是什麼促使你提出這個願望清單請求？
在查閱相關文獻和公司圖表時，我發現 BayesOpt 報告中缺少一些圖表，這些圖表可能有助於推廣該工具，也有助於從業人員與他人溝通 BayesOpt 的相關知識。應產品經理的要求，我在此將其補充完整。
請描述您希望看到的新功能或改進功能或解決方案。
1. 在所有分析器中支援資料點選項。類似下圖的圖表對於解釋 BayesOpt 的工作原理以及演算法如何做出決策至關重要。但是，「採集功能」區域中的分析器目前不支援資料點選項。作為基準，我們應該能夠直接在 BayesOpt 中重現 Chris G 在奧斯汀系統工程高峰會上展示的範例圖表。
2. 對於高維度情況，我在文獻中看到一些例子，實踐者從因子中提取主成分，並使用前兩個主成分以及期望值指標來創建等高線圖或曲面圖。這種圖形可以清晰地展示演算法在參數空間中的搜尋位置及其原因。在下面的範例中，我使用了前兩個主成分，然後導出了每個回應的期望值得分。下面的兩個圖繪製的是聯合期望值，該聯合期望值由每個響應的期望值乘積與前兩個主成分的關係圖。
如果提供這項新功能，對您和/或其他用戶有什麼價值？
客戶群和整個半導體產業對 BayesOpt 的興趣非常濃厚。任何能讓這項功能更易於理解和溝通的措施，都將有助於我們在這個領域佔據有利地位。
這是外部客戶提出的要求嗎？
不適用
是否有其他具有類似功能或解決方案的同類軟體值得我們關注？
目前已有不少SaaS軟體在不同程度上實現了這些概念，尤其是PCA等值線圖的概念。它似乎是該領域競爭對手中該概念的預設視覺化方式。
這是否會影響客戶的續約、擴展或採用？如果我們不解決這個問題，是否會為客戶帳戶帶來風險？
我們越注重 BayesOpt 的易用性和溝通便利性，就越容易贏得客戶的青睞。
嗨，Mike。我最近和Chris G以及Kasia討論過這些視覺化功能的新增。數據點選項應該比較容易實現，等高線圖選項則比較複雜。目前還沒有具體的時間表，但我已經為這些需求創建了Jira工單，等目前正在進行的工作完成後，我們會再討論這個問題。謝謝。
