JMP 函数数据浏览器：一键评估曲线并将其应用于大型数据集本次演示的任务是对来自数据库的大型数据表（100,000 个配置文件）进行大容量配置文件评估。
该任务使用 JMP Pro 的功能数据浏览器 (FDE) 完成。FDE 将曲线轮廓分解为不同的特征，称为“功能组件”（例如 FC1），并将每个特征保存到对应的列中。因此，像凹陷这样的特征会被转换为一个标量，表示该特征的存在（例如，FC1 >> 0 = 凹陷；FC ~ 0 = 平坦；FC << 0 = 隆起）。然后，功能组件 FC1 可以用作神经网络训练的标签。神经网络的预测结果以公式的形式添加到最终的数据表中，用于评估该曲线。
最后，工程师可以轻松地从数据库中更新数据，评估结果也会根据公式计算结果进行更新。对于本案例中由测量设备生成的数据，该评估方法似乎非常稳健，因为即使几个月内都使用了新的数据，神经网络的 R 平方值仍然很高。此外，还利用 Copilot 对人工生成的数据进行了敏感性分析。
