Gian-Franco Pironti 是一名应用工程师，在德国达姆施塔特的 Merck KGaA 从事电子、高性能材料和表面解决方案方面的工作。 他在使用光探测和测距 (LiDAR) 和无线电探测和测距 (RADAR) 以及具有扩展景深和虚拟现实建模语言的显微镜方面拥有丰富的经验。 Gian-Franco 的职业生涯始于默克集团的研发化学品生产，在电子化学品和涂料领域拥有超过 35 年的经验。
梅格：数据科学在塑造你的职业轨迹方面发挥了什么作用？ 是否有一个转折点让您意识到数据的重要性和潜力？
吉安-佛朗哥：在我作为应用工程师的工作中，我很快意识到收集、处理和分析数据非常重要。 一开始，这个过程有点耗时，但我访问的数据越多，结果就越好。 我意识到我不应该在不从不同角度检查数据的情况下浪费时间分析数据。
在里面半导体行业，我们分析流程、成本、效率和影响的方法需要大量数据！ 而如今，研究也需要大量信息——必须解决技术和分析结果。
梅格：在提倡分析方法时，您最常遇到哪些反对意见？ 你是如何克服这些挑战的？
吉安-佛朗哥：大多数反对意见都集中在数据过多或过于复杂、分散的数据集上。 如果这种复杂性导致您专注于不太重要的事情而忽略更相关或重要的因素，则可能会导致总体价值损失。 在一定限度内，我已经改变了我处理数据的方式，以及我对数据整体价值的看法。 你拥有的数据越多——即使一开始看起来并不重要——最终的图片或结果就会越清晰。
梅格：在工业统计和/或分析支持的价值方面，您遇到过哪些常见的误解？
吉安-佛朗哥：刚开始人们可能会认为有些数据并不那么重要，但在数据量巨大的情况下，迟早你看不到所有树木的森林！ 为了触发、跟踪和分析所有类型的增值活动和流程，收集数据（实际上是所有类型的数据）变得日益重要。 在我们的行业中，数据对于改进和稳定流程、在遇到麻烦之前获得预警或预测趋势、降低成本和赢得时间至关重要。
梅格：你是如何最大化你从中获得的价值的JMP ? 您认为 JMP 社区的任何功能或方面是否被其他人未充分利用？
吉安-佛朗哥：在我个人看来，在支持、问题分析和搜索基于事实和数据的解决方案领域的技术人员尚未看到 JMP 的强大功能。 即使只是为了获得一个快速而粗略的概述，图形方法也允许您包含或排除您在分析中观察到的参数。 然后，您可以深入研究，解决问题，例如通过应用美国能源部.
梅格：您利用了哪些 JMP 资源（如果有）？ 有什么你觉得特别有用的吗？
吉安-佛朗哥：就我个人而言，最有帮助的是数据可视化的可能性。 我总是从分布直方图开始分析我的数据，然后是多元分析和 3D 散点图。 这个过程让我很好地了解了如何处理和/或解决问题。 后来，我踏入了能源部。
梅格：您对正在尝试的人有什么建议吗？提高分析采用率在他们的组织内？
吉安-佛朗哥：签出然后分发关于 JMP 的 YouTube 视频说服别人！
梅格：刚开始使用 JMP 的人怎么样？
吉安-佛朗哥：我肯定会建议您查看 YouTube 上的 JMP 软件频道。 只需自己尝试一下，从清晰、排列良好、少量的数据开始。
梅格：当谈到分析时，您现在有没有什么是您希望多年前就知道的？
吉安-佛朗哥：大多数人从 Excel 数据表开始——可以很好地排列到某个阈值的二维图形。 不过，他们迟早会达到 Excel 工作表的极限，并开始学习如何在 Excel 中使用数据透视表。 这可能会有所帮助，但迟早会再次受到限制。 然后是 JMP，他们可以一下子向前迈出一大步。
