Wayne Levin, il Presidente di Predictum a Toronto, offre gratuitamente podcast sui metodi statistici e la loro applicazione usando JMP. I podcast durano da 15 a 25 minuti e ciascuno viene scaricato migliaia di volte.
La sua azienda lavora con gli utenti di JMP e SAS per migliorare la loro produttività attraverso l'educazione e lo sviluppo di applicazioni personalizzate in JMP Scripting Language (JSL) e SAS. A Predictum pagina podcast , puoi impostare un abbonamento su iTunes o ottenere istruzioni per altri software di cattura dei bachi. Ho chiesto a Levin, la cui azienda è un partner JMP, di dirci di più sui podcast.
Me: Cosa c'è in questi podcast e chi è il tuo pubblico previsto?
Wayne: I podcast finora sono stati per lo più JMP how-to, rivelando forse le caratteristiche meno conosciute o meno comprese di JMP. Il pubblico è composto da entrambi gli utenti JMP che stanno cercando di aggiungere ai loro set di competenze così come i nuovi arrivati e coloro che stanno prendendo in considerazione l'introduzione di JMP nelle loro organizzazioni e vogliono saperne di più.
Ricorda che sono un utente, non uno sviluppatore, anche se nel corso degli anni ho avuto il privilegio di interagire con quasi tutti i membri del team di sviluppo di JMP. Quindi, questa è la mia opinione su JMP.
L'unica cosa che lega tutti gli spettatori è la necessità di comprendere il design di JMP. Le applicazioni analitiche non hanno un design comune come, ad esempio, applicazioni di elaborazione testi. Questo presenta sia una sfida che un'opportunità. Se stessimo parlando di un'applicazione per l'elaborazione di testi o di un foglio di calcolo, esiste già un design consolidato su un numero di prodotti. Quindi, se sei abituato a utilizzare un'applicazione di elaborazione di testi, puoi probabilmente passare a un'altra senza troppe difficoltà. Questo può essere un vantaggio, ma è anche uno svantaggio in quanto limita l'innovazione in quanto il prodotto è ancorato in una misura o nell'altra al progetto attuale.
JMP non è ancorato in questo modo. Sto usando JMP dalla versione 3, e anche allora era chiaro che c'era un design intenzionale che non è come gli altri. Quando JMP 4.0 uscì nel 2000, la distinzione del design divenne molto più evidente. Gli sviluppatori hanno fatto un ottimo lavoro non solo per alleviare l'onere del calcolo, ma anche per facilitare il processo analitico totale.
Me: Puoi darci un esempio specifico?
Wayne: Sicuro. Il nostro primo episodio riguardava Row States, ed esploriamo come sia una "best practice" mantenere tutti i sottoinsiemi varianti dei dati in una tabella di dati, invece di avere sottoinsiemi varianti dei dati su vari file (o fogli di calcolo) . Pensaci. Quanto è facile per chiunque raccogliere una serie di dati da un progetto su cui hanno lavorato mesi fa e correre con esso? Mantenendo tutte le varianti in un unico posto (incluse le note tramite la proprietà Note della colonna e le analisi memorizzate come Script di tabella), è molto più facile ottenere il riorientamento. Mantenere sottoinsiemi varianti in una tabella è facilmente realizzabile con le colonne Stato riga. Abbiamo ricevuto un bel po 'di e-mail dai nuovi utenti su quanto sia utile questa funzionalità e da utenti esperti che sono rimasti sorpresi dal fatto che, dopo tutto il loro tempo con l'utilizzo di JMP, non hanno mai esplorato i Row State.
Me: Quindi il focus dei podcast è matto e bulloni?
Wayne: Finora, ma sta cambiando. Il motto di Predictum è "Produttività analitica". Ciò significa che gli utenti passano il loro tempo a ottenere informazioni dalle loro analisi, tutte loro. Una delle altre cose straordinarie su JMP è il modo in cui rende l'analisi così visiva senza squalificare il ruolo importante delle statistiche non elaborate. Recentemente ho letto un libro di John Medina chiamato Brain Rules . La regola 10 è che la visione supera tutti gli altri sensi. JMP ha alcuni approcci grafici davvero innovativi per l'analisi. Il mio preferito è il Leverage Plot, e questo è l'argomento dei due episodi più recenti.
Me: Qual è stato il tuo podcast più popolare?
Wayne: È difficile rispondere. Ricevono tutti migliaia di download, ma riceviamo più feedback di apprezzamento su alcuni rispetto ad altri. L'episodio di Row State era certamente popolare, ma anche quello sulla varietà di modi per salvare i resoconti.
Me: Quali argomenti hai pianificato per i podcast imminenti?
Wayne: Power and Oneway ANOVA, che sfrutterà uno dei nostri set di illustrazioni basate su JSL.
Me: Quali altre chicche hai sul tuo sito Web?
Wayne: Usiamo JSL per sviluppare ciò che chiamiamo Analytical Workflows ™, applicazioni che sono ampiamente richieste. Ne abbiamo appena terminato uno per l'analisi Dose Response, ora disponibile la nostra homepage - così come uno che chiamiamo Multi-Response, che facilita la regressione completa e graduale attraverso una serie di risposte (dozzine, centinaia, persino migliaia). Consente agli utenti di determinare rapidamente ciò che è statisticamente significativo e praticamente significativo incorporando i limiti delle specifiche nell'analisi.
Me: Qual è la tua musica preferita da ascoltare mentre lavori in JMP?
Wayne: Quasi niente. Amo la musica di George Harrison, ho sempre avuto. Dal rock classico al barocco all'opera, alimentano il processo creativo. Ultimamente, ho raccolto musica tibetana e indiana.
