抽象的
本文探讨了我们为从大型数据集中了解硬盘性能数据而采取的各种步骤。数据集由云存储公司 BackBlaze 提供。该数据捕获了近两年内大约 50,000 个硬盘的每日性能。数据由每个正在使用的硬盘每天一条记录组成。每条记录包括一个时间戳、几个人口统计数据、一个故障指标和 80 个自我监控、分析和报告技术 (SMART) 指标。所涉及的第一个挑战是数据表的庞大规模。第二个挑战是在分析之前评估并确保数据质量足够。第三个挑战是将数据组织成不同的形状，以便 JMP 中现有的分析和图形工具可以利用这些形状。此外，最重要的是，将使用适当的工具进行分析，以了解数据揭示的内容。我们试图找到两个关键问题的答案：哪个硬盘最好，以及硬盘故障是否可以预测。这项工作将展示 JMP 的广泛功能，包括数据处理、探索和可靠性平台。
曾是
刘鹏博士是 JMP 的首席研究统计开发人员。他负责维护和开发可靠性、生存和时间序列平台。他的工作包括研究、数据分析和软件架构。
Leo Wright，CQE，是 JMP 可靠性和质量首席产品经理。他在制造业拥有丰富的经验，专注于质量和可靠性工程。在加入 SAS 之前，他曾管理多家财富 500 强企业的质量部门。
