在研发过程中，虽然可以获得大量的测量变量，但可评估的样本数量却有限。为了在产品开发中利用此类多元数据，不仅需要评估预测准确性，还需要可视化并解释样本间的差异，并利用这些信息来指导未来的开发决策。
我公司正在研发一种名为“FLAIRS”的传感技术，该技术利用从多个发光探针获取的多维响应信息。我们使用JMP软件对获取的传感器数据进行数据验证、主成分分析、回归分析和判别分析，并可视化变量间的关系；此外，我们还会根据需要使用JMP Pro的模型比较功能。
本次报告将以食品与调味料及其他佐料的兼容性评估为例进行重点分析。通过对每种组合的传感器响应进行多元分析，并可视化和解读不同组合间兼容性的差异，我们将展示一种分析流程，该流程能够梳理与兼容性判断相关的特征，并探讨产品改进的方向。
我们还将阐述如何将此分析框架扩展到质量评估领域，包括原材料、配方、产品、工艺和批次之间的差异。我们将介绍如何使用 JMP 软件来整理来自多维传感器数据的样本特征，并将其与假设构建、后续实验规划以及研发决策联系起来。
