轰隆隆！轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版更新：结果已经出来了。评审团成员包括 Gabriele Kalantaite、Eric Wittry、Mirco Bartolozzi、Clark Ledbetter、Yan Ying Chan 和 Yasmine Hajar。
优胜者：阿尔菲·贝德诺尔（Alfie Bednall），萨里大学物理学硕士研究生
亚军：Vyacheslav Muravyev，KAZ Minerals 资产可靠性主管
S看看一些有趣的结果JMP 公众。观看视频，了解获奖者名单并听取获奖者发言。
想在这个夏天，在舒适的度假胜地或办公室体验赛车的激情吗？使用 JMP 对近期赛车数据进行可视化，发现可能被看台观众忽略的趋势、异常值和关联。为了庆祝 JMP 与遥测专家兼 MotoGP 性能工程师 Mirco Bartolozzi 的合作，我们诚邀您报名参加这场名副其实的数据可视化大奖赛。
您的挑战？使用 JMP 处理数据可以实现以下目标：
- 创建清晰的、数据驱动的数据探索，以发现有意义的模式或见解。
- 包括精心设计、信息丰富的 JMP 可视化，清晰地传达研究结果。
- 部署创新方法进行分析和展示。
- 在 JMP 中创建一个可视化效果，帮助讲述一个故事，吸引您的眼球，让人们对比赛有不同的看法。
- 构建简洁的解释，使广大受众能够轻松理解分析。
立即报名参加挑战。注册后，您将获得一个下载 JMP 数据的链接，这些数据将帮助您揭开这一现实挑战的复杂性，这些挑战可能与您在工作、研究或学术研究中遇到的挑战类似。获取数据后，只需打开笔记本电脑即可开始。
请于 2025 年 8 月 24 日之前提交您的挑战结果。
9月4日，获奖者名单将向公众公布，并在网络研讨会上展示他们的研究成果。网络研讨会由Bartolozzi和JMP系统工程师Yasmine Hajar主持，Yasmine Hajar的博士研究方向为减少排放和提高汽车燃油效率。获奖者将获得一辆乐高®赛车作为奖杯，以纪念他们的胜利。
顺便说一句，如果您还没有 JMP， 请下载免费试用版并启动您的引擎！
为庆祝 JMP 与遥测专家兼 MotoGP 性能工程师 Mirco Bartolozzi 的合作，我们诚邀您报名参加名副其实的数据可视化大奖赛。使用 JMP 结合真实的赛车数据，揭秘这一现实挑战的复杂性。请在 2025 年 8 月 24 日前提交您的结果，即有机会获奖。评委团队由经验丰富的分析、工程和数据叙事专家组成。
基础数据分析与建模回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版大多数变量都很清楚，但我认为你应该提供一个简短的数据字典。一些速度和时间变量应该有精确的定义，因为我对其中一些不太确定。
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版你好，Dale @dlehman1 。我正在抄送 Yasmine Hajar @yasmine_hajar ，她可以回答你的数据问题。
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版@dlehman1 ，我把这些都输入到 Copilot 里，然后问它是什么意思，它就帮我把这些描述吐出来了。解释听起来很有道理！
史蒂夫
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版@shampton82 ，这真是个好主意。我用法学硕士（LLM）读懂了大部分数据，但我想查一下其中几个。我特别想知道l1、l2、FL和ST在4个速度列中分别代表什么。还有，变量“Position”——它代表的是最终比赛的排名，还是比赛的最终结果？如果是前者（例如，杆位=1），那么有什么方法可以确定最终比赛结果吗？另外，对于时间变量，第1、2和3区分别代表什么？
谢谢。
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版嘿@dlehman1
这是我从副驾驶那里得到的信息：
速度指标
- 速度I1 ：在轨道第 1 扇区记录的最高速度。
- 速度I2 ：第 2 区记录的最高速度。
- SpeedFL ：该赛段最快圈速期间的最高速度。
- SpeedST ：在测速陷阱处记录的速度，通常在长直道的尽头。
对于位置，我认为那是他们在圈末的位置，所以在第 66 圈处于第一位置的人就获胜了。
我认为这条赛道分为三个部分。
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版嗯，这有点让人困惑。既然有3个赛段，为什么只有2个赛段（或者说赛段和赛段是不同的）？另外，最好能确认一下位置指的是每圈结束时的位置（我以前也这么认为）。
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版仍然没有回复。给 Yasmine 的私信也没有任何回复。数据字典应该是竞赛的标准配置（坦白说，任何数据工作都应该如此）。
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版嗨，@dlehman1 。 @yasmine_hajar不在办公室。（夏天来了，又到了假期和出差的时间！）
她刚刚给我发了这份清单（数据字典），并感谢你提出这个问题。她请求JMP Motorsport JMP团队也把数据字典信息添加到大家可以下载的表格中。
- 第 1 列：行号
- 车手：FIA车手代码
- DriverNumber：车手号码（永久赛车号码）
- LapNumber：比赛场次的圈数
- 进站：进站前使用同一套轮胎连续跑几圈
- SpeedI1：在第 1 区末端记录的中间速度
- SpeedI2：第 2 区末端记录的中间速度
- SpeedFL：圈末记录的速度
- SpeedST：直线测速陷阱——在赛道最长的直道上测量的最高速度。
- IsPersonalBest：布尔标志：这是车手的个人最佳圈速吗。
- 复合材料：用于制造轮胎的特定轮胎混合材料
- TyreLife：当前轮胎完成的圈数
- FreshTyre：布尔标志，指示轮胎是否是新的
- 团队：车手的车队名称。
- 赛道状态：赛道状况或状态 - 代码 1：绿色（正常赛道状况）代码 4：安全车 - 代码 8：虚拟安全车 (VSC) 和安全车 (SC) - 代码 12：VSC+SC - 代码 41：VSC 下的湿滑赛道 - 代码 124：多种状况
- PitOutTimeSeconds：出维修站时间
- PitInTimeSeconds：进入维修站的时间
- Sector1TimeSeconds：完成第一圈所需的时间
- Sector2TimeSeconds：完成第二圈所需的时间
- Sector3TimeSeconds：完成第 3 圈所用的时间
- LapStartTimeSinceStartSeconds：Lap 开始的累计时间戳
- LapEndTimeSinceStartSeconds：完成一圈的累计时间戳
- Sector1TimeSinceStartSeconds：每圈完成第 1 段的累计时间戳
- Sector2TimeSinceStartSeconds：每圈完成第 2 区的累计时间戳
- Sector3TimeSinceStartSeconds：每圈完成第 3 区的累计时间戳
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版@gail_massari
如果有关于投稿的指导原则（格式、长度等）的话，最好能说明一下。我参加过一些比赛，这些指导原则公布得比较晚，这给那些一直按照其他既定指导原则准备的参赛者带来了很多工作量。由于没有说明，所以我一直在起草一份包含大量图表和注释的文件。但如果对长度或格式有限制，最好尽早公布。
谢谢。
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版你好，Dale @dlehman1 ，
@Michael-Schmidt正在管理这项挑战，目前没有发布其他指南。正如所有分析一样，质量应该重于数量，就像你在向一群感兴趣的观众进行演示，你希望抓住他们的注意力一样。以下是他们发布的内容：
- 深刻分析： 提交的内容应展示清晰的、数据驱动的数据集探索，揭示有意义的模式或见解。
- 有效的可视化： 参赛作品必须包含精心设计、信息丰富的可视化效果，以清晰地传达研究结果。
- 创造力和原创性： 我们鼓励采用创新的分析和展示方法，并将给予好评。
- 沟通清晰度： 提交的内容应包括简洁的解释，以便广大受众能够轻松理解分析。
祝你好运！
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版我与 Mirco（F1 数据专家）合作制作了一个视频，详细介绍了数据集中所有 29 个变量，并准确解释了每个变量所代表的含义。
该视频旨在指导您理解原始数据，帮助您为自己的可视化做出明智的决策。
您可以在这里观看： https://youtu.be/RSP01R60a5g
希望对您有帮助！
@gail_massari @dlehman1 @shampton82 @yasmine_hajar
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版@gail_massari @yasmine_hajar
需要最后一条指示：我们在哪里以及如何提交我们的作品？
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版你好@dlehman1它位于挑战主页上： https://www.jmp.com/en/offers/summer-challenge/motorsport
这是直接链接： https://share.hsforms.com/1i0N7oBCpT1GCm4ApC-OgdQcc4jt
祝你好运！
回复：轰隆隆！轰隆隆！加入JMP夏季挑战赛：赛车版一位未获奖者说：最终视频中的内容给我留下了深刻的印象。我发现参赛者在比赛方法上有很多相似之处，也有很多富有创意和独特的方法。虽然我有点遗憾没有获奖，但我认为重点推荐的参赛作品（以及获奖作品）都非常出色。我对轮胎寿命和配方的分析尤其印象深刻，因为这是我以前经常忽略的。
我没有看到视频中提到的一点是，领跑者从比赛一开始就一直领先。所以，如果结果的差异是由于不同的策略造成的（正如许多提交的内容所暗示的那样），那么为什么领跑者从一开始就领先就无法解释（这是我强调过的，但在视频中没有提到）。如果有人想对此发表评论，我很想听听你的想法。
