자연현상이나 생산활동 등 다양한 장면에서 어느 시점을 경계로 상태가 바뀔 수 있다. 이 때 데이터에서 변화를 찾아 배경의 원인을 찾는 것이 중요합니다. 그러나 변수의 수가 많아지면 변수끼리의 관계를 포함하여 전체를 파악하는 것이 어렵고, 변화가 언제 일어났는지를 찾아내는 것은 쉽지 않다.
JMP에는 다변량의 수치 데이터에 대해 변화점을 검출하는 기능이 있어, 어느 시점에서 변화가 발생했는지를 통계량의 플롯으로 나타내 준다. 이것은, 시계열 데이터를 어느 시점에서 2개로 나누었을 때의 평균이나 변동의 변화로부터, 변화로 간주할 수 있는 시점을 판단하는 것이다.
본 발표에서는 기상 데이터 등 친밀한 데이터를 이용하여 변화점을 검출하고, 변화가 발생한 배경을 고찰한다. 이 기능은, 제조 공정의 파라미터의 시프트 검출 외에, 측정 방법이나 관측 환경이 바뀐 시기의 특정 등에도 도움이 되어, 데이터의 배후에 있는 사건을 해독하는 단서가 된다.
