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성공적인 인공지능 도입을 위한 Data Analytics의 역할: 철강산업 인공지능 개발 사례를 통하여 (2020-KR-45MP-711)
Monday, November 30, 2020
Level: Intermediate 최근 제조산업에서도 스마트팩토리 또는 디지털전환이라는 이름으로 빅데이터와 인공지능에 대한 관심은 뜨겁다. 이러한 관심은 불량을 줄이거나 생산 비용을 절감하기 위한 목적으로 대량의 공정데이터로부터 조업을 학습한 인공지능이 스스로 더 나은 최적 조업을 수행할 수 있을 것이라는 기대감에서 비롯된 것이다. 본 발표에서는 이에 해당되는 사례로서 철강산업에서 실제 생산 공정에 인공지능을 개발하여 적용한 과정을 소개한다. 해당 알고리즘을 직접 설계하고 개발한 개발자로서, 본 사례를 통해 인공지능의 개발 과정에서 그리고 개발 이후인 관리 과정에서 여전히 JMP와 같은 분석 소프트웨어가 필요한 이유에 대해서 언급한다. 본 발표는 특정 목적을 위해 개발된 하나의 솔루션으로 인식될 수 있는 인공지능이 사후 관리가 지속적으로 필요하다는 점을 시사함으로써 추후 이와 유사한 과업을 수행할 조직에게 올바른 계획을 수립할 수 있게 하는데 의의를 둔다.
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고객 서비스 데이터 분석을 통한 모델별, 지역별 제품 특성 파악 (2020-KR-30MP-701)
Monday, November 30, 2020
Level: Intermediate 최근 수집되고 있는 데이터의 종류 및 양이 급격히 증대하면서 데이터 분석에 대한 필요성은 계속해서 증가하고 있다. 데이터 분석 업무는 그 영역을 한정할 수 없을 만큼 다양한 범위를 다루어야하는 상황이다. 범용적 활용이 가능하면서도 대용량 데이터를 제어할 수 있는 도구가 필요하다.   JMP를 활용할 경우 분석가는 다종, 다량의 데이터를 빠른 속도로 분석할 수 있다. 제조업은 고객이 만족할 수 있는 제품을 생산하여 판매하는 것이 중요하다. 고객 서비스 데이터는 제품 개발 방향 설정, 중점 관리 품질 항목 추출 등 유효한 특성을 분석할 수 있는 근거가 된다.   본 글에서는 JMP를 활용하여 고객 서비스 데이터 기반한 모델, 지역 특성을 파악하고 쉽게 이해할 수 있는 직관적 형태로 변환하였다. 다양한 변수 간의 상관성을 확인하고 데이터가 내포하고 있던 의미를 추출하였다. 원재료 형태의 데이터는 해석을 통해 의사 결정에 활용이 가능한 의미 있는 결과로 변환 될 수 있다.
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Rest API를 활용하여 JMP에서 DATA 방법 및 분석 환경 개선 (2020-KR-30MP-699)
Monday, November 30, 2020
Level: Intermediate JMP로 분석 할 때 가장 먼저해야 할 일은 데이터를 가져 오는 것입니다. 그러나, 대부분의 회사는 보안상의 이유로 직원이 데이터 아카이브에 액세스하는 것을 허용하거나 제한하고 있습니다. 또한 데이터베이스 나 FTP 서버에 연결하는 서비스를 JSL로 작성하는 것도 쉽지 않습니다. 실제로 데이터에 직접 액세스 할 수 없거나 데이터 엔지니어링 기술이 부족한 경우 데이터를 JMP로 가져 오는 것은 매우 어려운 작업입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 소스에서 JMP로 데이터를 전송하는 REST API 기반 서비스를 개발하고, JSL 스크립트 UI를 사용하여 사용자는 JMP에서 분석에 필요한 데이터를 쉽게 액세스할 수 있게 구현 하였습니다. Python으로 개발 한 서비스를 통해 보안 문제를 해결하고 다양한 오픈 소스 소프트웨어를 활용할 수 있습니다. 이렇게하면 데이터 수집 전처리가 용이해서 분석의 효율성과 생산성이 향상됩니다.
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特別チュートリアルセッション　JMPによる統計的機械学習入門（2021年6月15日までの期間限定公開）
Friday, December 18, 2020
2020年11月に開催した「Discovery Summit Japan Online」で、「さらに詳しく聞きたい」という ご要望が多く寄せられたチュートリアルセッションであった「特別チュートリアル JMPによる 統計的機械学習入門」を、5月13日（木）、5月20日（木）に、2回シリーズで開催をさせていただきました。   本セミナーの動画を、2021年6月15日（火）17時までの期間限定にて公開いたします。 ※公開を終了いたしました。   セミナータイトル 特別チュートリアル JMPによる統計的機械学習入門（全2回）     概要 JMP (Pro)を使えばR , Pythonなどに較べて手軽に分析を楽しめます。 フルオーダーメイドの分析とはいきませんが、セミオーダーには十分に対応が可能です。 JMPを使えば以下のようなことが簡単に実行できます。   ① コマンドを打ちこまなくてもマウス1つで分析が可能に ② グラフと統計量のセット ③ 分析プロセスをスクリプトに残せる ④ 分析プロセスの流れに沿ったレポートの出力が可能 ⑤ 統計的な思想が基本にあるから体系的な理解と学習に最適　など   本報告では数値例を使ってJMPでできる予測や分類の話をします。 扱う方法はカーネル平滑化、SVMやニューロ判別などです。 また、従来の統計的な多変量解析との対比も行い理解を深めます。   講師ご紹介 廣野 元久様 1984年、株式会社リコー入社。以来、社内の品質マネジメント・信頼性管理の業務、 統計学の啓発普及に従事。 品質本部QM推進室室長、SF事業センター所長を経て、現在はバイオメディカル事業センタ ヘルスケア事業支援室 薬事・品質保証G（倫理審査委員）として社内外での教育・講演などを 幅広く行っている。   東京理科大学工学部（1997-1998）、慶應義塾大学総合政策学部　非常勤講師（2000-2004）。 主な専門分野は統計的品質管理、信頼性工学。主著に「グラフィカルモデリングの実際」、 「JMPによる多変量データの活用術」、「アンスコム的な数値例で学ぶ統計的計算方法23講」、 「JMPによる技術者のための多変量解析」、「目からウロコの多変量解析」などがある。   各回のタイトル 第1回：ビッグデータで役立つJMPのグラフ機能 第2回：教師あり分類の実際
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特別チュートリアルセッション　JMPによる信頼性データの分析の実際（2021年4月16日までの期間限定公開）
Friday, December 18, 2020
その中で、「さらに詳しく聞きたい」というご要望が多く寄せられたチュートリアルのひとつであった 「JMPによる信頼性データの分析の実際」を特別チュートリアルとして3回シリーズでご紹介いただきました。   本セミナーを、2021年4月16日（金）17時まで期間限定にて公開をいたします。 ※公開を終了いたしました。   概要 信頼性工学において使われるワイブル確率紙を用いるワイブル解析の話を中心に、 信頼性データ分析のケーススタディを紹介する。 信頼性データは処理によっては誤った解釈をしてしまう場合が少なくない。 本発表では昨年に引き続きJMPを使ったデータ分析の正しい使い方のツボを 既存のやり方と比較しながら、デモを交えて紹介する。   講師 廣野 元久 氏 遠藤 幸一 氏   セッションタイトル 第1回：寿命の一変量の使い方 第2回：バスタブ曲線のフェーズで使い分ける信頼性データ分析 第3回：寿命の多変量解析
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オンデマンドでの詳細表示からワークフローまで：JMPのホバーラベル拡張機能の紹介_Nascif Abousalh-Neto(2020-JA-45MP-25)
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 JMP 15で導入されたホバーラベルの拡張機能は、オンデマンドで詳細を表示する従来の機能を超えた、エキサイティングな新しい可能性をもたらします。これまで、ホバーラベルは、現在のグラフ要素から取り出せる限られた情報のセットを表示するだけで、列にラベルの属性を設定することなど可能なカスタマイズも限られていました。 このプレゼンテーションでは、JMP 15の拡張機能によって、ユーザーがホバーラベルの内容を全体的にカスタマイズできるだけでなく、新たな探索のパターンや統合されたワークフローを組み立てられることを紹介します。 まず、ダイナミックなデータビジュアライゼーションのサムネイルを簡単にホバーラベルに追加するハイレベルコマンドを使用してみます。これは、「データのドリル」または「ドリルダウン」と呼ばれる探索的ワークフローの出発点となります。次に、それを実現しているローレベルの基盤部分を見てみます。この部分は、パワーユーザーであればこれらの新しいワークフローをカスタマイズできるJMPスクリプト言語の拡張です。 また、「ドリルアウト」ともいうべき、外部システムに接続して画像を取得する例や、ひとつのホバーラベルに複数の画像を表示するアドインを作成する方法について説明します。   【発表者プロフィール】 Nascif Abousalh-NetoはSAS社のJMP Division、研究開発グループに所属するソフトウェア開発者。2004年にSASに入社し、25年に渡るソフトウェア開発の経験を持つ。現在の業務で、データビジュアライゼーション、およびソフトウェア開発のあらゆる側面における品質の追求に情熱を注いでいる。   ※日本語音声吹き替えです。 本発表をオリジナル音声で視聴されたい方は、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）    
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Anabolic, Aphrodisiac or Analgesic? （筋肉増強剤？ 媚薬？ 鎮痛剤？）_John_Sall_Plenary
Friday, December 18, 2020
レベル：全て 私たちJMP開発チームが分析機能を開発する時、次のうちのどれを重視するかを決めなければいけません。 筋肉を増強することにより、JMPをより強力にする JMPをよりセクシーにする（ユーザーをより興奮させる？） JMPによって、ユーザーの痛みを和らげる（ユーザーの隔靴掻痒や負担を軽減する？） “A”で始まる長めの英単語として、anabolic（同化剤、筋肉増強剤）、aphrodisiac（媚薬）、analgesic（鎮痛剤）があります。これら3つのうちのどれに私たちは向かうべきでしょうか？ 講演者は、「鎮痛剤」を目指すべきだと考えています。「鎮痛剤」こそが、JMPの開発における中心的な原動力になるべきだと考えています。 もちろん、これら3つは両立しないものではありません。セクシーで強力な機能を追加することで、痛みが和らぐこともあるでしょう。しかし、「鎮痛剤」が重要です。なぜなら、痛みが生じると、私たちは動けなくなり、やる気がなくなります。痛みがあると、データが私たちに語ってくれていることを十分に読み取れず、その場に立ち止まってしまいます。    John Sallは、世界をリードするビジネス・アナリティクス・ソフトウェア・ベンダーである、SAS Institute Inc.の 共同創設者 兼 執行副社長で、科学者やエンジニア向けに開発された双方向で可視性に優れた統計的探索ソフトウェア「JMP」の開発者であり、現在もJMPのビジネスを率いています。 また、Sallは、「アメリカ統計学会」や、世界的最大級の学術団体である「アメリカ科学振興協会（AAAS）」のフェロー（特別研究員）でもあります。 加えて、自身の国際自然環境保護への強い関心から、世界自然保護基金（WWF）の役員や、スミソニアン国立自然史博物館の自然史諮委員会の委員も務めています。また、ノースカロライナ州立大学の評議委員も務めました。   ※日本語音声吹き替えです。 本発表をオリジナル音声で視聴されたい方は、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）　  
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Using Auto-Validation to Analyze Screening DOEs_Peter Hersh(2020-US-30MP-541_DSJ2020
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 自動翻訳を利用） 実験計画の過程で、多くの潜在的な重要な要因が特定されることがよくあります。これらの重要な要素をできるだけ多く調査することが理想的です。多数の要因を調査するために必要な実行回数を最小限に抑えるために使用できるスクリーニング設計には、さまざまな種類があります。 スクリーニング設計の主な目標は、さらに調査する必要のあるアクティブな要因を見つけることです。信号をノイズから分離するのは難しい場合があるため、これらの設計を分析する方法を選択することは重要です。 この講演では、ChrisGotwaltとPhilRamseyが開発した自動検証手法を使用して、さまざまなスクリーニング設計を分析する方法について説明します。焦点は、グループ直交過飽和設計（GO-SSD）と最終的なスクリーニング設計（DSD）になります。プレゼンテーションでは、これらのスクリーニング設計を分析するための他の手法と比較した自動検証手法の結果を示します。   本発表を日本語トランスクリプトと共に視聴されたい方は、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）   下のビデオでは英語の字幕が選択できます。
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Pictures from the Gallery 5: Select Advanced Graph Builder Views_Scott Wise(2020-US-45MP-533)_DSJ2020
Friday, December 18, 2020
レベル：初心者 自動翻訳を利用） 写真は千の言葉に値すると言われており、JMP Graph Builderで作成できるビジュアルは、視聴者に説得力のある情報を伝える能力において優れた芸術作品と見なすことができます。 このジャーナルプレゼンテーションでは、JMP GraphBuilderを使用して人気のある魅力的な高度なグラフビューを構築する方法を紹介します。 ギャラリージャーナルからの人気のある写真に基づいて、ギャラリー5のプレゼンテーションとジャーナルは、JMPの最新バージョンで利用可能な新しいビューを備えています。 JMP内で簡単に構築できるとは知らなかったかもしれないいくつかの一般的な業界グラフ形式を紹介します。 Ridgeline＆Plots、Contour Bag Plots、Informative Box Plotsなどのビューが含まれ、グラフに息吹を吹き込み、結果の管理に役立つ魅力的なプラットフォームを提供します。    本発表を日本語トランスクリプトと共に視聴されたい方は、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）   下のビデオでは英語の字幕が選択できます。
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Model-Driven Robust Design Monte-Carlo Approach to Cooking the Freshest and Tastiest Boiled Dumplings_Patrick Giuliano(2020-US-30MP-597)_DSJ2020
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 自動翻訳を利用） 餃子などの調理済み食品は、通常、調理パラメータを正確にプロセス制御せずに調理されます。この作業の目的は、さまざまな餃子製品の種類に基づいて餃子の調理プロセスをカスタマイズすることです。餃子の調理過程では、水温と調理時間は餃子の調理の程度（出来具合）を決める最も重要な要素です。餃子の重量、餃子の種類、バッチサイズも調理プロセスに影響を与える変数です。調理時間の予測モデルを構築するために、特別なプロパティを備えた構造化されたJMPDSDプラットフォームを構築しました。国際的に認められたISO22000食品安全管理および危害分析重要管理点（HACCP）スキーマが採用されました。最新のデータマイニングアルゴリズムを使用したJMPニューラルフィット手法をRSMと比較しました。結果は、沸騰温度、製品タイプ、餃子のサイズ/バッチ、および餃子組成物で使用される混合物によって制約された相互作用効果などの要因からのより大きな主効果の有病率を示しました。この設計/分析アプローチでは、JMPの堅牢な設計最適化、モンテカルロシミュレーション、およびHACCP管理限界を採用して、結果として生じる調理時間に対する餃子の調理要素の感度を理解および特性評価しました。全体論的アプローチは、異なる射影特性を持つモデルを組み合わせるという相乗効果を示しました。再帰的パーティションベースのAIモデルは、分類スキーマを使用して交互作用効果を推定し、古典的な（ステップワイズ）回帰モデリングは、可能性を含む2次以上の交互作用を解釈する機能を提供します二次項での曲率。このホワイトペーパーでは、プロセス全体を改善し、エネルギーコストを削減し、人件費を削減できる（AIスキーマを使用）新しい自動餃子調理プロセスと分析フレームワークについて説明しました。この新しい方法論は、外食産業におけるビジネスコストの見積もりと利益のモデル化に関する考え方を変える可能性を秘めています。    本発表を視聴するには、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）
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Sharing Visualizations Using JMP Clinical and JMP Live_John Cromer(2020-US-30MP-602)_DSJ2020
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 自動翻訳を利用） 研究結果を要約する際の優れた視覚化の価値を誇張することは困難ですが、同僚、業界の仲間、およびより大きなコミュニティと共有するための適切な媒体の選択も同様に重要です。このプレゼンテーションでは、データ、結果、視覚化を広めるために使用されるさまざまな形式について説明し、それぞれの利点と制限について説明します。JMP Live機能の簡単な概要は、エキサイティングな一連の潜在的なアプリケーションの準備を整えます。豊富なインタラクティブインターフェイスとスクリプトメソッドを使用してJMPグラフィックをJMPLiveに公開する方法を示し、最適なアプローチを選択するための例とガイダンスを提供します。プレゼンテーションは、ダイアログの設計で行われた考慮事項、パブリッシングフレームワークの仕組み、JMPライブレポートの構造、およびJMPクリニカルクライアントレポートとの関係を含む、JMPクリニカル結果用のカスタムJMPライブパブリッシングインターフェイスのショーケースで締めくくられます。公開されたレビューの潜在的な消費パターンの議論。   本発表を日本語トランスクリプトと共に視聴されたい方は、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。   下のビデオでは英語の字幕が選択できます。
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Obtain High Quality Information from FDA Online Label Repository_Wenjun Bao(2020-US-30MP-626)_DSJ2020
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 自動翻訳を利用） 医薬品および治療用生物製剤の市販後の安全性を監視することは、公衆衛生の保護にとって非常に重要です。安全監視プロセスを促進するために、FDAはFDAオンラインラベルリポジトリ（ フォルプ ）。 FOLPは、企業がFDAに提出した最新の医薬品リスト情報を収集します。 ただし、何百もの薬物ラベルをナビゲートし、意味のある情報を抽出することは困難です。使いやすいソフトウェアソリューションが役立ちます。   過去50年間の市場からの安全関連の薬物離脱の最も頻繁な単一の原因は、薬物誘発性肝障害（DILI）です。このプレゼンテーションでは、JMPテキストエクスプローラーを使用して、462の薬物ラベルをDILIインジケーターで分析します。 薬物ラベルの「警告と注意」セクションの用語とフレーズは、DILIキーワードとMedDRA用語に一致します。JMP ProのXGBoostアドインは、用語マトリックスによるXGBoost予測モデルの相互検証を通じてDILIインジケーターを予測するために利用されます。結果は、同様のアプローチが他の薬物安全性の懸念を分析するために容易に使用できることを示しています。    本発表を日本語トランスクリプトと共に視聴されたい方は、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americasに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）   下のビデオでは英語の字幕が選択できます。
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スポーツ科学とケガのSTEAMS方法論_Lily Sun(2020-JA-PO-P6)
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 フィギュアスケートを中心にスポーツ傷害のリスクと予防について検討した結果を発表します。 まず、JMPのクラスター分析、主成分分析を用いることで、傷害の諸情報を分析するための適切なアルゴリズムを選ぶのに役立つ様々なクラスタリング手法を理解しました。また、私たちはJMPのデータ可視化ツールを使用して、傷害のメカニズムを理解するための多くの相関関係と因果関係のパターンを生み出しました。これらをもとに、私たちは、JMPによる結果を用いてフィギュアスケート選手のための適切な傷害予防プログラムを開発しました。   Lily Sunは、スタンフォード・オンライン・ハイスクールの2年生で、フィギュアスケートで3度の全国大会出場経験があり、銅メダルを獲得しました。 また、彼女は、JMPの統計分析を利用して、他のスケーターやアスリートのために予防的なトレーニング技術や怪我に関する多くの情報を提供したいと願っています。   現在、彼女は、以下のような幅広い活動をしています。 「GenShe」のデジタルマーケティングインターン 「the Empathetic Leaders Movement」の、CMO兼リードインストラクター 「She Helps Her」のメディア責任者 「Women in Politics」の編集長    
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