Die Aufgabe dieser Präsentation besteht darin, eine umfassende Profilbewertung in einer großen Datentabelle mit Daten aus einer Datenbank (100.000 Profile) durchzuführen.
Die Aufgabe wird mithilfe des JMP Pro Functional Data Explorer (FDE) durchgeführt. Das Profil wird vom FDE in verschiedene Merkmale, sogenannte „Funktionskomponenten“ (z. B. FC1), unterteilt und für jedes Merkmal in einer Spalte gespeichert. So wird beispielsweise ein Merkmal wie eine Senke in einen Skalar umgewandelt, der das Vorhandensein dieses Merkmals repräsentiert (z. B. FC1 >> 0 = Senke; FC1 ~ 0 = flach; FC1 << 0 = Hügel). Die Funktionskomponente FC1 kann dann als Label für das Training eines neuronalen Netzes verwendet werden. Die Vorhersage des neuronalen Netzes wird als Formel in der endgültigen Datentabelle implementiert, um die Kurve zu bewerten.
Schließlich kann der Ingenieur die Daten aus der Datenbank problemlos aktualisieren, wobei die Bewertungen als Formelauswertung aktualisiert werden. Die Bewertung erweist sich für die in diesem Fall von einem Messgerät erfassten Daten als sehr robust, da das Bestimmtheitsmaß (R²) des neuronalen Netzes auch bei neuen Daten über mehrere Monate hinweg recht hoch bleibt. Zusätzlich wird mithilfe von Copilot eine Sensitivitätsanalyse mit künstlich generierten Daten durchgeführt.
