こんにちは、みんな。
感謝あなたのために接合私たちのために私たちのプレゼンテーション
のからデータに話：
使用する視覚化にドライブ継続的な改善。
私の名前はアリソンバンカイティス、そして私の共同プレゼンターはスコットW伊勢。
あ少し少しについて自分自身。
私現在監督するある小さいプロセスエンジニアのチーム
で筋の通った法人化、
しかし私はまだとても関与したでの毎日プロセスエンジニアリング尽力。
以前、私開催様々なプロセスエンジニアリング役割
でコーニー法人化、そして私はとても興奮したに見せるある場合勉強
のどうやって私たちはビューいくつかののこれらJMPツールで私たちのプロセスエンジニアリング仕事。
あ少し少しのためにスコット。
感謝あなた、アリソン。
私はスコットです賢い。
私はからJMPでサポートアリソンさんのJMP使用法、
として良いとして他の顧客での北部カリフォルニアエリア。
そして私はただ本物興奮したになれある一部のこれ本当にいいね場合勉強。
うまくいけば、あなたはそうします選ぶ上ある多くの最高実践
そしてチップからいくつかのののものそれ助けた私たち。
全て右。
私置いたの抽象的なここのために未来参照、
しかしただ欲しかったにハイライトある少しもの。
筋の通ったもっている置いたある最近の集中の上傾く、
どれの目的になくす無駄。
ツールからJMP持っている助けられたデータ視覚化、
どれので振り向くもっている有効削減の無駄。
別のアドバンテージのこれらツールはの能力に従事する
そして力を与える従業員全体を通しての組織。
これら地域意思なれの集中のこれプレゼンテーション。
私たちの初めセクションはについて排除する無駄でのデータコレクションプロセス。
でこれ場合勉強、
私たちは持っていたあるデータコレクションプロセスと不要複雑。
それ使用済みに取る20分にプロセス1つ一部。
それでにするこれ、私たちは持っていた建てられたあるデータクエリそしてアクセス。
これはただあるスクリーンショットここ見せているの例のある少しデータテーブル
どこ私たちは組み合わせた変数から様々なテーブル
に得るの出力それ私たちはは探しているのために。
そしてそれから私たちは使用済みある大きいに引くデータのためにの個人一部の中へエクセル。
これはまた、
ただあるスクリーンショットのの例データベース繋がりでエクセル
そしてのコードそれ私たちはするだろう書くでエクセル。
これだった、また、終わりのためにそれぞれ個人一部。
からそれデータ、それから私たちはできた属性データでエクセル。
私たちはできたそれから計算する平均価値観のそれぞれ属性。
私たちはするだろうそれから引く追加データから私たちのMES Webサイト、
そのようなとして一部タイプまたは他のアイテムリスト化されたここ。
それから全てそれデータだったコピーされましたの中へのエクセルまとめログ。
それで私たちは維持するのログ、
しかし私たちはそうではなかった本当にやってる何でもに追跡または分析するのデータ。
とJMP、私だったできるに合理化するのプロセス。
私建てられたこれフレームワークでについての時間
そして削減プロセス時間に五分あたり一部。
そしてでこれ場合、
これはただのために1つエンジニア自分自身、の上1つ製品それ私は働いたの上。
しかしもし私たちはできる伸ばすこれに複数製品
そして複数エンジニア、
私たちはできた本当に得ある多く大きい貯蓄の時間。
それでにするこれ、私建てられたあるデータクエリインJMP、
どれの含まれています両方の属性そしてMESデータで1つ位置。
ただあるスクリーンショットの赤いいくつかあるテーブルここ引っ張るでのデータ、
の違う変数ここ、
私たちはできるするいくつかのイニシャルフィルタリングでのデータクエリ。
それででこれ場合私選択されたある時間フレームそれ私欲しかったに集中の上
そしてそれからあるサブセットの変数それ私下選択された、
それで私しないでください管理両方データセット。
そしてそれから私できる建てるのデータテーブルここ
そしていつもクリーン上もっとののデータ後での上として必要。
後私持っていたのデータ、
私複製されたいくつかのののチャートそれ私たちはすでに持っていたでエクセル、
ただ作った彼らとても似ているそれでそれ人々できた見る
何彼らは使用済みに取引するとのためにの時間いる。
後それ、また、
私建てられたのまとめテーブルに複製する何彼らはだった使用済みに見てる。
私計算されたの平均属性データそして合併したのオリジナルテーブル
そしての表にまとめたテーブルの中へ1つまとめテーブル
それでそれ彼らはできた持っているの出力何彼らはは使用済みに見てる。
の次ものはに取るこれデータ
そして動くからデータに話。
それでにするこれ、の初めもの私だった好奇心旺盛に知る
だった何するのデータ教えて私たちについて現在パフォーマンス。
それで私プロットされたのデータ以上時間として私の初め側面
そして私意思見せるそれにあなたでJMP。
それでただを使用してこれグラフビルダー
そしてのタイムスタンプそれ私選んだ
そしてそれからの主要出力それ私始めました探しているで、
追加したそれにのチャートここ。
何私使用済みにするは手動で行くでここ
そして追加参照行を使用してこれ分野ここ。
しかし何スコット示した自分、どれのは本当にきちんとした
そしてそれから伸びるに全てののグラフ、
はそれあなたできる追加それ直接にのデータテーブル、
あなたできる追加のスペック限界。
あなたただ行くの中への変数の興味、カラムプロパティ
そして行く下にスペック限界そして追加の価値観でここ。
これはチェック済みそれでそれあなたできる見るのグラフ参照行の上それぞれグラフ。
それで一度私持っていたそれ出力、
私できた見るそれそこにははある大きい額の変化でのデータ
そして多くののの価値観だった外ののスペック限界。
それでの次もの私欲しかったにするだった比較する追加変数。
それでにするそれかわいい素早く、私だったできるにただ追加
のカラムスイッチャーにこれグラフ私すでに持っていた
による行くここそして選択するの変数私欲しかったに変化
平行との他の変数それ私信頼。
それからからここ私できる素早くクリックを通して全てこれら変数
そして見るの変化でそれぞれ1つ。
次のために自分、私持っているいくつかのプロセス知識
そして私はもちろんあなたするだろう持っているプロセス知識のあなたの状況として良い。
ベースの上これプロセス知識、私だったできるに選択するある変数
それ私考えかもしれないなれ運転いくつかののの変化。
で私の場合、
私考えそれX3かもしれないなれ責任者
のために運転いくつかののこれらトレンドそれ私だった見てる。
私置くそれの中へ私たちのグラフここ。
の他のピースのプロセス知識それ私持っている
はそれ私たちのスペックはベースのの上の平均価値のためにそれぞれ一部。
私かわったこれに平均そしてそれから私だった好奇心旺盛に見る
のラインのフィット以上時間、それで私置くそれそして追加したそれこことして良い。
の次もの私だった興味があるで見る
はある少し少しもっとについてパフォーマンスによる探しているであるコントロールチャート。
に見るのコントロールチャート、分析する品質そしてプロセスコントロールチャートビルダー、
そして私だった好奇心旺盛に見るそれに対してX2 、どれのはある一部番号
そしてそれ同じ変数それ私はされた探しているで。
あ得、私だった行くにスプリットそれ外X3より。
からここ、私たちはできる見るあるよあるシフトでの平均
ベースのの上どれのサブセットのX3 。
あまたのものそれだった明らかに自分はそれのサンプルサイズだった不均等。
に自分、知っているのプロセス、
私知る彼らはすべきそれぞれ持っている10コレクションのデータのためにそれぞれ一部。
それでベースのの上私たちのプロセス、私言った、
良い、に得るのイニシャル見てでのパフォーマンス、
私は行くに限界にのみ部品それ持っている10測定値あたり。
にするそれ、私たちは作ったある新しいデータテーブル、
掃除された上のデータまた、そして一度私持っていたこれ、
私再作成されたのコントロールチャート
とただある小さい変化。
それからここ私追加したある地元データフィルター
に持っているX3スプリット外の上二別グラフ。
それだった私の学ぶ。
今私できる見るこれらアッパーそしてより低いコントロール限界
そしてこれプロセス能力チャート、
以来今私持っているの平サブグループサンプルサイズの技術。
それはどこ私意思手それ以上にスコット。
感謝あなたとても多くの。
全て右。
私は行くに選ぶ上との休むのの話。
アリソンもっている終わりある素晴らしい仕事の理解
どこの現在パフォーマンスの彼女プロセスだった。
しかし私たちはまた考えそこにはかもしれないある程度になる他の鍵変数内で彼女データ
それできたなれ役に立つのために説明するこれら違いだった見るでの出力。
1つののものそれ私たちは試してみただった実はあるモデリング道具
それはとても単純そして頻繁使用済みに画面のために重要変数。
その呼ばれたあるパーティション。
でこれパーティション、
全てあなた持っているにするはのコース、
あなたは行くに引く上あなたのデータ
そしてそれからそれは下予測的なモデリング。
人々電話これある決断木、
そして病気見せるあなたなぜいつ私たちは始めるに埋めるそれ外。
しかし全てあなた得たにする右今は与えるそれの出力それは私たちのそこに21、
バツ21、
そして得るそれの入力私たちは欲しい。
私は行くに置く全ての入力でを除外するのためにX2 、
どれのだったの親切のある一部ID。
私は行くに取り除くそれ1つ。
そこにはだった別の1つそれアリソン推奨私削除された、
与えられた彼女プロセス知識、そしてそれだった×8.
しかし良い離れる全てのその他で。
いつ私言うわかった、
それもたらす上の始めるのある決断木。
何そのやってるはと言って、私できる作るある束の分割
そして私は行くに見てで全ての入力そして私は行くに試すに探すあるカットポイント。
良い速報基本的にどれでものそれらの変数の中へ二グループ。
意思それ与えるどれでも説明的な価値
向かっての違い私は見るでの出力？
でこれ場合、バツ21.
それでもしあなた作るの初めスプリット、その言ってるそれ私は説明した27%
の全ての違いあなたは見るでの出力
経由ただ分割するバツ19で500。
もしそのより大きなまたは等しいに500、
私は行くに持っているある多くのより低い平均の12. 67.
もしその少ないよりも500、時計外、それジャンプする上に13.
これは本当にいいねに探す他のもの私かもしれない欲しいにスプリット、
壊す、ビューの上私のグラフ。
あなたできる続く分割するそしてそれ意思見てで他の変数
のようにX3来たの中へ場所ここ
そしてアリソンすでに知っていた
それだった行くになれの重要変数。
あsあなた保つ分割、
あなたできる見るそれ始まりますに追加で条項のの予測可能性。
これRスクエア、のクローザーに1つ、のもっと予測可能な。
っていうことはのように56%予測可能性ここ。
私は消えた先にそして終わりそれ、病気見せるあなた何それビュー見た目のように。
こちらですの終了したビュー私来た上と。
私は得たこれらニース大きいカラム貢献バーここでの底。
あなたできる見るそれバツ19得たスプリット。
実は見つかった五カットポイントのためにバツ19、
しかし52%の全ての分割それだったやってる関与したバツ19、
それでそれ与えたそれあるニース大きいバー。
の次三つするだろうなれ次。
それからみんなそれ以外だったとても小さい貢献
またはいいえ貢献。
それは導く私たちに言う、
"おい、バツ19かもしれないなれ重要そしてそれ強化するX3いる重要。"
今それ私たちは持っているそれ情報、
良い、どうやって自信を持っては私たちはそれこれらものする属する
で私たちの勉強？
ここそれするだろうなれニースに見てでバツ21によるバツ19壊れた外。
これ1つ、のコース、
は行くになれただ単に行く戻るの中へ私たちの
グラフビルダー。
これチャンス私たちはできる置くのバツ19下の上の底軸
したがって、それが唯一の X になります。
しましょう行く先にそして置く私たちのバツ21右そこにはの上のY.
私たちはできる壊すそれ外によるのX3変数、どれのはかわいいいいね。
今、 1つもの私たちはかもしれない欲しいにする、 X2 はの一部ID。
私たちはできる与えるそれいくつかの色またはいくつかのかぶせる。
どちらか方法、私考える私意思ただ行く先にそして与えるそれいくつかの色ここ
そして私意思振り向くオフのライン。
それは役立つ。
しかし何するだろうなれ役立つはに使用それ地元データフィルター
それアリソン示した、
で場合彼らは欲しいに本当に見てである特定の順序の部品。
病気行く下の赤ホットスポットそこには、それ赤三角形。
病気行く地元データフィルターそしてそれから良い追加のX2、
そして美しい。
今私たちはできる行くそしてただ変化上私たちのビューによるそれ地元データフィルター。
それだったあるいいねビューそれ私たちは持っています得た。
私できる見るそれその作るある多くの違いそこには。
今1つものあなたかもしれない聞くはできた私たちさえモデルこれ？
前に私平行くそしてモデルそれそれで私たちはできる作るいくつかの予測、
どうやってもちろん午前私それX3そしてバツ19本当には影響バツ21?
良い、私たちはできる実はするある統計的テスト。
私たちはできるテスト手段。
の方法だった行くにするそれここは私たちはは行くに行く戻るに私たちのデータ。
だったただ行くに行くに分析して、
フィットYによるバツ
そして今だった行くに行くの中へ私たちの出力。
私たちは欲しいに見てでものどちらかの効果の上バツ21
によるそれらのもの私たちはお手入れについて、 X3そしてバツ19.
私は行くに置く彼ら両方でここ
そしてその行くに与える自分いくつかの違うビュー。
その行くに有効にする自分に比較する手段でこれ1つ方法分析。
私は行くに右クリック、私は行くに振り向くの上の手段テスト。
私は行くに右クリックここ。
私平のようにこれ全てペアあまりにも鍵。
私は行くに調整する私たちの軸ここ。
その得たこれらいいね手段ダイヤモンド。
の真ん中のあなたのダイヤモンドはの平均。
のエッジはあなたの95%自信その周りの平均。
の方法それ作品、
もしあなたするだろう滑り台これらもの以上、するだろう彼らは重なる？
それ見た目のように彼らはするだろう合格のように船での夜。
あるよいいえ重なり合う。
として良いとしてあなた得たこれら比較サークル、
あなたできるクリックの上1つそして見るもしの他の1つターンある違う色。
あllこれはベースのオフある0.5アルファ。
何するそれ平均？
それはあなたの自信それでそれは95%自信を持って。
結婚したなれ右95回外の100に言う入力X3する持っているのレベルそこには、
は持っているの効果の上何私の観察された対策はのためにバツ21.
与えられたそれ前に私行くそして試すにフィットあるラインまたはある曲線ライン、
私できる行く下これ赤三角形ホットスポット。
私できる行く、あなた知る何、しましょう行く先にそしてグループによるX3 。
今いつ私行く戻る下これ三角形オプション
そして私行くにフィットあるライン、またはでこれ場合、私知るあるよある少し曲率、
それで私は行くにフィットある二次関数ラインか多項式ライン。
今それ壊れたそれ外によるX-3
それで私は本当に興奮したについてそれ1つ。
の青ライン、どれのは彼の初めバージョン、 3-0、あるよの式のためにそれ。
それのみもっている20%説明可能性。
そのないある素晴らしいフィット、
しかしあなたできる見るそれ飛び降りた上に近く70% 3_1 の予測可能性。
その伝える自分それ私は得たないのみ意義で言ってるX3は違う
そして私は見るある違いいつそれ来るにバツ19によるバツ21、
しかしそれ問題のためにバツ19何レベルのX3だった話しているについて。
それはなぜの赤ラインそしての青ラインはないの上上のそれぞれ他の。
したがって、それはの交流。
もし私は行くに試すに予測する何か、私必要に含むそれ。
それででこれポイント、
私考える私持っている全てそれだった行くに必要
にするに得るでの手のアリソンスピアズ、
ある本当にいいね道具それできるヘルプ彼ら予測する何の出力は行くになれ
ベースのの上設定のX3そしてバツ19.
あなたは見るの上の画面あるプロファイラーそれ来るオフ私たちのモデリングプラットホーム、
そしてそのとても簡単に行くそしてセット上。
もし私たちは行く戻る、私は行くに行くにのフィットモデルここ。
良いする私たちの出力のためにX21また。
下私の入力、私知るX3そしてバツ19、
そこにはそれは、はとても重要。
私言った自分自身X3そしてバツ19かもしれない必要になれ交差した、
私かもしれない必要に見るそれらの相互作用。
私知るのためにX19、あるよいくつかの曲率。
の方法私するだろうチェックのためにこれは私行く、私はそうするだろう選択するバツ19、
私行く下これマクロ、そして私はそうするだろう言う多項式二程度。
私持っているそれセットで二それで私するだろう得るこれ曲線学期、多項式学期ここ。
あるよの交流、そしてこれらはの主要効果、
それでその本当に二要因、しかしそのの四もので私のモデル。
それで私はただ行くに走るそれそしてその行くに試すにフィットあるライン。
これすべき見てとても多くののようにのフィットYによるバツ。
そののみ本当に説明する52%。
これモデルはのみ説明する52%のの違い私は見るでバツ21.
ない完璧、しかしそのかわいい多くの、
考えるについてそれ、
ただのために持っている二要因そして彼らの交流
で1つの彼らの曲線条項、それはかわいい良い。
しかし何私できるする今下それ赤ホットスポットは振り向くの上のプロファイラー。
これは価値の価格の入場料。
これ右ここは行くに有効にするアリソンそして彼女チーム
に座るそこにはそして話すについて何設定私たちはすべき持っている。
S持つ私なれで
v3_1 ?
すべき私なれでv3_0
のためにこれx_3入力？
すべき私なれ低いまたは高い？
あ得、それショーそれ交流ライブ。
のために例、
病気シフトこれ色ここ。
時計何起こるいつ私は低い。
私はごめん、ない低いしかし高いの上バツ19、私は方法外ここに500。
によるの方法、あなたできるタイプで何あなたお手入れについて。
多分私欲しいに見る何そので480。
見てどうやってフラットそれラインは_0の間そして_1.
そうではありません本当に案件どれの1つ私選択する。
私は行くに得るの同じ親切の予測。
の赤は私の予測、そしての青その周りそれここ
は私の自信間隔その周りそれ予測。
のコース、これそうはしないだろうなれ良い
なぜなら私は右の上のより低いスペック限界。
時計何起こるいつ私始めるに引くそれ。
良い、私かもしれないなれより幸せなこことバージョン3-0である設定その周り350
なぜならそれ取得自分近いにのターゲット。
しかしもし私保つ行く上ここ、あなた見るどうやって急なこれラインは始める、
そして私絶対にしないでください欲しいになれの上バージョン3_1.
なぜならそれもっているあるより急なラインそしてそれもっている作ったこれスロープとても急な。
その全て到来外、しかしその相互の作用でこれプロファイラー
そして今私たちはできる遊ぶと何するだろうなれの右の設定
もし私持っていたに滞在するとバージョン3-1.
もし私行くにバージョン3-0、何するだろうなれの右設定ここ？
彼らはかもしれないなれ違う設定。
あるよいつも複数最適な設定あなたできる選択する。
これは本当にいいね。
私たちは今持っているの能力に予測する。
全て右。
継続的プロセス改善。
全てこれだった素晴らしい。
私たちは今持っているあるもっと早く方法に得る私たちの分析終わり。
私たちは消えたを通してある流れそれを有効にする私たちに探す何ですか重要
そして見る何ですか重要。
しかし何もし私たちは欲しいに使用それ情報にモニター以上時間
そして継続的に改善する私たちのプロセス？
それかもしれないなれニースに持っているのために違うレベルのX-3あるダッシュボード。
アリソンそして私働いたに作成するある標準タイプのダッシュボード
それ彼女チームは使用済みに見てる。
彼らは使用済みに見るコントロールチャート初め、
そしてそれからのプロセス能力その周り彼らのスペック。
それから次彼らはするだろう欲しいに見るの出力以上時間。
それはの上チャートでの真ん中そこには
そしてそれから下にそれもし何かありますそれ以外彼らはすべき心配について。
それだった私たちの大きい見つける、それ、 "おい、バツ19もっているの効果、"
それで彼らはするだろう欲しいに見るそれ。
最後に、の上の右手側、私たちは置くあるテーブルとの平均手段
のためにの出力の興味、プラス平いくつかのもっと出力彼らはのようにに取るある見てで。
のコース、私たちは欲しいこれになれ相互の作用。
それでどうやってできる私たちは建てるこれダッシュボードのためにレベルゼロそしてレベル1つ？
だった行くに持ってくる上私たちのデータここ。
私考える私すでに持っているそれ開かれた上ここ。
私意思行く今そしてただ作成するでただ1つ急降下。
これはなぜそのニースになれできるに保存あなたのグラフ、あなたの分析戻るにデータ。
私はただ行くにクリックそして作成するある全体束のビューここ
それは行くに複製する何のチーム望むに見る。
ここはそれコントロールチャートビルダーのためにのバツバーそしてR.
次、私たちは持っているのプロセス能力。
次、私たちは持っているそれ出力以上時間。
次、私たちは持っているの出力以上のバツ19それ私たちは欲しかったに見せる。
今私たちは持っているのテーブル。
私持っている全ての要素、そしてもしあなた持っている全ての要素、
あなたしないでください持っているに保存彼ら戻るに作る誰か走る彼ら1つである時間。
あなたできる組み合わせる彼らの中へあるダッシュボードテンプレート
そしてその下ファイル、新しいダッシュボード。
それ意思許可するあなたに選ぶいくつかのタイプのテンプレートに始めるオフと。
私はただ行くに選ぶこれ空白テンプレート。
今その得た全て私のレポート、全てのグラフそしてテーブル
そしてもの私は開かれたの上の左。
今私できるただ持ってくるの中への体ののダッシュボード何私お手入れについて
そして私できるオリエントものの方法私するだろうのようにに見る彼らの上私のダッシュボード。
いつ私は終わり、その簡単に行くそして走るそれダッシュボード
そしてそれから後で保存それダッシュボードいつ私は準備ができて。
しかし私はすでに得たそれ走るここ。
それで私は行くに近い下のダッシュボードビルダー。
私は行くに見せるあなたのダッシュボード私たちは持っているすでに作成した
に捕獲全てこれ情報。
と1つクリックののボタンここに、私のダッシュボード。
そして男の子、美しい探しているダッシュボードここ、ただの方法私欲しいに見るそれ。
今、のものそれ私たちは愛されたについてこれ
だったあなたの能力として良いにまだ使用のジャンク動的リンケージ。
私できる選択するあるカップルの高いポイント
そして私できる見るどこ彼らは意思流れでの他のグラフ。
私できる平見る下ここここでtやあ強調表示されたに私のテーブル。
それでこれは素晴らしい、しかし何についてそれX3変数？
私たちは知っていた私たちは欲しかったになれできるに作成する別ダッシュボードのためにそれぞれのそれらの。
それでその代わりのを使用してある地元データフィルター、私は行くに使用あるグローバルデータフィルター。
その実は下あなたの薔薇会場。
その右での底。
これ1つ影響を与える全てグラフ、全て分析。
それ影響を与える何ですか隠れたそして選択された戻るにあなたのデータテーブル。
の上これ1つ、病気ただ行く先にそして置くX3 。
今いつ私クリックの上見せるそして含む、
病気振り向くオフの選択するそれで私できる作る私の自分の選択。
今私できるトグル間それ_0そしてそれ_1 。
今それ作品の同じ方法。
私できる見るものそれだった外のコントロールまたは外のスペックここのためにただバージョン3-0、
それから私できるするの同じもののために3-_1.
そこには私たちは行く。
私たちは持っているあるニース道具それできるなれ本当に使用済みに、また、ない得るデータただより速く
そしてないただする1つ分析、
しかし実は作るこれある継続的なプロセス改善道具
それ私たちはできる使用日でそして日外に素早く得るのビュー私たちは欲しい
そして聞くの質問私たちは必要にドライブ改善。
全て右。
それでそれは私たちの話の移動中からデータに話、私すべき言う。
私たちは欲しかったに離れるあなたとどこに学ぶもっと、
どこに得るもっと情報。
のコース、だった行くに与えるあなたのプレゼンテーション。
だった行くに与えるあなたのジャーナル私たちは使用
それであなたできる複製するこれらビューだった見てる。
しかしアリソンそして私感じたそれもしあなただった欲しいに本当に得る始めましたとJMP、
行くにの取得開始しましたとJMPウェビナーそれ私たちは持っている。
それでそのの上のJMP Webサイト、意思含むリンクでのジャーナル、
そしてそれカバーについてすべて私たちは示したあなた今日。
私たちは持っていたある少しもっとチップそしてトリック、
しかしの新しいユーザーいらっしゃいませキットは別の本当に良いものに取る。
これ1つ許可しますあなたに仕事とあるデータセット、
それは与えますあなたあるデータセットそれあなたできるフォローする平行、
そしてその本当にニースステップ-による-ステップ説明書。
だった両方大きいファンのの統計的考えのために産業用問題解決。
無料オンライン学ぶ、基本的にEラーニングコース、
そしてあなた持っているそれで多くの違う場所あなたできるする。
私は使用済みこれにするただで時間学ぶ、
そして私は持っていたある多くの人々アケ全てのセクションただに得る上にスピード
の上すべてJMPできるするにヘルプあなた比較するそして説明する
そして予測する全てそれらの楽しいものあなた欲しいにする。
やめてください忘れる、もしあなた持っている特定のものあなた欲しいにする、
私たちはする持っているマスタリングJMPウェビナーそれは利用可能ここ。
のJMP コミュニティ、communityjmp .comは見るのに良い場所です
のためにただで時間学ぶ、
そしてとして良い、 JMP教育、
もしあなた欲しいに得るもっとのの根底にある理論
の上どうやってある多くのこれらもの仕事。
私たちはするある多くの公共トレーニングまたはできるカスタマイズトレーニングのためにあなたとして良い
ただ話すにJMP教育。
全て右。
私意思許可するアリソンに言うある少し言葉いつ私たちは仕上げる。
しかしありがとう、皆さん、のために接合私たち、
そして私たちは希望あなた選んだ上の上ある少しものあなたするだろうのようにに試す内でJMP。
ありがとう、スコット。
ありがとう、みんな、のために接合私たち。
それだった本当にある喜びに共有これ場合勉強から筋の通ったとあなた
そしてに共有全ての新しいいいねトリックそれスコットもっている教えた自分
そしてそれ私たちは持っています学んだを通して私たちの旅とJMPで筋の通った。
それでありがとうまたそして取るお手入れ。
さよなら。
