Senior Statistician Marianne Toft上級統計学者マリアンヌ・トフトマリアンヌ・トフトは、デンマークに拠点を置くノボザイム社の上級統計学者です。彼女は、コペンハーゲン大学で食品科学と技術の修士号、化学測定と分光学の博士号、応用統計と機械学習の修士号を取得しています。
マリアンヌは、そのキャリアを通じて、化学の背景と応用統計を結び付けるさまざまな役職を歴任してきました。科学者と統計の間のギャップを埋めるために彼女が成功したのは、このスキルの組み合わせによるものだと彼女は考えています。
約 13 年前に Novozymes に入社して以来、マリアンヌは組織の分析変革と分野専門家に対する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、ケモメトリクス、機械学習を含む幅広い統計アプリケーションに触れており、研究開発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しています。
Meg: JMP の初心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専門知識に取って代わるのではないかという懸念です。 JMP により、Novozymes の統計担当者と各分野の専門家が協力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、統計学者が科学者たちに、JMP を使用して統計分析を自分で行うように指導し、正しいアプローチを使用できるように継続的にサポートします。私たち統計学者は、統計を「唯一の結論を与える」ものとして教えているのではなく、主題に関する専門知識と合わせて、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、科学者が自分の研究に統計を組み込むことにますます熟練するようになると、おそらく、ノボザイムズの世界的な組織全体で、より複雑な課題に取り組むことができるようになるでしょう。 JMP の新しい使用方法を学び続けるためのインスピレーションは、個人的にどこから得ていますか?
マリアンヌ:私は過去 10 年間で 8 回のディスカバリー サミットに参加しました。これらは、JMP で何ができるかを学び、他の企業が行っていることからインスピレーションを得て、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あると私の考えではあります。それに加えて、ソフトウェアの問題や要望について開発者と話すことができるので、私の旅行は常に価値がありました。
メグ: Discovery Summit は、インスピレーションの源であると同時に、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話されます。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。あなたの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っていると思いますか?
マリアンヌ: Discovery Summit 中に JMP ソフトウェア開発者と良好な交流を持ち、JMP の機能開発に影響を与えることにも成功しました。これは間違いなく貴重なことであり、JMP 開発者や経営幹部さえも「一般ユーザー」の意見に耳を傾けているという事実は、ほとんどの人を驚かせます。 
メグ: 組織内でより成熟した分析文化を育もうとしている人に、どのようなアドバイスをしますか?
マリアンヌ: 2 つの方法があると思いますが、どちらが最善であるかは組織によって異なります。トップダウンの方法は難しいですが、成功すればより早く実行できると思います。もう 1 つはボトムアップの方法で、時間はかかりますが、結果を得るのが簡単です。始めました。
トップダウンとは、上層部に分析の価値を理解してもらい、分析文化を推進してもらうことを意味します。ボトムアップとは、科学者やエンジニアに対して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用し始めて、問題をより迅速かつ適切に解決し、ストーリーを共有し始めると、分析は自然に広がります。
メグ: JMP を始めたばかりの人にアドバイスはありますか?
マリアンヌ:次回の Discovery Summit に参加し、 jmp.com で Web キャストを視聴し、 STIPSトレーニングを受講し、JMP コミュニティで質問し、統計について話し合う同じ考えを持つ同僚を見つけてください。
組織内に優れた分析力を構築します。方法については、 jmp.com/advocateをご覧ください。
あなたの洞察をありがとう、 @DirtyDataCoLLC . 従来、ドメインとデータの専門知識の融合が役職に反映されていなかったことを考えるのは興味深いことです...マリアンヌが非常にうまく述べたことをより多くの人々が認識するようになるにつれて、今後数年で変化が見られるかもしれません-その統計は専門知識と一緒に使用されるツール?
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」ものとして教えるのではなく、専門知識と合わせてより良い決定を下すのに役立つツールとして教えています。
私は、20 年前には微生物学、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。
私は早い段階で、統計、データ分析、労働時間、日、週、月、年に流暢にデータを扱うことが、対象分野の専門家になる唯一の方法であることに気付きました。
それと、1 日に複数の論文を読み、最新の教科書を購入し、意味や実用上の重要性を現実世界のデータに関連付けます。
しかし、会社は尋ねることなく、私の役職を SME シニア ディレクターから統計データ担当シニア ディレクターに変更しました。 だから、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
