在制造领域，面对众多数据如何快速找到影响响应变量的关键因子？

如何高效地寻找问题的根因来源？

新材料研发赢得半导体客户20nm订单的秘诀是？

如何透过制程优化提升产能创造更高利润？

答案就在7月30日JMP网络研讨会！

网络研讨会

7月30日14:00-16:00，JMP携手台湾化工领域黑带大师许烈大（David Hsu），将开展一场在线研讨会。届时，JMP台湾资深顾问老师将与David带来数据探索与数据挖掘、经典DOE的应用及精彩案例分享，让你2小时读懂数据分析如何助力化工产业升级。

在前一小时的分享中，JMP顾问老师将重点阐述并演示：

• 如何通过动态的交互式图形分析查询异常模式?

• 如何借助分布图了解数据之间的分布形态和相关性？

• 如何通过预测建模及交互式的刻画器，自动找出最佳的设定组合？

• 如何运用决策树、神经网络等建模方法，减少过度拟合造成模型偏差的影响？

• 多变量分析如何有效处理相关性问题，从而避免共线性造成的模型失准......

通过展示交互式的数据探索和数据挖掘等前瞻技术的应用，满足现代化工产业快速有效地挑出影响制程关键因子及建模的需求。

演讲内容 

1 一般统计分析及其局限

    1.1 JMP统计分析平台介绍
    1.2 分析的误区

2 数据探索以及多变量处理

    2.1  多变量的相关处理

    2.2 JMP多变量分析平台介绍

3 问题及讨论

在后一个小时的分享中，许烈大（David Hsu）先生将带来 “实验设计DOE” 在化工及材料的应用，通过阐述DOE的方法、策略、步骤及几个真实案例分享，助你了解：

• 如何为原料选择最合理的配方？

• 如何对生产过程选择最合理的工程参数？

• 如何解决那些久经未决的“顽固”质量问题？

• 如何缩短新产品的开发周期？

• 如何提高现有产品的产量和质量？

  ……

无论是在温室气体分析、可再生能源开发探、挥发性有机物分析、电子材料之电子铜箔分析、石油炼制之水质净化、半导体研磨溶液及封装材料合成树脂、显影剂等相关产业中，数据分析特别是DOE在跨部门寻找关键因子，以及实现从实验室到制程的相关案例分析中，都占据着重要的角色。

演讲内容 

1 成功案例介绍

2 什么是DOE？

3 为什么需要DOE？

4 DOE实验的基本策略

5 DOE的步骤

6 DOE的方法

7 基于JMP DOE平台的新材料研发案例

精彩直播，不容错过！

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https://www.jmp.com/zh_cn/events/live-webinars/non-series/2020-07-30.html?utm_campaign=wcl7013Z0000021ylPQAQ&utm_source=wechat&utm_medium=social

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