해석 대상의 데이터는 해석을 전제로 모은 데이터와 해석과는 무관하게 모은 데이터로 크게 구분할 수 있다. 후자의 데이터를 해석하기 위해서는 해석 전에 다양한 「전처리」가 필요하고, 그 우열이 해석에도 크게 영향을 미친다. 본 연구에서는 후자의 데이터는 다루지 않는다.
해석을 전제로 모은 데이터를 한층 더 분류하면, 하나는 공장이나 연구실에서 '실험'에 의해 생성된 데이터이며, 다른 하나는 '실험'에 의하지 않는 일상활동의 데이터이다. 실험 데이터를 통계적으로 해석하는 수법은 「실험 계획법」으로 알려져 있어, 계획의 단계에서 다양한 궁리를 담는 것으로 적은 실험 횟수, 즉 적은 데이터로 정밀한 분석이 가능해진다. 한편, 「실험」에 의하지 않는 일상 활동의 데이터를 해석하는 대표적인 수법이 「다변량 데이터 해석법」이며 다양한 방법이 있다.
본 발표에서는 공장에서 일하는 기술자, 특히 젊은 기술자를 대상으로 JMP를 이용하여 다양한 데이터를 다방면에서 해석하여 기술자를 평가한 사례를 소개한다. 데이터는 일상 활동으로 수집하고 있기 때문에 해석은 주로 「다변량 데이터 해석법」을 사용해, JMP의 강력한 탐색적 방법도 병용했다.
