入力変動への対応：趣味のアスリートにとって最も変動の大きいシステムにおける分析と予測（2024-EU-30MP-1630）プロセス産業全体に共通する課題は、ますます複雑化するセンサーから得られるデータと、膨大な経験から得られたそのプロセスにおいて何が効果的かという専門知識をいかに統合するか、という点である。
興味深いことに、同様の問題は持久系スポーツにも見られる。そこでは、膨大な量のデータが容易に収集できるようになった。しかし残念ながら、その結果、アスリートは大量のデータに接するものの、それが自身のパフォーマンスについて何を意味しているのかを理解するためのツールを必ずしも与えられていないという状況が生じている。
この講演では、以下の点について探究します。
- JMPはトレーニングデータの準備と分析を簡素化し、何が効果的かについての長年の信念を検証するための道筋を提供する。
- JMPが時系列曲線データの探索を効率化し、全体像を把握できるようにする方法。
- DOE（米国エネルギー省）は、さまざまな改善策を検証するための便利な方法をどのように提供できるのか。
この知識を武器に、私たちは今、「この複雑なシステムをどのように最適に運用するか」という問いに答えることができる。
高度な統計モデリングデータ探索と可視化
