们需要可扩展、灵活的工具，将数据科学技术集成到数据和分析工作流程中。JMP 系列产品通过提供强大的统计分析、流程优化和数据可视化平台，使工程师能够超越常规问题解决。本次全体会议探讨了 JMP 如何支持工程数据科学，重点是解决复杂的大规模问题。
我们重点介绍了数据访问、流程筛选、环境监测、分组分析、模型和响应筛选以及 JMP Live 集成等工具，以展示 JMP 如何适应各种需求。案例研究和现场演示展示了这些功能如何融入实际工程环境，从而增强决策能力并加速创新。
本次会议也是讨论工程师与数据科学之间不断发展的关系的机会。通过重新思考工作流程和利用新的统计技术，我们可以解决制造、产品设计和质量工程方面的基础挑战。我们一起研究软件在促进协作、管理复杂性以及为下一代工程数据科学家构建弹性分析生态系统方面的作用。
高级统计建模自动化和脚本基础数据分析与建模消费者和市场研究内容组织数据访问数据混合和清理数据探索与可视化实验设计大规模定制预测模型和机器学习质量与工艺工程可靠性分析分享和交流结果
