Lee Laim says domain expertise and statistical approaches complement each other at Micron. Lee Laim 表示，在 Micron，领域专业知识和统计方法相得益彰。Lee Laim 于 14 年前在 Micron Technology 开始了他的职业生涯。最初是一名半导体产量工程师，负责监控动态随机存取存储器 (DRAM) 产品生产的可靠性和组装后产量、标记产量限制工艺偏差以及执行电气特性分析和故障隔离。Lee 很早就开始接触工业统计，并迅速晋升为创新经理。
如今，他负责通过工业 4.0 计划实现公司的分析愿景，推动制造工作流程每个阶段的质量改进和成本节约。
尽管李开复的背景是半导体工程和光谱学，但他也擅长统计分析、数据挖掘和机器学习——他说这些都补充了美光的领域专业知识。
我坐下来与@leelaim谈论他在美光公司倡导部署统计方法方面所发挥的作用。
梅格：您最初加入美光时是一名收益工程师，可能在工业统计方面没有那么多经验——至少相对而言！但快进 14 年，您现在完全致力于分析转型和工业 4.0。您认为您对分析的热情如何影响了您迄今为止的职业道路？
李：我们收集的数据量很大，这就要求我们在数据存储、检索和分析方面不断创新。我觉得我目前担任创新经理一职，是之前一直专注于将数据与业务需求联系起来的直接结果。了解数据的生成、收集和存储方式是成功的三分之一；另外三分之一是了解如何访问、优化和解释数据；最后三分之一是能够与更大的网络共享洞察。
梅格：在数据和业务需求之间划一条直线，这个观点非常好——这才是分析文化的本质：让人们思考如何利用数据来解决业务挑战。哪些成功经验帮助你保持了这种思维的势头？
李：通过 API 简化更多用户的数据访问方面的改进，使得将想法付诸实践并投入生产变得更加容易。
梅格：拥有一支由工程师和科学家组成的团队有什么价值？他们不仅是领域专家，还具备统计素养。JMP 是否改变了美光领域专家运用知识和技能的方式？
李：在美光，领域专业知识和统计方法相辅相成。领域专家在抽象思维方面始终占上风，而计算机在处理大量数据方面的能力无与伦比。JMP 是一个平台，它允许我们的领域专家将他们的见解编码以部署到大型数据集上，从而在更短的时间内产生更大的影响。
Meg：JMP 提供了很多不同的资源供用户学习和交流——我正在考虑早期采用者计划和发现峰会等项目。根据您的经验，参加这类项目能给您带来什么价值？
Lee：通过早期采用者计划，我们可以了解即将发布的版本中的新功能。我们还可以看到使用现有平台的不同方式。例如，在 Graph Builder 中使用图像作为标记可以为分析提供直观的维度。
梅格：对于那些希望在组织中培育更成熟的分析文化的人，您会给出什么建议？
李：分析愿景必须由高层推动。平台、方法和培训的协调一致可以加快开发周期。
梅格：对于刚开始使用 JMP 的人您有什么建议吗？
Lee：了解不同数据类型如何影响不同的分析平台需要一些时间。了解数据类型后，使用脚本和统计索引来学习和应用对数据集的分析。
