データ収集を主目的として設計された機器は、豊富な曲線データやスペクトルデータを生成しますが、付属のソフトウェアは通常、限られた領域固有の分析しかサポートしていません。JMPにデータを読み込んだ後、データの構造を少し変更するだけで、はるかに柔軟でインタラクティブな分析が可能になります。
本プレゼンテーションでは、JMPを対話的に使用して、機器の出力データを分析に適した形式に構造化し、継続的な分析のための再現性のあるノーコードワークフローを作成する方法を紹介します。代表的な例として核磁気共鳴（NMR）スペクトルデータを使用し、エクスポートされたデータをJMPプラットフォーム間で自然に動作するように迅速に再整形する方法を実演します。
参加者は、さまざまなデータ構造が、グラフビルダーでのインタラクティブな探索や、関数データエクスプローラー（FDE）での予測モデリングをどのように可能にするかを目の当たりにします。FDEでは、曲線やスペクトルは個々の点ではなく、関数的な観測値として扱われます。NMRが主な例として挙げられますが、これらの手法は、幅広い機器から得られる曲線およびスペクトルベースのデータに広く適用できます。
