Wayne Levin, der Präsident von Predictum in Toronto bietet kostenlos Podcasts über statistische Methoden und ihre Anwendung mit JMP. Die Podcasts sind 15 bis 25 Minuten lang und jeder wird tausendfach heruntergeladen.
Sein Unternehmen arbeitet mit JMP- und SAS-Benutzern zusammen, um ihre Produktivität durch Schulungen und die Entwicklung kundenspezifischer Anwendungen in JMP Scripting Language (JSL) und SAS zu verbessern. Bei Predictum Podcast-Seite können Sie ein Abonnement in iTunes einrichten oder Anweisungen für andere Pod-catch-Software erhalten. Ich habe Levin, dessen Firma ein JMP-Partner ist, gebeten, uns mehr über die Podcasts zu erzählen.
Mir: Was ist in diesen Podcasts und wer ist Ihre Zielgruppe?
Wayne: Die Podcasts waren bisher meistens JMP-Anleitungen, die möglicherweise weniger bekannte oder weniger verständliche Merkmale von JMP enthüllen. Das Publikum besteht sowohl aus JMP-Anwendern, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten, als auch aus Neulingen und jenen, die erwägen, JMP in ihre Organisationen einzuführen, und mehr darüber erfahren möchten.
Bitte denken Sie daran, dass ich ein Benutzer und kein Entwickler bin, obwohl ich im Laufe der Jahre das Privileg hatte, mit fast allen Mitgliedern des JMP-Entwicklungsteams zu interagieren. Das ist meine Einstellung zu JMP.
Das einzige, was alle Zielgruppen miteinander verbindet, ist die Notwendigkeit, das Design von JMP zu verstehen. Analytische Anwendungen haben kein gemeinsames Design wie beispielsweise Textverarbeitungsanwendungen. Dies ist sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance. Wenn wir über eine Textverarbeitungsanwendung oder eine Tabellenkalkulation sprechen, gibt es bereits eine Reihe von Produkten, die bereits etabliert sind. Wenn Sie also gewohnt sind, eine Textverarbeitungsanwendung zu verwenden, können Sie wahrscheinlich ohne allzu große Schwierigkeiten zu einer anderen wechseln. Dies kann von Vorteil sein, ist aber auch insofern nachteilig, als es die Innovation einschränkt, da das Produkt im aktuellen Design auf die eine oder andere Weise verankert ist.
JMP ist auf diese Weise nicht verankert. Ich verwende JMP seit Version 3, und schon damals war klar, dass es ein bewusstes Design gab, das sich nicht von anderen unterscheidet. Als JMP 4.0 im Jahr 2000 herauskam, wurde der Designunterschied deutlicher. Die Entwickler haben hervorragende Arbeit geleistet, nicht nur die Rechenlast zu reduzieren, sondern auch den gesamten Analyseprozess zu erleichtern.
Mir: Können Sie uns ein konkretes Beispiel geben?
Wayne: Sicher. In unserer allerersten Episode ging es um Zeilenstatus, und wir untersuchen, wie es "bewährte Methode" ist, alle variablen Teilmengen Ihrer Daten in einer Datentabelle zu speichern, anstatt variante Teilmengen der Daten in verschiedenen Dateien (oder Tabellenkalkulationen) zu haben . Denk darüber nach. Wie einfach ist es für jemanden, einen Datensatz aus einem Projekt zu holen, an dem sie vor Monaten gearbeitet haben und das damit ausgeführt wird? Wenn Sie alle Varianten an einem Ort aufbewahren (einschließlich Notizen über die Spalte Note-Eigenschaft und Analysen, die als Tabellenskripts gespeichert sind), ist es viel einfacher, sich neu zu orientieren. Das Verwalten von Varianten-Subsets in einer Tabelle kann leicht mit Zeilenstatusspalten erreicht werden. Wir haben ziemlich viele E-Mails von neuen Benutzern erhalten, in denen der Nutzen dieser Funktion beschrieben wird, und von erfahrenen Benutzern, die überrascht waren, dass sie nach all ihrer Zeit, die JMP verwendet, nie die Zeilenzustände erkundet hatten.
Mir: Dann liegt der Fokus der Podcasts auf Schrauben und Muttern.
Wayne: Soweit aber das ändert sich. Predictums Motto lautet "Analytische Produktivität". Das bedeutet, dass die Benutzer ihre Zeit damit verbringen, Erkenntnisse aus ihren Analysen zu erhalten. Ein weiterer großer Vorteil von JMP ist, wie die Analyse so visuell ist, ohne die wichtige Rolle der Rohstatistik zu disqualifizieren. Ich habe kürzlich ein Buch von John Medina gelesen Gehirnregeln . Regel 10 besagt, dass die Vision alle anderen Sinne übertrumpft. JMP hat einige wirklich innovative grafische Ansätze für die Analyse. Mein Favorit ist das Leverage-Plot, und dies ist das Thema der letzten beiden Episoden.
Mir: Was war dein beliebtester Podcast?
Wayne: Das ist schwer zu beantworten. Sie alle erhalten Tausende von Downloads, aber einige erhalten mehr wertschätzende Rückmeldungen als andere. Die Row State-Episode war sicherlich beliebt, aber auch die Vielfalt der Möglichkeiten, Berichte zu speichern.
Mir: Welche Themen haben Sie für kommende Podcasts geplant?
Wayne: Power und Oneway ANOVA, die eine unserer JSL-basierten Illustrationen nutzen.
Mir: Welche anderen Leckereien haben Sie auf Ihrer Website?
Wayne: Wir verwenden JSL, um so genannte Analytical Workflows ™ zu entwickeln, Anwendungen, die allgemein benötigt werden. Wir haben gerade eine für die Dosisreaktionsanalyse fertiggestellt - jetzt im Bild unsere Homepage - sowie eine, die wir Multi-Response nennen, die eine vollständige und schrittweise Regression für eine Reihe von Antworten (Dutzende, Hunderte, Tausende) ermöglicht. Benutzer können schnell feststellen, was statistisch signifikant und praktisch signifikant ist, indem Spezifikationsgrenzen in die Analyse aufgenommen werden.
Mir: Was ist Ihre Lieblingsmusik, die Sie hören können, wenn Sie in JMP arbeiten?
Wayne: Fast alles. Ich liebe George Harrisons Musik immer. Vom klassischen Rock über Barock bis zur Oper - sie alle fördern den kreativen Prozess. In letzter Zeit habe ich etwas tibetische und indische Musik aufgenommen.
