データの効率化とは、手抜きではなく、摩擦をなくすことです。このセッションでは、John Sall氏をはじめとするJMP開発者が、JMPの新機能がデータ分析の全過程、つまり適切なデータへのアクセス、データの明確な整理、そして目的を持った探索と実験を通して新たな洞察を生み出す過程をどのように効率化するかを説明します。
データ アクセスの拡張により、ユーザーが日常的に使用するシステムからデータを取り込むのがより速く簡単になり、より少ない障壁でより早く分析を開始できるようになります。
データが取り込まれると、新しいデータ テーブル ツールによってテーブルの整理、調査、フィルタリングが容易になり、データの準備から分析までをより迅速に進めることができます。
次に、規模の課題について考えてみましょう。科学者が汚染の兆候を探すために数千もの変数を追跡する環境モニタリングなどのアプリケーションでは、JMPは数分で大規模な分析を可能にし、パターンを浮き彫りにし、洞察を得るまでの時間を短縮し、組織全体でそれらの洞察を広く共有します。
最後に、JMPがよりスマートで反復的な実験をどのようにサポートするかを探ります。ベイズ最適化は、インテリジェントな探索を通して意思決定を導くことで、科学者がより少ない試行回数で最適な結果を見つけるのに役立ちます。
これらの改善は、JMP を使用するとデータと格闘する時間が短縮され、データを使って考える時間が増えるというシンプルなアイデアを反映しています。
