JMP 函數資料瀏覽器：一鍵評估曲線並應用於大型資料集本次示範的任務是對來自資料庫的大型資料表（100,000 個設定檔）進行大容量設定檔評估。
此任務使用 JMP Pro 的功能資料瀏覽器 (FDE) 完成。 FDE 將曲線輪廓分解為不同的特徵，稱為「功能組件」（例如 FC1），並將每個特徵儲存到對應的欄位中。因此，像凹陷這樣的特徵會被轉換為一個標量，表示該特徵的存在（例如，FC1 >> 0 = 凹陷；FC ~ 0 = 平坦；FC << 0 = 隆起）。然後，功能組件 FC1 可以用作神經網路訓練的標籤。神經網路的預測結果以公式的形式添加到最終的數據表中，用於評估該曲線。
最後，工程師可以輕鬆地從資料庫更新數據，評估結果也會根據公式計算結果進行更新。對於本案例中由測量設備產生的數據，該評估方法似乎非常穩健，因為即使在幾個月內都使用了新的數據，神經網路的 R 平方值仍然很高。此外，也利用 Copilot 對人工產生的數據進行了敏感度分析。
