주로 데이터 수집을 위해 설계된 장비는 풍부한 곡선 및 스펙트럼 기반 데이터를 생성하지만, 관련 소프트웨어는 일반적으로 제한적이고 특정 영역에 국한된 분석만 지원합니다. JMP에 데이터를 불러온 후에는 데이터 구조를 조금만 변경해도 훨씬 더 유연하고 상호작용적인 분석이 가능해집니다.
본 프레젠테이션에서는 JMP를 사용하여 기기 출력 데이터를 분석 준비 형식으로 구조화하고, 반복 가능한 코딩 없는 워크플로우를 구축하여 지속적인 분석을 수행하는 방법을 보여줍니다. 핵자기공명(NMR) 스펙트럼 데이터를 대표적인 예로 사용하여, 내보낸 데이터를 JMP 플랫폼 전반에서 자연스럽게 사용할 수 있도록 신속하게 재구성하는 방법을 시연합니다.
참가자들은 다양한 데이터 구조를 통해 그래프 빌더에서 대화형 탐색이 가능하고, 함수 데이터 탐색기(FDE)에서 예측 모델링이 가능한 방식을 확인할 수 있습니다. 여기서는 곡선이나 스펙트럼을 개별 점이 아닌 함수적 관측값으로 취급합니다. NMR이 주요 예시로 제시되지만, 이러한 기법은 다양한 기기에서 얻은 곡선 및 스펙트럼 기반 데이터에 폭넓게 적용될 수 있습니다.
