尋找與02Sep20統計演講事件相關的資源，科學家和工程師的數據可視化？在對我們所有的JMP可視化內容進行了廣泛的審查之後，我認為這些資產最適合在您的客戶或潛在客戶參加活動後與他們共享。這些資產是從所有來源中選擇的，包括白皮書，網絡研討會，博客，JMP On Air節目和許多其他來源。鼓勵您的聯繫人查看這些其他資產，以獲取有關JMP數據可視化功能的更多信息，並推進事後銷售工作。
如有任何疑問，請與我聯繫。
（你可以找到這裡所有過去的資源建議）
謝謝
拉里
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頂級數據可視化資產
（3星）第19集JMP On Air，數據可視化集，多位發言人
這個為時兩個小時的會議包括曾文迪（合作平台）的演講； Ross Metusalem（將高質量的可視化呈現在演示文稿中）； Peter Hersh（虛擬聯接）； Phil Kay（可視化複雜行為）；邁克·安德森（Mike Anderson）（圖表品種）。所有主題都很棒，但是要求某人投資兩個小時可能很多。如果是這種情況，請考慮分享Xan的“所有圖都是錯誤的，但有些是有用的。”
（4星）
所有圖都是錯誤的，但有些是有用的，第19集內的JMP直播環節，Xan Gregg
這個針對我們JMP播出的節目的精選節目是一個非常有力的演示，它顯示了JMP的當前版本，並且很容易理解。這也是對潛在客戶的適度時間承諾。Xan討論了數據可視化如何有效地理解信息，但這可能是不完善的。他解釋了理解視覺感知如何幫助我們進行更有效的數據可視化，並展示了JMP Graph Builder如何改善數據的表示方式以講出更清晰的故事。
（4星）借助可視數據發現超越電子表格分析，從技術上講
丹·瓦倫特（Dan Valente）和斯科特·懷斯（Scott Wise）通過本案例研究，向您展示瞭如何輕鬆地將數據從電子表格和其他來源提取到JMP中以進行數據發現。包括構建可視化和統計模型的技巧。此外，還圍繞報告和動態儀表板進行了一些討論。登陸頁面還使您能夠下載.xls工作表和JMP數據表以自行嘗試。登陸頁面還推廣了JMP試用版。在過去365天中，只有大約100次觀看，但觀看次數最多的人觀看了網絡研討會。30:00視頻中的平均觀看時間接近18:00。
（4星）數據可視化最佳實踐可以改變科學家和工程師的工作，從統計意義上講
絕對是我們最強大的資產之一。本次會議包括主題演講和小組討論。主題演講八個數據可視化神話由Nick Desbarats提出，並給出了好（壞）圖表設計的良好示例，並圍繞大腦科學以及如何影響人們如何看待數據進行了非常有趣的討論。該小組成員包括Desbarats，Chris Chen（WL Gore）和Xan Gregg（JMP），並深入探討了數據可視化最佳實踐，以幫助觀眾理解您的故事，尤其是在工程和科學組織中。
（3星）處理和解釋COVID數據，非系列網絡研討會與Byron Winegard
儘管主題不是明確地可視化數據，但Bryon顯示了JMP在此領域的優勢。考慮到話題的及時性以及大多數潛在客戶對大流行病數據的熟悉程度，這可能是一個值得分享的誘人資產。自3月底發布以來，這是我們最受歡迎的網絡研討會之一，擁有1600多次觀看（每天100多次觀看）。然而，現場直播當天有500多次觀看。
（3星）使用地理地圖，掌握JMP
非常受歡迎的網絡研討會。去年，它被瀏覽了1100多次。當訪客開始觀看視頻時，他們會觀看很多視頻。平均觀看時間超過19:00。這是一個精通JMP的網絡研討會，因此更加關注用戶，但是它確實展示了一些很棒的JMP應用程序。在演講中，Olivia Lippinscott展示瞭如何向使用Graph Builder構建的分析中添加地圖形狀。她使用了JMP文件交換所提供的JMP和郵政編碼地圖隨附的地圖文件，並展示瞭如何自定義地圖的外觀以及如何有選擇地識別和標記感興趣的區域。它是JMP可視化功能的很好的補充。
（4星）數據可視化最佳實踐，從技術上講
真正強大的資產。這22分鐘的視頻也是我們最受歡迎的網絡研討會之一，幾乎每天都有觀看。演講探討了圖形對於理解數據或數據集有多有益，但是並不是所有圖形都有效。Xan Gregg在整個演講中花了大量時間提供實用的技巧和最佳實踐，以改善您的可視化效果，並展示JMP如何有效而輕鬆地做到這一點。
（2星）成功實現數據可視化的5個步驟，JMP Blog，Nina Chan採訪Jorge迷彩
該博客來自2017年，但在讀者中非常受歡迎，在過去三年中已累積了12,000多次觀看。妮娜（Nina）在此博客中採訪了豪爾赫（Jorge），討論了他的熱門博客Excel圖表，他分享了使用Excel和他的書之類的常用工具從數據中獲得最大收益的策略。工作中的數據在其中，他探索了用於實施執行人員儀表板的這些主題和策略。尼娜還提到了他的強項JMP資源管理器研討會。
（2星）用於數據發現和分析的有效可視化技術，白皮書
這是一份較舊的資產，寫於2010年，因此可能不是最佳選擇，但這是我們最受歡迎的數據可視化白皮書。儘管如此，它並沒有看到大量的下載（大約150 /年）。這是相當基礎的資產，是對可視化功能的高層討論，用於分析數據和發現趨勢。
