Michael Anderson, ingénieur principal en développement statistique et métrologie, Corning
Fait amusant : Je cours depuis 32 ans, mais ma première course remonte à 2012, à l'âge de 46 ans ! Actuellement, j'enregistre plus de 2 500 miles par an.
Utilisateur JMP depuis 1991
"When JMP arrived, it was a revelation," says JMP Champion Michael Anderson of Corning."When JMP arrived, it was a revelation," says JMP Champion Michael Anderson of Corning."When JMP arrived, it was a revelation," says JMP Champion Michael Anderson of Corning."When JMP arrived, it was a revelation," says JMP Champion Michael Anderson of Corning."Lorsque JMP est arrivé, ce fut une révélation", déclare le champion JMP Michael Anderson de Corning.
Quelle est votre fonctionnalité préférée dans JMP ?
C'est comme demander quel enfant est mon préféré ! La réalité est que j'utilise JMP dans toutes les phases de mon travail, j'ai donc une fonctionnalité de dépistage préférée, une fonctionnalité de conception expérimentale, etc. C'est drôle, j'étais très en retard à la soirée Graph Builder et j'utilise encore assez souvent le tableau de variabilité. Maintenant, Graph Builder est l'endroit où je passe mon temps dès que j'obtiens un nouvel ensemble de données. Du côté des expérimentations, je dirais que la plupart de mes expérimentations ont été des Definitive Screening Designs, car elles sont incroyablement puissantes et efficaces pour une organisation de développement.
Quel a été votre premier emploi (jamais) ?
Il y a plusieurs façons de répondre à cette question. En tant que jeune (avant de travailler "officiellement" à 16 ans), j'avais un itinéraire papier et traînais des plateaux de sodas dans les escaliers de ce qui est maintenant le Patriots Stadium. Le premier travail régulier que j'ai eu était celui de commis de magasin dans une chaîne de la Nouvelle-Angleterre disparue depuis longtemps appelée "Bradlees". On m'a donné beaucoup de responsabilités et j'ai beaucoup appris sur les opérations commerciales, les stocks et les gens !
Quel est le moment professionnel dont vous êtes le plus fier ?
En ~ 2000, on m'a demandé de donner une conférence lors de ce qui s'est avéré être une conférence unique sur la technologie de mesure. J'ai pu parler du nouveau domaine de la diffusométrie spectroscopique. Cela se distingue comme étant l'aboutissement de beaucoup de travail acharné dans un domaine à la fois théorique et pratique. J'utilisais mes compétences en ingénierie, en optique et en statistiques d'une manière qui apporterait de nouvelles capacités à l'industrie.
Comment vous êtes-vous intéressé aux statistiques ?
J'ai suivi tous les cours de statistiques disponibles pendant mes études de premier cycle en génie et je les ai vraiment appréciés. Mais c'est lors de mon premier travail que j'ai discuté des résistances de précision avec un autre ingénieur qui ne comprenait pas les distributions, la troncature, la segmentation et le calcul de la vraisemblance qui m'ont vraiment énergisé. Il est devenu clair que je voulais poursuivre mes études supérieures en statistiques et en statistiques dans le cadre de ma carrière.
Qu'est-ce qui vous plaît le plus dans le travail que vous faites ?
J'aime pouvoir partager mon amour de l'analyse de données avec des personnes à tous les niveaux. J'aime aussi encadrer de jeunes ingénieurs qui débutent dans les statistiques et JMP.
Comment utilisez-vous JMP actuellement ?
JMP est ouvert toute la journée, tous les jours, et j'utilise de manière intensive les fonctionnalités de création de graphiques, de DOE, de tramage et de modélisation. Dans notre domaine de développement de produits et de procédés, nous interagissons constamment avec des groupes de recherche et de production. Cela signifie que nous effectuons des analyses de petits échantillons, des expériences exploratoires et utilisons des ensembles de données volumineux et étendus. Functional Data Explorer est le domaine le plus récent qui a connu une forte augmentation de son utilisation.
Quel est le premier projet sur lequel vous avez travaillé avec JMP ?
J'étais nouveau dans une entreprise de taille moyenne et je dirigeais un projet à haute visibilité et je savais que ma réputation serait faite d'une manière ou d'une autre. J'avais récemment commencé à utiliser JMP et je l'ai utilisé pour examiner des données préliminaires et exécuter une expérience factorielle simple. En deux semaines, j'ai pu présenter, à l'aide de trois graphiques, des résultats qui montraient le problème et suggéraient une solution d'une manière qui avait été manquée pendant près de deux ans. La puissance de JMP et tout ce qu'il permettait était fermement établi pour moi et pour beaucoup d'autres à ce moment-là.
Y a-t-il quelque chose que vous voudriez dire au développement de JMP ou à John Sall ?
Je tiens à remercier John Sall et tous les incroyables développeurs derrière JMP pour leur vision et leur dévouement. Il est difficile d'imaginer comment étaient les choses en 1989 en tant qu'ingénieur et statisticien. Il y avait des progiciels qui pouvaient faire des analyses, d'autres qui pouvaient faire des graphiques de présentation et d'autres encore pour des fonctionnalités de qualité spécialisées. Mais chacun avait des inconvénients importants et des courbes d'apprentissage. Lorsque JMP est arrivé, ce fut une révélation. Comme il a été rapide et facile de franchir les premières étapes de l'analyse de nos données. Je faisais une présentation lors d'une conférence en 1994 et j'utilisais un graphique Fit Y by X avec quelques éléments d'ajustement supplémentaires. Ensuite quelqu'un m'a demandé si j'avais utilisé JMP ! Nous avons ensuite entamé une discussion sur notre amour pour JMP et sur la façon dont il avait tellement changé notre flux de travail depuis que nous avions commencé à l'utiliser.
Comment voyez-vous le domaine de la science des données/analytique évoluer dans les 20 à 50 prochaines années ?
La mort de l'analyse statistique basée sur l'homme est grandement exagérée. J'ai été éduqué juste à la fin de l'apprentissage de l'utilisation d'une règle à calcul. J'ai appris à calculer manuellement l'ANOVA, la régression, les mathématiques matricielles, etc. À l'époque, certains déploraient l'utilisation d'ordinateurs pour faire ces choses, affirmant que cela remplacerait les statisticiens pensants par des machines froides. Nous apprenons maintenant que l'IA et le ML rendront les statisticiens obsolètes. Je n'y crois tout simplement pas. À chaque nouvelle avancée technologique, nous avons constaté que la capacité des personnes à mieux utiliser les données était la clé de l'apprentissage et de l'innovation.
