データ視覚化の専門家であるAmoollyaSingh（Calico）、Kathleen Schneider（Lundbeck）、Scott Wise（SAS）は、JMPの最新の統計的スピーキングイベントを発表しました。科学者とエンジニアのためのデータの視覚化.. 1,900人以上の個人がこのイベントに登録し、シリーズで最も成功したシングルイベントの1つになりました。
JMPセールスチームが顧客や見込み客とより有意義で生産的なイベント後の会話を行えるように、イベントが終了した今、登録者と位置付けるための推奨リソースの次のリストを作成しました。 このリストは、当社のWebサイト全体から適切な資産を引き出し、ホワイトペーパー、ウェビナー、JMP On Airエピソード、ブログ、STIPSモジュールなどを含みます。
このイベントに関連する推奨事項について質問がある場合は、LarryLaRussoまでお気軽にお問い合わせください。
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推奨リソース
探索的データ分析に関するSTIPSモジュール、 STIPSコース
あなたは私たちの全体を配置することを検討したいかもしれません産業問題解決のための統計的思考、無料のオンラインコースですが、このモジュールは特に、データのパターンを明らかにする方法、変数間の潜在的な関係を理解する方法、外れ値や異常な観測値などの異常を見つける方法など、セミナーで取り上げた同じトピックの多くをカバーしています。
意図的な視覚化は、複雑なデータを解きほぐすのに役立ちます、統計的に言えば
この統計的に話す講演では、基調講演のJon Schwabishが、政策、スポーツ、環境におけるより良い結果を得るために、人種平等をより意識してデータの視覚化に取り組む方法について話します。 基調講演はかなり的を絞っていますが、パネルは強力です。 Schwabishは、DavidsonのTimChartierとChemistryMattersのCourtSandauが参加し、統計とベストプラクティスに裏打ちされた優れたデータの視覚化が、データを探索し、新しい分析を見つけて、技術者以外の聴衆とのコミュニケーションの障壁を追求し、超越する強力な方法である方法について話します。 。 パネルでは、優れたビジュアルデザイン、データとの通信に関する倫理的な考慮事項、およびグラフを作成する際のトレードオフについて知っておく必要があることについて説明します。 非常に興味深い議論。
自動化されたクラスタリングと視覚化によるより迅速な洞察：MLBのケーススタディ、テックスピーキング
この30分間のウェビナーでは、シグメジャル、ボルチモアオリオールズのVP兼アシスタントゼネラルマネージャーは、クラスタリングとデータ視覚化技術を使用して、データ内の隠れたパターンを自動的に検出する方法を示します。 JMPは完全に表示され、Sigはデータの視覚化によってデータの塊を見つける方法を共有しています。自動クラスタリングを使用して、クラスターを高い精度で識別する方法。クラスタリングアルゴリズムを微調整して、データ内の固有の課題を処理する方法。
エピソード19JMPオンエア、データ視覚化エピソード、複数のスピーカー
これは、データの視覚化に焦点を当てた、JMP OnAirの特別なテーマベースのエピソードでした。 2時間のセッションには、Wendy Tseng（コラボレーションプラットフォーム）からの講演が含まれます。 Ross Metusalem（高品質の視覚化をプレゼンテーションに取り入れること）; Peter Hersh（仮想結合）; Phil Kay（複雑な動作の視覚化）;マイクアンダーソン（グラフの種類）。 すべてのトピックは素晴らしいですが、誰かに2時間を投資するように頼むのは大変かもしれません。 その場合は、Xanの「すべてのグラフは間違っていますが、一部は便利です」セッションのみを共有することを検討してください。
すべてのグラフが間違っていますが、いくつかは便利です、エピソード19内のJMPオンエアセッション、Xan Gregg
JMP on Airエピソードの1つに関するこの注目のプログラムは、非常に強力なプレゼンテーションであり、JMPの現在のバージョンを示しており、簡単に消化できます。 それはまた、見込み客にとって適度な時間の約束でもあります。 Xanは、情報を理解するためにデータの視覚化がどれほど効果的であるかについて話しますが、それは不完全な場合があります。 彼は、視覚を理解することがデータの視覚化をより効果的にするのにどのように役立つかを説明し、JMP GraphBuilderがデータの表示を改善してより明確なストーリーを伝える方法を示します。
データ視覚化のベストプラクティス、技術的に言えば
これは技術的にXanGreggと話し、視覚を理解することがより効果的な視覚化にどのように役立つかについて話します。 彼はまた、データの視覚化が情報を理解するための最も効率的なツールである理由についても話しますが、それが完璧にはほど遠いのです。 Xanは、グラフをイメージチェンジするためのベストプラクティスを示す優れた例も示しています。
データ視覚化のベストプラクティスは、科学者やエンジニアの仕事を変えることができます、統計的に言えば
間違いなく私たちの最強の資産の1つです。 このセッションには、強力な基調講演とパネルプレゼンテーションが含まれます。 基調講演、 8つのデータ視覚化の神話は、Nick Desbaratsによって提示され、良い（そして悪い）チャートデザインの良い例を示し、脳科学と人々がデータをどのように知覚するかに影響を与える方法について非常に興味深い議論に入ります。 パネルには、デスバラツ、クリス・チェン（WL Gore）とXan Gregg（JMP）は、データ視覚化のベストプラクティスを深く掘り下げて、特にエンジニアリングや科学の組織で、視聴者があなたのストーリーを理解できるように支援します。
Visual DataDiscoveryでスプレッドシート分析を超えて、技術的に言えば
DanValenteとScottWiseがこのケーススタディを行い、スプレッドシートやその他のソースからJMPにデータを簡単に取り込んでデータを検出する方法を示します。 視覚化と統計モデルを構築するためのヒントが含まれています。 また、レポートと動的ダッシュボードに関するいくつかの議論。 ランディングページでは、.xlsワークシートとJMPデータテーブルをダウンロードして、自分で試すこともできます。 ランディングページは、JMPトライアルも宣伝しています。 過去365日間で約100回の視聴しかありませんが、視聴した人はウェビナーのほとんど（またはすべて）を視聴しています。 30:00の動画の平均視聴時間は18:00近くです。
COVIDデータの操作と解釈、ByronWinegardによる非シリーズウェビナー
トピックはデータの視覚化に関するものではありませんが、Bryonはこの分野でのJMPの優位性を示しています。 トピックの適時性と大多数の見込み客にとってパンデミックデータがどれほど馴染みがあるかを考えると、これは共有する魅力的な資産になる可能性があります。 3月末にリリースされて以来、1,600回以上（1日あたり100回以上）の視聴回数を誇る人気のウェビナーの1つです。 しかし、ライブセッションの当日は500回以上の視聴がありました。
データの視覚化を成功させるための5つのステップ、JMPブログ、ニーナ・チャンがホルヘ・カモエスにインタビュー
このブログは2017年のものですが、読者に非常に人気があり、過去3年間で12,000回以上の閲覧を記録しています。 このブログでは、ニーナがホルヘにインタビューして、人気のあるブログについて話し合っています。 Excelチャート、Excelや彼の本などの一般的なツールを使用してデータを最大限に活用するための戦略を共有しています職場のデータ、ここで彼は、エグゼクティブダッシュボードを実装するためのこれらのテーマと戦略を探求します。 ニーナはまた彼の強いを参照しますJMPエクスプローラーセミナー。
データの発見と分析のための効果的な視覚化手法、 白書
これは2010年に作成された古い資産であるため、おそらく最上位の選択肢ではありませんが、最も人気のあるデータ視覚化ホワイトペーパーです。 これはかなり基本的なレベルの資産であり、データを分析して傾向を見つけるための視覚化の力についての高レベルの議論です。 これは、特定の顧客/見込み客にとって意味があると思われる場合にのみ使用します。 （まもなく、新しいホワイトペーパーで更新する予定です。）
顧客のグラフ作成リソースのすばらしいフォローアップリストを提供してくれたLarryに感謝します。 パネルディスカッションで述べたように、 JMP教育チームまた、まったく新しいコースがあることを付け加えたいと思います。 JMPグラフ作成およびレポート（JGPH ）それは最初のライブウェブ公募を持っています10月20日〜21日（インストラクター：Ledi Trutna）。 このコースは、データ内のストーリーを効果的に共有する説得力のあるグラフ、レポート、およびダッシュボードを作成したい人を対象としています。 https://support.sas.com/edu/schedules.html?crs=JGPH&ctry=US 。お気軽にご連絡くださいこのトピックから利益を得て、組織の視覚化の洞察力を高める顧客。
@Larry_LaRusso --OnDemand Webキャストがjmp.comに投稿される時期について教えてください。
