Gian-Franco Pironti 是德国达姆施塔特 Merck KGaA 电子、高性能材料和表面解决方案的应用工程师。 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：数据科学在塑造您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？
詹弗兰科：作为一名应用工程师，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！ 如今，研究也需要大量信息——必须处理技术和分析结果。
梅格：在提倡分析方法时，您最常遇到什么样的反对意见？ 你是如何克服这些挑战的？
詹弗兰科：大多数反对意见都围绕着拥有太多数据或过于复杂、分散的数据集。 如果这种复杂性导致您专注于不太重要的事情而忽略了更相关或更重要的因素，那么这种复杂性可能会导致总体价值损失。 在一定程度上，我改变了处理数据的方式，以及我对数据整体价值的看法。 您拥有的数据越多——即使一开始看起来不重要——最终的画面或结果也会越清晰。
梅格：在涉及工业统计数据和/或分析支持的价值时，您遇到过哪些常见的误解？
詹弗兰科：人们可能会认为有些数据一开始并没有那么重要，但是在数据量巨大的情况下，迟早要见树不见林！ 收集数据——事实上是所有类型的数据——正变得日益重要，以便触发、跟踪和分析所有类型的增值活动和流程。 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：你如何最大化你从中获得的价值JMP ？ 您认为其他人未充分利用 JMP 社区的任何功能或方面吗？
詹弗兰科：在我个人看来，从事支持、问题分析以及搜索基于事实和数据的解决方案的技术人员尚未看到 JMP 的强大功能。 即使只是快速概览，图形方法也可以让您包括或排除您在分析中观察到的参数。 然后你可以深入研究，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）？ 您觉得有什么特别有用的吗？
詹弗兰科：就我个人而言，最有帮助的是可视化数据的可能性。 我总是先使用分布直方图，然后是多元分析和 3D 散点图来分析我的数据。 这个过程让我很好地了解如何处理和/或解决问题。 后来，我进入了DOE。
梅格：你对那些正在努力的人有什么建议吗？提高分析采用率在他们的组织内？
詹弗兰科：检查然后分发关于 JMP 的 YouTube 视频去说服别人！
梅格：刚开始使用 JMP 的人怎么样？
詹弗兰科：我肯定会推荐查看 YouTube 上的 JMP 软件频道。 并简单地自己尝试一下，从清晰、排列良好的少量数据开始。
梅格：关于分析，您现在知道的有哪些是您希望多年前就知道的？
詹弗兰科：大多数人从 Excel 数据表开始——二维图形可以很好地排列到某个阈值。 不过，他们迟早会达到 Excel 工作表的功能极限，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，但迟早他们会受到限制。 然后是 JMP，他们可以一下子向前迈出一大步。
