Gian-Franco Pironti 是德國達姆施塔特 Merck KGaA 電子、高性能材料和表面解決方案的應用工程師。 他在使用光探測和測距 (LiDAR) 和無線電探測和測距 (RADAR)，以及具有擴展景深和虛擬現實建模語言的顯微鏡方面擁有豐富的經驗。 Gian-Franco 的職業生涯始於默克集團的研發化學品生產，在電子化學品和塗料領域擁有超過 35 年的經驗。
梅格：數據科學在塑造您的職業軌跡方面發揮了什麼作用？ 是否有一個轉折點讓您意識到數據的重要性和潛力？
詹弗蘭科：作為一名應用工程師，我很快意識到收集、處理和分析數據非常重要。 一開始，這個過程有點耗時，但我訪問的數據越多，結果就越好。 我意識到我不應該在不從不同角度檢查數據的情況下浪費時間分析數據。
在裡面半導體行業，我們分析流程、成本、效率和影響的方法需要大量數據！ 如今，研究也需要大量信息——必須處理技術和分析結果。
梅格：在提倡分析方法時，您最常遇到什麼樣的反對意見？ 你是如何克服這些挑戰的？
詹弗蘭科：大多數反對意見都圍繞著擁有太多數據或過於復雜、分散的數據集。 如果這種複雜性導致您專注於不太重要的事情而忽略了更相關或更重要的因素，那麼這種複雜性可能會導致總體價值損失。 在一定程度上，我改變了處理數據的方式，以及我對數據整體價值的看法。 您擁有的數據越多——即使一開始看起來不重要——最終的畫面或結果也會越清晰。
梅格：在涉及工業統計數據和/或分析支持的價值時，您遇到過哪些常見的誤解？
詹弗蘭科：人們可能會認為有些數據一開始並沒有那麼重要，但是在數據量巨大的情況下，遲早要見樹不見林！ 收集數據——事實上是所有類型的數據——正變得日益重要，以便觸發、跟踪和分析所有類型的增值活動和流程。 在我們的行業中，數據對於改進和穩定流程、在遇到麻煩之前獲得預警或預測趨勢、降低成本和贏得時間至關重要。
梅格：你如何最大化你從中獲得的價值JMP ？ 您認為其他人未充分利用 JMP 社區的任何功能或方面嗎？
詹弗蘭科：在我個人看來，從事支持、問題分析以及搜索基於事實和數據的解決方案的技術人員尚未看到 JMP 的強大功能。 即使只是快速概覽，圖形方法也可以讓您包括或排除您在分析中觀察到的參數。 然後你可以深入研究，解決問題，例如通過應用美國能源部.
梅格：您利用了哪些 JMP 資源（如果有）？ 您覺得有什麼特別有用的嗎？
詹弗蘭科：就我個人而言，最有幫助的是可視化數據的可能性。 我總是先使用分佈直方圖，然後是多元分析和 3D 散點圖來分析我的數據。 這個過程讓我很好地了解如何處理和/或解決問題。 後來，我進入了DOE。
梅格：你對那些正在努力的人有什麼建議嗎？提高分析採用率在他們的組織內？
詹弗蘭科：檢查然後分發關於 JMP 的 YouTube 視頻去說服別人！
梅格：剛開始使用 JMP 的人怎麼樣？
詹弗蘭科：我肯定會推薦查看 YouTube 上的 JMP 軟件頻道。 並簡單地自己嘗試一下，從清晰、排列良好的少量數據開始。
梅格：關於分析，您現在知道的有哪些是您希望多年前就知道的？
詹弗蘭科：大多數人從 Excel 數據表開始——二維圖形可以很好地排列到某個閾值。 不過，他們遲早會達到 Excel 工作表的功能極限，並開始學習如何在 Excel 中使用數據透視表。 這可能會有所幫助，但遲早他們會受到限制。 然後是 JMP，他們可以一下子向前邁出一大步。
