Salut, tout le monde.
Remercier toi pour joindre nous pour notre présentation
de Depuis Données à Histoire:
En utilisant visualisation à conduire continu amélioration.
Mon nom est Allison Bankaïte, et mon co- présentateur est Scott W ise.
UN petit peu à propos moi-même.
je actuellement superviser un petit équipe d'ingénieurs de procédés
à Cohérent Incorporé,
mais Je suis toujours très impliqué dans le tous les jours processus ingénierie efforts.
Précédemment, je détenu divers processus ingénierie les rôles
à Corney Incorporé, et Je suis très excité à montrer un cas étude
de comment nous voir quelques de ces JMP outils dans notre processus ingénierie travail.
UN petit peu pour Scott.
Remercier toi, Allison.
je m'appelle Scott Sage.
Je suis depuis JMP dans soutien Allison JMP usage,
comme Bien comme autre clients dans le Nord Californie zone.
Et Je suis juste réel excité à être un partie de ce vraiment cool cas étude.
Avec un peu de chance, tu vas prendre en haut un parcelle de meilleur les pratiques
et conseils depuis quelques de le des choses que aidé nous.
Tous droite.
je mis le abstrait ici pour avenir référence,
mais juste recherché à souligner un peu des choses.
Cohérent a mis un récent se concentrer sur Maigre,
lequel objectifs à éliminer déchets.
Outils depuis JMP avoir aidé données visualisation,
lequel dans tourner a activé réduction de déchets.
Un autre avantage de ces outils est le capacité à s'engager
et habiliter employés tout au long de le organisation.
Ces domaines volonté être le se concentrer de ce présentation.
Notre d'abord section est à propos éliminer déchets dans le données collection processus.
Dans ce cas étude,
nous avait un données collection processus avec inutile complexité.
Il utilisé à prendre 20 minutes à processus un partie.
Donc à faire ce, nous avait construit un données requête et accéder.
Ce est juste un capture d'écran ici montrant un exemple de un peu données les tables
où nous combiné variables depuis divers les tables
à obtenir le sortir que nous sont regarder pour.
Et alors nous utilisé un macro à tirer données pour un individuel partie dans Exceller.
C'est encore une fois,
juste un capture d'écran de un exemple base de données connexion dans Exceller
et le code que nous serait écrire dans Exceller.
Ce était, encore, fait pour chaque individuel partie.
Depuis que données, alors nous pourrait attribut données dans Exceller.
Nous pourrait alors calculer moyenne valeurs de chaque attribut.
Nous serait alors tirer supplémentaire données depuis notre MES site web,
tel comme partie taper ou autre articles répertorié ici.
Alors tous que données était copié dans un Exceller résumé enregistrer.
Donc nous maintenir le enregistrer,
mais nous n'étaient pas vraiment faire rien à piste ou analyser le données.
Avec JMP, je était capable à rationaliser le processus.
je construit ce cadre dans à propos un heure
et réduit processus temps à cinq minutes par partie.
Et dans ce cas,
ce est juste pour un ingénieur moi-même, sur un produit que j'ai travaillé sur.
Mais si nous peut étendre ce à plusieurs des produits
et plusieurs ingénieurs,
nous pourrait vraiment gagner un parcelle grand des économies de temps.
Donc à faire ce, je construit un données requête dans JMP,
lequel inclus les deux le attribut et MES données dans un emplacement.
Juste un capture d'écran de le rouge être plusieurs les tables ici tirant dans le données,
le différent variables ici,
nous peut faire quelques initial filtration dans le données requête.
Donc dans ce cas je choisi un temps cadre que je recherché à se concentrer sur
et alors un sous-ensemble de variable que je vers le bas choisi,
donc je ne le faites pas gérer les deux données ensemble.
Et alors je peut construire le données tableau ici
et toujours faire le ménage en haut plus de le données plus tard sur comme nécessaire.
Après je avait le données,
je répliqué quelques de le graphiques que nous déjà avait dans Exceller,
juste fait eux très similaire donc que personnes pourrait voir
quoi ils sont utilisé à transaction avec pour le temps être.
Après que, encore,
je construit le résumé tableau à reproduire quoi ils étaient utilisé à voyant.
je calculé le moyenne attribut données et fusionné le original tableau
et le tabulé tableau dans un résumé tableau
donc que ils pourrait avoir un sortir quoi ils sont utilisé à voyant.
Le suivant chose est à prendre ce données
et se déplacer depuis données à histoire.
Donc à faire ce, le d'abord chose je était curieux à savoir
était quoi fait le données dire nous à propos actuel performance.
Donc je tracé le données sur temps comme mon d'abord aspect
et je volonté montrer que à toi dans JMP.
Donc juste en utilisant ce graphique constructeur
et le horodatage que je choisi
et alors le principal sortir que je commencé regarder à,
ajoutée que à le graphique ici.
Quoi je utilisé à faire est manuellement aller dans ici
et ajouter référence lignes en utilisant ce champ ici.
Mais quoi Scott montré moi, lequel est vraiment soigné
et alors s'étend à tous de le des graphiques,
est que toi peut ajouter il directement à le données tableau,
toi peut ajouter le spécification limites.
Toi juste aller dans le Variable de Intérêt, Colonne Propriétés
et aller vers le bas à Spécification Limites et ajouter le valeurs dans ici.
Ce est vérifié donc que toi peut voir le graphique référence lignes sur chaque graphique.
Donc une fois je avait que sortir,
je pourrait voir que là est un grand montant de variation dans le données
et beaucoup de le valeurs étaient dehors de le spécification limite.
Donc le suivant chose je recherché à faire était comparer supplémentaire variables.
Donc à faire que joli rapidement, je était capable à juste ajouter
le colonne commutateur à ce graphique je déjà avait
par en allant ici et sélection le variable je recherché à changement
le long de avec le autre variables que je confiance.
Alors depuis ici je peut rapidement Cliquez sur à travers tous ces variables
et voir le variation dans chaque un.
Suivant pour moi, je avoir quelques processus connaissance
et Je suis bien sûr toi serait avoir processus connaissance de ton situation comme Bien.
Basé sur ce processus connaissance, je était capable à sélectionner un variable
que je pensée pourrait être conduite quelques de le variation.
Dans mon cas,
je pensée que X3 pourrait être responsable
pour conduite quelques de ces les tendances que je était voyant.
je mettre que dans notre graphique ici.
Le autre morceau de processus connaissance que je avoir
est que notre la spécification est basé sur le moyenne valeur pour chaque partie.
je modifié ce à signifier et alors je était curieux à voir
le doubler de ajuster sur temps, donc je mettre que et ajoutée que ici comme Bien.
Le suivant chose je était intéressé dans voyant
est un petit peu plus à propos performance par regarder à un contrôle graphique.
À voir le contrôle graphique, analyser qualité et Processus Contrôle graphique constructeur,
et je était curieux à voir il contre X2 , lequel est un partie nombre
et que même variable que j'ai a été regarder à.
UN gagner, je était en allant à diviser il dehors par X3.
Depuis ici, nous peut voir il y a un changement dans le moyenne
basé sur lequel sous-ensemble de X3 .
UN aussi le chose que était évident à moi est que le échantillon tailles étaient inégal.
À moi, connaissance le processus,
je savoir ils devrait chaque avoir dix collections de données pour chaque partie.
Donc basé sur notre processus, je dit,
Bien, à obtenir un initial regarder à le performance,
Je suis en allant à limite à seulement les pièces que avoir dix des mesures par.
À faire que, nous fait un nouveau données tableau,
nettoyé en haut le données encore, et une fois je avait ce,
je recréé le contrôle graphique
avec juste un petit changement.
Alors ici je ajoutée un locale données filtre
à avoir X3 diviser dehors sur deux séparé graphiques.
Que était mon apprentissage.
Maintenant je peut voir ces supérieur et inférieur contrôle limites
et ce processus aptitude graphique,
depuis maintenant je avoir le même sous-groupe échantillon taille de technologie.
C'est où je volonté main il sur à Scott.
Remercier toi très beaucoup.
Tous droite.
Je suis en allant à prendre en haut avec le repos de le histoire.
Allison a fait un super emploi de compréhension
où le actuel performance de son processus était.
Mais nous aussi pensée là pourrait sois un peu autre clé variables dans son données
que pourrait être utile pour expliquant ces différences étaient voyant dans le sortir.
Un de le des choses que nous essayé était en fait un la modélisation outil
c'est très simple et souvent utilisé à écran pour important variables.
C'est appelé un cloison.
Dans ce cloison,
tous toi avoir à faire est de cours,
tu es en allant à tirer en haut ton données
et alors il est sous prédictif la modélisation.
Personnes appel ce un décision arbre,
et Je vais montrer toi pourquoi quand nous commencer à remplir il dehors.
Mais tous toi a obtenu à faire droite maintenant est donner il un sortir c'est notre 21 là,
X 21,
et obtenir il le contributions nous vouloir.
Je suis en allant à mettre tous le contributions dans sauf pour X2 ,
lequel était le gentil de un partie IDENTIFIANT.
Je suis en allant à retirer que un.
Là était un autre un que Allison recommandé je supprimé,
donné son processus connaissance, et que était X8.
Mais Bien partir tous le autres dans.
Quand je dire D'accord,
il apporte en haut le commencer de un décision arbre.
Quoi c'est faire est en disant, je peut faire un bouquet de se divise
et Je suis en allant à regarder à tous le contributions et Je suis en allant à essayer à trouver un couper indiquer.
Bien rupture essentiellement n'importe lequel de ceux variables dans deux groupes.
Volonté que donner n'importe lequel explicatif valeur
vers le différences Je suis voyant dans le sortir?
Dans ce cas, X 21.
Donc si toi faire le d'abord diviser, c'est en disant que j'ai expliqué 27%
de tous le différence tu es voyant dans le sortir
via juste scission X 19 à 500.
Si c'est plus grand ou égal à 500,
Je suis en allant à avoir un beaucoup inférieur signifier de 12. 67.
Si c'est moins que 500, montre dehors, il saute en haut à 13.
Ce est vraiment cool à trouver autre des choses je pourrait vouloir à diviser,
casser, voir sur mon graphiques.
Toi peut continuer scission et il volonté regarder à autre variables
comme X3 est venu dans lieu ici
et Allison déjà savait
que était en allant à être un important variable.
UN s toi garder scission,
toi peut voir il départs à ajouter dans termes de le prévisibilité.
Ce R Carré, le plus proche à un, le plus prévisible.
Alors c'est comme 56% prévisibilité ici.
j'ai disparu devant et fait que, Je vais montrer toi quoi que voir regards comme.
Voici le fini voir je est venu en haut avec.
j'ai a obtenu ces bon grand colonne contribution barres ici à le bas.
Toi peut voir que X 19 a obtenu diviser.
En fait trouvé cinq couper points pour X 19,
mais 52% de tous le se divise il était faire impliqué X 19,
donc il a donné il un bon grand bar.
Le suivant trois serait être suivant.
Alors tout le monde autre était très petit contribution
ou Non contribution.
Cela conduit nous à dire,
"Hé, X 19 pourrait être important et il renforce X3 être important."
Maintenant que nous avoir que information,
Bien, comment confiant sont nous que ces des choses faire appartenir
dans notre étude?
Ici il serait être bon à regarder à X 21 par X 19 cassé dehors.
Ce un, de cours,
est en allant à être juste simplement en allant dos dans notre
graphique constructeur.
Ce chance nous peut mettre le X 19 vers le bas sur le bas axe
donc ce serait le seul X.
Allons aller devant et mettre notre X 21 droite là sur le Y.
Nous peut casser que dehors par le X3 variable, lequel est joli cool.
Maintenant, un chose nous pourrait vouloir à faire, X2 était le partie IDENTIFIANT.
Nous peut donner il quelques couleur ou quelques recouvrir.
Soit chemin, je pense je volonté juste aller devant et donner il quelques couleur ici
et je volonté tourner désactivé le doubler.
C'est utile.
Mais quoi serait être utile est à utiliser que locale données filtre
que Allison montré,
dans cas ils vouloir à vraiment regarder à un spécifique séquence de les pièces.
Je vais aller sous le rouge point chaud là, que rouge Triangle.
Je vais aller locale données filtre et alors Bien ajouter le X2,
et beau.
Maintenant nous peut aller et juste changement en haut notre voir par que locale données filtre.
Que était un cool voir que nous avons a obtenu.
je peut voir que c'est fabrication un parcelle de différences là.
Maintenant un chose toi pourrait demander est pourrait nous même modèle ce?
Avant je même aller et modèle il donc nous peut faire quelques prédictions,
comment bien sûr suis je que X3 et X 19 vraiment sont affectant X 21 ?
Bien, nous peut en fait faire un statistique test.
Nous peut test moyens.
Le chemin étaient en allant à faire que ici est nous sont en allant à aller dos à notre données.
Étaient juste en allant à aller à Analyser,
ajuster Oui par X
et maintenant étaient en allant à aller dans notre sortir.
Nous vouloir à regarder à des choses soit le effet sur X 21
par ceux des choses nous se soucier à propos de, X3 et X 19.
Je suis en allant à mettre eux les deux dans ici
et c'est en allant à donner moi quelques différent vues.
C'est en allant à activer moi à comparer moyens dans ce un chemin analyse.
Je suis en allant à droite Cliquez sur, Je suis en allant à tourner sur le moyens test.
Je suis en allant à droite Cliquez sur ici.
je même comme ce tous paires aussi clé.
Je suis en allant à ajuster notre axe ici.
C'est a obtenu ces cool moyens diamants.
Le milieu de ton diamant est le signifier.
Le bords est ton 95% confiance autour le signifier.
Le chemin il travaux,
si toi serait glisser ces des choses sur, serait ils chevaucher?
Il regards comme ils serait passer comme navires dans le nuit.
Il y a Non chevaucher.
Comme Bien comme toi a obtenu ces comparaison des cercles,
toi peut Cliquez sur sur un et voir si le autre un se tourne un différent couleur.
UN ll ce est basé désactivé un 0,5 alpha.
Quoi fait que signifier?
C'est ton confiance donc c'est 95% confiant.
Épouser être droite 95 fois dehors de 100 à dire saisir X3 fait avoir le niveau là,
est ayant un effet sur quoi mon observé mesures sont pour X 21.
Donné que avant je aller et essayer à ajuster un doubler ou un courbe doubler,
je peut aller sous ce rouge Triangle point chaud.
je peut aller, toi savoir quoi, allons aller devant et groupe par X3 .
Maintenant quand je aller dos sous ce Triangle option
et je aller à ajuster un doubler, ou dans ce cas, je savoir il y a un petit courbure,
donc Je suis en allant à ajuster un quadratique ligne ou polynôme doubler.
Maintenant il cassé il dehors par X-3
donc Je suis vraiment vraiment excité à propos que un.
Le bleu doubler, lequel est son d'abord version, 3-0, il y a le formule pour il.
Il seulement a 20% explicabilité.
C'est pas un super ajuster,
mais toi peut voir que sauté en haut à près 70% prévisibilité pour le 3_1.
C'est récit moi que j'ai a obtenu pas seulement importance dans en disant X3 est différent
et Je suis voyant un différence quand il vient à X 19 par X 21,
mais il importe pour X 19 quoi niveau de X3 étaient parler à propos de.
C'est pourquoi le rouge doubler et le bleu doubler sont pas sur haut de chaque autre.
Donc, c'est un interaction.
Si Je suis en allant à essayer à prédire quelque chose, je besoin à inclure que.
Donc à ce indiquer,
je pense je avoir tous que étaient en allant à besoin
à faire à obtenir dans le mains de Allison Lances,
un vraiment cool outil que peut aide eux prédire quoi le sortir est en allant à être
basé sur paramètres de X3 et X 19.
Tu es voyant sur le écran un profileur que vient désactivé notre la modélisation plate-forme,
et c'est très facile à aller et ensemble en haut.
Si nous aller dos, Je suis en allant à aller à le ajuster modèle ici.
Bien faire notre sortir pour X21 encore.
Sous mon contributions, je savoir X3 et X 19,
là il est, sont très important.
je dit moi-même X3 et X 19 pourrait besoin à être franchi,
je pourrait besoin à voir ceux interactions.
je savoir pour X19, il y a quelques courbure.
Le chemin je serait vérifier pour ce est je aller, Identifiant sélectionner X 19,
je aller sous ce des macros, et Identifiant dire polynôme deux degré.
je avoir il ensemble à deux donc je serait obtenir ce courbe terme, polynôme terme ici.
Il y a le interaction, et ces sont le principal effets,
donc c'est vraiment deux facteurs, mais c'est le quatre des choses dans mon modèle.
Donc Je suis juste en allant à courir il et c'est en allant à essayer à ajuster un doubler.
Ce devrait regarder très beaucoup comme le ajuster Oui par X.
C'est seulement vraiment expliquant 52%.
Ce modèle est seulement expliquant 52% de le différences Je suis voyant dans X 21.
Pas parfait, mais c'est joli beaucoup,
pense à propos il,
juste pour ayant deux facteurs et leur interaction
dans un de leur courbe termes, c'est joli bien.
Mais quoi je peut faire maintenant sous que rouge point chaud est tourner sur le profileur.
Ce est valeur le prix de admission.
Ce droite ici est en allant à activer Allison et son équipe
à s'asseoir là et parler à propos quoi paramètres nous devrait avoir.
S devrait je être à
v3_1 ?
Devrait je être à v3_0
pour ce x_3 saisir?
Devrait je être faible ou haut?
UN gagner, il montre que interaction en direct.
Pour exemple,
Je vais changement ce couleur ici.
Montre quoi arrive quand Je suis faible.
Je suis Désolé, pas faible mais haut sur X 19, Je suis chemin dehors ici à 500.
Par le chemin, toi peut taper dans quoi toi se soucier à propos de.
Peut être je vouloir à voir quoi c'est à 480.
Regarder comment plat que doubler est entre _0 et _1.
Ce n'est pas le cas vraiment matière lequel un je sélectionner.
Je suis en allant à obtenir le même gentil de prédiction.
Le rouge est mon prédiction, et le bleu autour il ici
est mon confiance intervalle autour que prédiction.
De cours, ce ne le ferais-je pas être bien
parce que Je suis droite sur le inférieur spécification limites.
Montre quoi arrive quand je commencer à tirer il.
Bien, je pourrait être plus heureux ici avec version 3-0 dans un paramètre autour 350
parce que que obtient moi fermer à le cibles.
Mais si je garder en allant en haut ici, toi voir comment raide ce doubler est commencer,
et je certainement ne le faites pas vouloir à être sur version 3_1.
Parce que il a un plus raide doubler et il a fait ce pente très raide.
C'est tous à venir dehors, mais c'est interactif dans ce profileur
et maintenant nous peut jouer avec quoi serait être le droite paramètres pour
si je avait à rester avec version 3-1.
Si je aller à version 3-0, quoi serait être le droite paramètres ici?
Ils pourrait être différent paramètres.
Il y a toujours plusieurs optimal paramètres toi peut sélectionner.
Ce est vraiment cool.
Nous maintenant avoir le capacité à prédire.
Tous droite.
Continu processus améliorations.
Tous ce était super.
Nous maintenant avoir un plus rapide chemin à obtenir notre analyse fait.
Nous avons disparu à travers un couler que activer s nous à trouver qu'est-ce que c'est important
et voir qu'est-ce que c'est important.
Mais quoi si nous vouloir à utiliser que information à moniteur sur temps
et continuellement améliorer notre processus?
Il pourrait être bon à avoir pour différent les niveaux de X-3 un tableau de bord.
Allison et je travaillé à créer un standard taper de tableau de bord
que son équipe est utilisé à voyant.
Ils sont utilisé à voyant contrôle graphiques d'abord,
et alors le processus aptitude autour leur spécifications.
Alors suivant ils serait vouloir à voir le sortir sur temps.
C'est le haut graphique dans le milieu là
et alors ci-dessous que si il y a n'importe quoi autre ils devrait inquiétude à propos de.
Que était notre grand découverte, que, "Hé, X 19 a un effet,"
donc ils serait vouloir à voir que.
Dernièrement, sur le droite main côté, nous mettre un tableau avec le moyenne moyens
pour le sortir de intérêt, plus même quelques plus les sorties ils comme à prendre un regarder à.
De cours, nous vouloir ce à être interactif.
Donc comment peut nous construire ce tableau de bord pour niveau zéro et niveau un?
Étaient en allant à apporter en haut notre données ici.
je pense je déjà avoir il ouvert en haut ici.
je volonté aller maintenant et juste créer dans juste un fonce.
Ce est pourquoi c'est bon à être capable à sauvegarder ton des graphiques, ton analyse dos à données.
Je suis juste en allant à Cliquez sur et créer un entier bouquet de vues ici
que sont en allant à reproduire quoi le équipe veut à voir.
Ici est que contrôle graphique constructeur pour le X bar et R.
Suivant, nous avoir le processus aptitude.
Suivant, nous avoir que sortir sur temps.
Suivant, nous avoir le sortir sur le X 19 que nous recherché à montrer.
Maintenant nous avoir le tableau.
je avoir tous le éléments, et si toi avoir tous le éléments,
toi ne le faites pas avoir à sauvegarder eux dos à faire quelqu'un courir eux un à un temps.
Toi peut combiner eux dans un tableau de bord modèle
et c'est sous Déposer, Nouveau Tableau de bord.
Il volonté permettre toi à prendre quelques taper de modèle à commencer désactivé avec.
Je suis juste en allant à prendre ce vide modèle.
Maintenant c'est a obtenu tous mon rapports, tous le graphiques et les tables
et des choses j'ai ouvert sur le gauche.
Maintenant je peut juste apporter dans le corps de le tableau de bord quoi je se soucier à propos
et je peut Orient des choses le chemin je serait comme à voir eux sur mon tableau de bord.
Quand Je suis fait, c'est facile à aller et courir que tableau de bord
et alors plus tard sauvegarder que tableau de bord quand Je suis prêt.
Mais j'ai déjà a obtenu que courir ici.
Donc Je suis en allant à fermer vers le bas le tableau de bord constructeur.
Je suis en allant à montrer toi le tableau de bord nous avoir déjà créé
à capturer tous ce information.
Avec un Cliquez sur de le bouton voici, mon tableau de bord.
Et garçon, beau regarder tableau de bord ici, juste le chemin je vouloir à voir il.
Maintenant, le chose que nous aimé à propos ce
était ton capacité comme Bien à toujours utiliser le ordure dynamique lien.
je peut sélectionner un couple de haut points
et je peut voir où ils volonté couler dans le autre graphiques.
je peut même voir vers le bas ici où t hé tu es Souligné à mon tableau.
Donc ce est super, mais quoi à propos que X3 variable?
Nous savait nous recherché à être capable à créer séparé tableaux de bord pour chaque de ceux.
Donc plutôt de en utilisant un locale données filtre, Je suis en allant à utiliser un mondial données filtre.
C'est en fait sous ton Rose lieu.
C'est droite à le bas.
Ce un affecte tous des graphiques, tous analyse.
Il affecte qu'est-ce que c'est caché et choisi dos à ton données tableau.
Sur ce un, Je vais juste aller devant et mettre X3 .
Maintenant quand je Cliquez sur sur Montrer et Inclure,
Je vais tourner désactivé le sélectionner donc je peut faire mon propre sélections.
Maintenant je peut basculer entre que _0 et que _1 .
Maintenant il travaux le même chemin.
je peut voir des choses que étaient dehors de contrôle ou dehors de spécification ici pour juste version 3-0,
alors je peut faire le même chose pour 3-_1.
Là nous aller.
Nous avoir un bon outil que peut être vraiment utilisé à, encore, pas obtenir données juste plus vite
et pas juste faire un analyse,
mais en fait faire ce un continu processus amélioration outil
que nous peut utiliser jour dans et jour dehors à rapidement obtenir le voir nous vouloir
et demander le des questions nous besoin à conduire améliorations.
Tous droite.
Donc que est notre histoire de en mouvement depuis données à histoire, je devrait dire.
Nous recherché à partir toi avec où à apprendre plus,
où à obtenir plus information.
De cours, étaient en allant à donner toi le présentation.
Étaient en allant à donner toi le journal nous utiliser
donc toi peut reproduire ces vues étaient voyant.
Mais Allison et je feutre que si toi étaient vouloir à vraiment obtenir commencé avec JMP,
aller à le Obtenir Commencé avec JMP webinaires que nous avoir.
Donc c'est sur le JMP site web, volonté inclure liens dans le journal,
et il couvre à propos tout nous montré toi aujourd'hui.
Nous avait un peu plus conseils et des trucs,
mais le nouveau utilisateur accueillir trousse est un autre vraiment bien chose à prendre.
Ce un permet toi à travail avec un données ensemble,
il donne toi un données ensemble que toi peut suivre le long de,
et c'est vraiment bon étape- par- étape instructions.
Étaient les deux grand Ventilateurs de le Statistique Pensée pour Industriel Résolution de problème.
Gratuit en ligne apprentissage, essentiellement Apprentissage en ligne cours,
et toi avoir donc beaucoup différent lieux toi peut faire.
j'ai utilisé ce à faire juste dans temps apprentissage,
et j'ai avait un parcelle de les gens t ake tous le sections juste à obtenir en haut à vitesse
sur tout JMP peut faire à aide toi comparer et décrire
et prédire tous ceux amusant des choses toi vouloir à faire.
Ne le faites pas oublier, si toi avoir spécifique des choses toi vouloir à faire,
nous faire avoir Maîtriser JMP webinaires que sont disponible ici.
Le Communauté JMP, communautéjmp .com est un bon endroit pour chercher
pour juste dans temps apprentissage,
et comme Bien, JMP Éducation,
si toi vouloir à obtenir plus de le sous-jacent théorie
sur comment un parcelle de ces des choses travail.
Nous faire un parcelle de publique entraînement ou peut Personnaliser entraînement pour toi comme Bien
Juste parler à JMP Éducation.
Tous droite.
je volonté permettre Allison à dire un peu mots quand nous finition.
Mais merci, tout le monde, pour joindre nous,
et nous espoir toi choisi en haut sur un peu des choses toi serait comme à essayer dans JMP.
Merci, Scott.
Merci, tout le monde, pour joindre nous.
Il était vraiment un plaisir à partager ce cas étude depuis Cohérent avec toi
et à partager tous le nouveau cool des trucs que Scott a enseigné moi
et que nous avons appris à travers notre voyage avec JMP à Cohérent.
Donc merci encore et prendre se soucier.
Au revoir.
