Autor
Andrew Parker, Angewandter Statistiker, Boeing Co.
Mit zunehmender Datenverfügbarkeit gewinnen konsistente und dynamische Prozesse für die Datenanalyse zunehmend an Bedeutung. Die JMP-Skriptsprache ist ein unverzichtbares Werkzeug zur Sicherstellung von Analysestandards und zur Erstellung unterstützender visueller Tools, die es mehreren Analysten ermöglichen, bewährte Analysemethoden konsistent und einheitlich anzuwenden. Mithilfe eines erweiterten Skripts kann ein Team mehrere Plattformen mit Diagnosetools integrieren, um einen nahtlosen Übergang zwischen verschiedenen Analysetypen zu ermöglichen. Die Erstellung prädiktiver Kostenmodelle ist ein beliebtes Werkzeug in der Fertigung und wird für Verhandlungen, kostenorientiertes Design, die Kostenkalkulation von Prüfvorrichtungen usw. verwendet. Diese Modelle werden üblicherweise in der Plattform „Modell anpassen“ mithilfe einfacher Regression oder der Anwendung „Schrittweise“ erstellt. Mit zunehmender Datenverfügbarkeit kann die Analyse jedoch komplexer werden, sodass die Nutzung der nichtlinearen Plattform erforderlich wird. Komplexe, proprietäre Formeln müssen manuell erstellt werden, da sie in der JMP-Modellbibliothek nicht vorhanden sind – eine zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgabe. Korrektes Skripting steigert die Effizienz und reduziert Fehler; ein Modell lässt sich einfach und präzise per Mausklick zwischen Plattformen übertragen. Die Integration von Diagnosetools in diese Plattformen ermöglicht mehr Zeit für wertschöpfende Analysen statt mühsamer Aufgaben.
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