上級統計家マリアンヌ・トフトMarianne Toftは、デンマークを拠点とするNovozymesの上級統計家です。 彼女は、コペンハーゲン大学で食品科学と技術の修士号、ケモメトリックスと分光法の博士号、応用統計学と機械学習の修士号を取得しています。
彼女のキャリアの過程で、マリアンヌは化学のバックグラウンドと応用統計を結びつけるさまざまな役職を歴任してきました。 彼女が科学者と統計の間のギャップを埋めるために働いた彼女の成功の多くを帰するのは、このスキルの組み合わせです。
ほぼ13年前にノボザイムズに入社して以来、マリアンヌは組織の分析変革とドメイン専門家への統計的アプローチの民主化において積極的な役割を果たしてきました。 彼女の仕事は、実験計画法、ANOVA、線形回帰、混合モデル、非線形モデリング、時系列分析、ケモメトリックス、機械学習など、R＆Dからサプライチェーンまでのグローバルビジネス全体をサポートする幅広い統計アプリケーションに触れています。
Meg：JMPの新規参入者からよく聞かれる反対意見の1つは、統計的アプローチがドメインの専門知識に取って代わることを懸念していることです。 JMPによって、統計家がNovozymesのドメインエキスパートとコラボレーションする方法はどのように変わりましたか？
マリアンヌ：ノボザイムズでは、統計学者が科学者にJMPを使用して自分で統計分析を行い、正しいアプローチを使用して継続的にサポートするように教えています。 私たちの統計学者は、統計を「唯一の結論を与える」ものとしてではなく、対象分野の専門知識とともに、より良い意思決定を行うのに役立つツールとして教えています。
メグ：そして、科学者が統計を仕事に取り入れることにますます熟練するにつれて、あなたはおそらくノボザイムズのグローバル組織全体でますます複雑な課題に取り組むために解放されます！ JMPの新しい使い方を学び続けるために、個人的にどこからインスピレーションを得ていますか？
マリアンヌ：私は8つに出席しましたディスカバリーサミット過去10年間で！ 私の意見では、JMPで何ができるかを学び、他の企業が行っていることに触発され、新しいバージョンがリリースされたときに最新の機能を学ぶための最良の方法です。 ソフトウェアの問題や要望について開発者と話す可能性に加えて、私の旅行は常に価値がありました。
Meg：ディスカバリーサミットは、インスピレーションの源であり、JMPとの関係を深めることで価値を付加する機会でもあるとよく言われます。 ソフトウェア開発者との関係について詳しく教えてください。 フィードバックが新しいJMPリリースに影響を与えるのに役立つと思いますか？
マリアンヌ：私はディスカバリーサミット中にJMPソフトウェア開発者と良好なやり取りをし、JMPの機能開発に影響を与えることに成功しました。 これは間違いなく貴重なことであり、JMP開発者や経営幹部でさえも「普通のユーザー」に耳を傾けるほとんどの人を驚かせます。 
Meg：組織内でより成熟した分析文化を育てようとしている人にどのようなアドバイスをしますか？
マリアンヌ：方法は2つあると思いますが、どちらが最適かは組織によって異なります。トップダウンは難しいが成功すれば速くなると思いますが、ボトムアップは遅くても簡単に始めることができます。
トップダウンとは、上級管理職に分析の価値を理解させ、ドライブ分析文化。 ボトムアップとは、科学者やエンジニアに社内でトレーニングを提供し始めることを意味します。 科学者やエンジニアが分析を使い始め、問題をより速く、より良く解決し、ストーリーを共有するにつれて、それは自然に広がります。
Meg：JMPを始めたばかりの人にどのようなアドバイスをしますか？
マリアンヌ：次のディスカバリーサミットに参加して、見てくださいjmp.comのWebキャスト、ヒントトレーニングを行い、JMPコミュニティで質問をし、統計について話し合う志を同じくする同僚を見つけます。
私はこの引用が大好きです、
私たち統計学者は、統計を「唯一の結論を与える」ものとしてではなく、あなたの専門知識とともに、より良い意思決定を行うのに役立つツールとして教えています。
私は、20年前に微生物学、発酵開発、および生物製剤製造の専門家と見なされていました。 しかし、私は中小企業ではありませんでした。
統計、データ分析、労働時間、日、週、月、年のデータを流暢に話すことが、対象分野の専門家になる唯一の方法であることに早くから気づきました。
ええと、それと1日に複数の論文を読んだり、現在の教科書を購入したり、意味や実際的な重要性を実際のデータに結び付けたりします。
しかし、質問することなく、企業は私の肩書きを中小企業のシニアディレクターから統計およびデータのシニアディレクターに変更しました。 だから、あなたは本当に勝つことはできません。
ありがとう、私はあなたの考えを楽しんだ。
ロブ
www.Dirtydata.co
あなたの洞察に感謝します、 @DirtyDataCoLLC 。 ドメインとデータの専門知識の融合が従来どのように役職に反映されていなかったかを考えるのは興味深いことです...マリアンヌが非常に優れていることをより多くの人々が認識するようになるにつれて、今後数年でそれが変化するのを見るかもしれません-その統計は専門知識と一緒に使用されるツール？
