안녕하세요, 모든 사람.
나의 이름 ~이다 청구서 월리,
그리고 나 ~이다 시스템 엔지니어 ~을 위한 JMP ~을 위한 그만큼 우리를 화학 팀.
오늘 나는 가고 있다 에게 BE 말하는 에게 너 ~에 대한
안 분석적 워크플로우 ~을 위한 데이터 그리고 화학 측정 분석 JMP와 함께 .
나는 가지고있다 ㅏ 약간의 것들 나 원하다 에게 가장 밝은 부분.
이었다 가고 있다 에게 BE 말하는 ~에 대한 구하는 그만큼 데이터 안에...
실제로 단지 수행원 그만큼 분석적 작업 흐름 저것 우리 공유하다
~에 대한 구하는 데이터 안에, 청소 그리고 혼합,
심상, 탐험 데이터 분석, 건물 모델.
그리고 그 다음에 궁극적으로
무엇 ~이다 너 가고 있다 에게 하다 ~와 함께 저것 데이터 그리고 어떻게 ~이다 너 가고 있다 에게 공유하다 그것?
커플 ~의 것들 저것 ~이다 중요한
~이다 그만큼 새로운 JMP 워크플로우 빌더,
나는 가고 있다 에게 가장 밝은 부분 저것.
이것 ~이다 단지 ㅏ 스냅 사진 ~의 무엇 아픈 BE 전시 너 ~에 ㅏ 작은 조금.
그리고 그만큼 화학 측정 부분 ~의 이것 ~이다 분석하는 유령 같은 데이터,
사용 기능의 데이터 탐침 ~을 위한 미리 처리.
그리고 이것들 ~이다 지금 세워짐 ~ 안으로 JMP.
만약에 당신은 할 수 있습니다 보다 ~ 위에 여기, 우리는 갖다 ㅏ 탭 위로 여기 ~에 FTE 지금
어디 너 ~할 수 있다 선택하다 ~에서 다른 유형 ~의 미리 처리,
기준, 정상, 변동 , 곱셈 산란 보정,
Savitzy-Golay 필터링, 그리고 기준선 보정.
그리고 나 믿다 거기 ~ 할 것이다 BE 아마도 하나 또는 둘 다른 것들 추가 에게 저것.
단지 그래서 너 알다, 그만큼 데이터 저것 나는 사용 ~이다 뽑아 ~에서 이것 종이.
당신은 그것을 올바르게 참조하십시오 아래에 여기, 에서 뒤로 2002.
단지 에게 허락하다 너 알다, 그건 어디 그만큼 날짜 ~이다 오는 에서.
모두 오른쪽, 나는 가고 있다 에게 놓다 저것 곁에 ~을 위한 지금,
그리고 나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 얻다 것들 가고 있다 여기.
그래서 나는 갖다 나의 집 창문.
나는 가고 있다 에게 가다 그리고 시작 ㅏ 파일, 새로운, 프로젝트.
그리고 그만큼 작업 흐름 저것 나는 가고 있다 에게 BE 일하고 있는 ~와 함께 ~이다 이것 하나 오른쪽 여기.
나는 가고 있다 에게 오른쪽- 딸깍 하는 소리 ~에 저것.
나는 가고 있다 에게 열려 있는 그것.
무엇 나는 완료 ~이다 나는 찍은 그만큼 데이터 세트 저것 나 원하다 에게 일하다 ~와 함께
그리고 나는 세워짐 모두 이것들 단계 ~에 그만큼 워크플로우 빌더,
그리고 나는 가고 있다 에게 놀다 저것 ~을 위한 너 지금.
그래서 그것은 가고 있다 에게 채우다 우리의 프로젝트 여기.
그래서 나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 때리다 놀다.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, 그건 건물 그만큼 작업 흐름, 행위 일부 분석.
이었다 행위 일부 모델 상영 오른쪽 지금.
그리고 그 다음에 모든 것 ~이다 완벽한.
그리고 지금 우리 가지다 모두 이것들 탭 가로질러 그만큼 맨 위
우리가 어디 완전한 저것 분석 ~와 함께 그만큼 작업 흐름.
나는 실제로 포함 하나 다른 테이블 ~에 거기.
언제 우리 얻다 거기, 아픈 말하다 더 ~에 대한 저것.
하지만 우리 그것을 지었다 테이블, 우리 뽑아 그만큼 테이블 ~에
단지 에게 보여주다 당신은 그들이 ~에서 그만큼 원천 데이터.
우리는 실제로 뽑아 이것 데이터 ~에 ~에서 한 뛰어나다 파일.
구하는 그만큼 데이터 ~ 안으로 JMP ~에서 뛰어나다 ~이다 꽤 쉬운.
그리고 우리 세워짐 일부 탐험 데이터 분석.
그래서 그만큼 첫 번째 단계 우리 만들어진 ~이다 행위 ㅏ 분포,
그리고 우리 ~할 수 있다 상호 작용하다 ~와 함께 그것 단지 좋다 아무것 또 다른.
모든 것 인터렉티브 ~에서 그만큼 워크플로우 빌더.
했다 일부 그래프 어디 나 놓다 그만큼 열 스위처 안에,
추가 그만큼 현지의 데이터 필터.
단지 그래서 너 알다,
~처럼 우리 짓다 그만큼 작업 흐름, 모두 이것들 것들 ~이다 내장
그리고 그만큼 녹음 도움 너 유지하다 길 ~의 뭐야 가고 있다 에.
그리고 너 ~할 수 있다 보다 저것 우리는 갖다 가득한 기능 가고 있다 ~에 거기.
했다 일부 더 탐험 데이터 분석 찾고 ~에 핏 라이브 IX ,
행위 한 [들리지 않음 00:03:46]
에서처럼 이것 사례,
밀 타임을 위한 Fit Live IX ~ 대 용해,
그리고 혼합하다 시간 ~ 대 용해.
단지 에게 얻다 뒤쪽에 에게 그것,
이것 ~이다 태블릿 데이터 그건 예쁜 인기 있는 이내에 그만큼 SCE 지역 사회 이내에 JMP.
그리고 나는 단지 건물 ~에 어떻게 우리 ~일 것이다 분석하다 저것 그리고 짓다 밖으로 이것 작업 흐름.
다음 단계 ~일 것이다 BE 다중- 변동하다 분석 에게 보다,
~을 위한 이것 용해, 어느 ~이다 우리의 열쇠 성능 지시자,
무엇 ~할 것 같다 BE 어느 ~의 그만큼 요인
또는 무엇 요인 ~할 것 같다 BE 고도로 상관 ~와 함께 용해.
아니다 봄 아무것 그건 점프 밖으로 ~도 많이.
우리 하다 가지다 일부 부분적 상관관계,
하지만 아니요 하나 요인 ~이다 점프 밖으로 ~처럼
그만큼 답변 ~을 위한 그만큼 데이터 저것 이었다 찾고 에.
우리 ~할 수 있다 얻다 ㅏ 더 나은 이해 ~의 무엇 요인 ~할 것 같다 BE 중요한
만약에 우리 바라보다 ~에 ㅏ 예언자 상영.
우리 볼 수 있습니다 여기 저것 우리 가지다 것들 ~라고 불리는 화면 크기, 밀 시간, 스프레이 비율.
저것들 바라보다 에게 BE 중요한 요인 저것 우리 ~할 수 있었다 사용 에게 짓다 ㅏ 더 나은 모델.
다음, 우리 ~할 수 있다 실제로 세트 위로 ㅏ 단계적으로 회귀.
나는 가고 있다 에게 가다 여기 그리고 실제로 달리다 이것 모델 ~에 ㅏ 두번째.
그리고 그 다음에 우리는 갖다 저것 산출 그래서 저것 데이터 ~이다 거기
그리고 우리 ~할 수 있었다 사용 저것 ~처럼 필요합니다.
그래서 우리는 세워짐 저것 모델,
그리고 이었다 밖으로 여기 찾고 ~에 또 다른 유형 ~의 분석,
어느 ~일 것이다 BE 결정 나무, 파티션 분석.
우리 ~할 수 있다 하다 신경 그물, 짓다 저것 모델
그리고 우리 ~할 수 있다 하다 ㅏ [들리지 않음 00:05:35] 사각형.
그래서 우리는 갖다 모두 저것들 것들 함께.
하지만 한 번 모두 말했다 그리고 완료,
너 ~할 수 있었다 실제로 사용 무엇 ~라고 불리는 모델 상영 ~에 JMP 찬성
에게 짓다 이것들 모델 밖으로 그리고 찾다 밖으로 어느 ~이다 그만큼 최상의 전반적인 모델.
그리고 기반을 둔 ~에 저것, 우리 ~할 수 있다 보다 저것
ㅏ 신경- 부스트 모델 ~이다 아마 그만큼 최상의 전반적인 모델 ~을 위한 우리를 에게 일하다 와 함께.
우리 ~할 수 있다 그 다음에 가져가다 모두 이것 정보,
공유하다 그것 ~와 함께 모두 우리의 동료, 동료,
아무도 WHO ~할 것 같다 BE 관심 있는.
그리고 우리 ~할 수 있다 하다 이것 ~에 여러 개의 다른 방법.
하나 ~의 그만큼 최상의 방법 ~일 것이다 BE 에게 사용 JMP L 이브
그리고 놓다 모든 것 밖으로 거기 ~을 위한 여러분 에게 바라보다 ~에 그리고 공유하다.
그건 그만큼 첫 번째 부분 ~의 그만큼 분석적 작업 흐름.
그리고 다시, 만약에 우리 바라보다 뒤쪽에 여기, 그건 모두 세트 위로 ~에 이것 포트폴리오 여기.
그리고 ~처럼 나 말했다 전에, 나 가졌다 열다 또 다른 테이블.
그리고 이것 ~이다 ~을 위한 그만큼 화학 측정 부분 ~의 그만큼 분석.
이것 ~이다 가까운- 적외선 데이터 ~을 위한 발견 그만큼 활동적인 재료 ~에 정제.
우리 세워짐 그만큼 정제, 우리 만들어진 그만큼 정제.
지금 우리 가지다 에게 가져가다 그만큼 완성된 제품 그리고 찾다 밖으로 뭐야 그것 모두 에 대한.
하다 우리 가지다 그만큼 오른쪽 활동적인 재료?
그리고 ~할 수 있다 우리 말하다 기반을 둔 ~에 이것 기술 ~라고 불리는 가까운- 적외선 분석?
이었다 가고 있다 에게 단계 ~을 통해 ㅏ 약간의 다른 것들,
하지만 나는 가고 있다 에게 회전하다 저것 워크플로우 빌더 뒤쪽에 ~에
에게 기록 이것들 단계.
그래서 하자 회전하다 저것 에, 하자 가다 뒤쪽에 에게 우리의 데이터 세트,
그리고 하자 하다 일부 분석 지금.
그래서 나 원하다 에게 분명한 밖으로 이것들 날것의 주 첫 번째.
그리고 지금 나 원하다 에게 가다 에게 분석하다 클러스터링, 계층적 클러스터링.
그래서 나 갖다 저것, 그리고 나는 갖다 모두 나의 데이터 여러 떼.
그래서 있다 404 파장 저것 ~이다 그룹화.
나는 가고 있다 에게 당기다 저것들 안에, 말하다, 좋아요.
하자 짓다 이것 밖으로 ㅏ 작은 조금,
이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 삼 다른 클러스터,
그리고 하자 색상 저것들 클러스터.
모두 오른쪽, 그래서 너 ~할 수 있다 친절한 ~의 보다 저것,
허락하다 나 당기다 이것 아래에 ㅏ 작은 조금,
당신은 우리가 볼 수 있습니다 갖다 삼 클러스터,
꽤 큰 녹색 무리 그리고 둘 더 작은 파란색 그리고 빨간색.
그래서 우리는 갖다 저것.
그리고 지금 하자 가다 뒤쪽에 에게 우리의 데이터 세트, 그리고 하자 하다 ㅏ 그래프 빌더.
그래서 하자 가다 에게 그래프 빌더.
하자 당기다 우리의 파장 안에,
여기 에게 엑스,
하다 ㅏ 평행한 구성,
깨끗한 저것 위로 ㅏ 작은 조금,
그리고 오른쪽- 딸깍 하는 소리 거기 에게 결합하다 저울 그리고 평행한 합병.
나는 행위 이것들 단계 예쁜 빠른.
이것 ~이다 무엇 당신은 원하다 에게 가다 뒤쪽에 그리고 보다 다시, 만약에 그것은 ~의 관심.
하지만 그만큼 물건 나 원하다 에게 보여주다 너 여기 ~이다 저것 그만큼 데이터 ~이다 예쁜 뿔뿔이 흩어진,
그리고 있다 ㅏ 많은 ~의 기준선 분리,
아마도 일부 첨가물 그리고 곱셈 산란 저것 우리 필요 에게 깨끗한 위로.
그래서 하자 가다 뒤쪽에 에게 우리의 데이터 테이블
그리고 가다 에게 또 다른 분석 단계.
하자 가다 에게 ㅏ 다변량 방법.
하자 가다 에게 주요한 구성 요소.
다시, 잘 당기다 모두 우리의 파장 안에.
알았어.
그리고 그만큼 물건 나 원하다 너 에게 메모 여기 ~이다 저것
우리 가지다 일부 404 파장
~이다 모두 그룹화 오른쪽 약 이것 작은 영역 오른쪽 여기.
저것 ~이다 고도로 상관 데이터.
우리 ~할 수 있었다 짓다 ㅏ 모델 끄다 ~의 저것,
하지만 그것 5월 ~ 아니다 BE 그만큼 최상의.
왜냐하면 이었다 가고 있다 에게 BE 포함 파장 저것 ~이다 ~ 아니다 ~의 중요성
왜냐하면 ~의 그만큼 높은 상관관계.
그래서 잘 깨끗한 저것 위로 ~에 ㅏ 작은 조금.
아픈 보여주다 너 어떻게 에게 깨끗한 저것 위로 ~에 ㅏ 작은 조금.
그리고 ~처럼 ㅏ 문제 ~의 사실, 하자 가다 에게 저것 단계 오른쪽 지금.
하자 가다 뒤쪽에 ~ 위에 여기 그리고 가다 에게 분석하다,
특화 모델링.
그리고 이었다 가고 있다 에게 가다 에게 기능성 D 아타 탐침.
그리고 하자 얻다 이것 세트 위로 첫 번째, 그리고 아픈 말하다 너 더 ~에 대한 그것.
우리의 파장 거기,
우리 가지다 우리의 활동적인 재료, 어느 ~이다 ㅏ 보충 변하기 쉬운.
그리고 그 다음에 우리의 ID 기능. 거기 우리 가다.
알았어.
원시 기능. 허락하다 나 하다 저것 다시.
활동적인 재료 그리고 우리의 파장.
이것 친절한 ~의 외모 좋다 무엇 우리 봤다 ~ 전에 ~에 그래프 빌더,
그리고 우리 원하다 에게 깨끗한 이것 위로.
그래서 우리는 갖다 이것들 새로운 탭 ~에 제이 의원 찬성 17 ~을 위한 기능의 데이터 탐침.
유령 같은 ~이다 하나 ~의 그만큼 탭.
그리고 그 다음에, ~처럼 우리 이야기 전에, 우리 가지다 기준 정상 변동하다
곱셈 산란, Savitzy-Golay 그리고 기준선 보정.
나는 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 기준 정규 변량 먼저
에게 청소 저것 위로.
그리고 그 다음에 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 기준선 ~이다 ㅏ 작은 줏대 없는 여기.
하자 깨끗한 저것 위로, 가져가다 저것 다음 단계,
그리고 그 다음에 가다 앞으로 그리고 말하다 좋아요.
그리고 지금 우리는 갖다 저것 세트 위로.
그것 외모 ㅏ 많은 더 나은, ㅏ 많은 청소기.
그리고 지금 그만큼 다음 단계 ~일 것이다 BE 에게 모델 이것.
이었다 가고 있다 에게 사용 또 다른 새로운 기능 ~에 기능 데이터 탐색기
~라고 불리는 잔물결.
그것은 잔물결 모델링 여기.
그리고 너 ~할 수 있다 보다 아래에 여기 저것 우리의 모델 가지다 계속 ~ 이다 세워짐,
그리고 이었다 설명 ㅏ 많은 ~의 그만큼 변화 ~와 함께 ~에 대한
다섯 기능의 원칙 구성 요소.
하지만 만약에 너 바라보다 ~에 이것들, 이었다 설명 그만큼 모양 ~와 함께 우리의 모양 기능.
그건 어디 우리의 고유값 오다 안으로.
이것 ~이다 정말 단지 ㅏ 멋진 방법 에게 바라보다 ~에 그만큼 데이터
그리고 만들다 확신하는 저것 우리의 스펙트럼은 존재 잘 모델링.
처럼 나 말했다, 우리는 갖다
다섯 모양 기능 저것 ~이다 설명 것들 정말 잘.
그래서 하자 깨끗한 이것 위로 ㅏ 작은 조금 그리고 당기다 이것 뒤쪽에,
만들다 우리의 모델 ㅏ 작은 간단합니다.
우리 습관 가다 모두 그만큼 방법 뒤쪽에 에게 다섯, 하지만 잘 떠나다 그것 ~에 10 ~을 위한 지금.
너 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 점수 플롯.
있다 아직 일부 산란 여기 ~에 그만큼 데이터,
하지만 잘 깨끗한 저것 위로 ~에 ㅏ 두번째.
그리고 그 다음에 하나 ~의 그만큼 다른 단계 너 원하다 에게 가져가다 케어 ~이다 에게 하다 ㅏ 잔물결 모델.
이것 ~이다 새로운 ~에 JMP 17, 이것 잔물결 분석.
그리고 무엇 이것 ~이다 정말 모두 ~에 대한 ~이다 찾고 ~을 위한
~할 수 있다 우리 찾다 그만큼 중요한 파장
저것 ~이다 가고 있다 에게 주다 우리를 ㅏ 경렴 징후 ~의 뭐야 가고 있다 ~에 ~와 함께 그만큼 데이터.
그리고 무엇 나는 찾고 을 위한, 특히 ~와 함께 그만큼 스펙트럼,
~이다 무엇 어디 나 ~할 수 있다 보다 ㅏ 옮기다 ~에 그만큼 기준선.
그리고 나 ~할 수 있다 보다 저것 우리는 갖다 ㅏ 좋은 옮기다 ~에 그만큼 기준선
그리고 ㅏ 그룹화 ~의 유령 같은 파장 약 88 20 에게 아마도 88 50.
그래서 그건 그만큼 중요한 부분 여기.
그래서 우리 얻다 한 아이디어 ~의 무엇 그만큼 중요한 파장 이다.
모두 그만큼 데이터 저것 나 가졌다 완료 위로 여기 전에,
허락하다 나 당기다 이것 뒤쪽에,
그만큼 미리 가공 저것 나 가졌다 완료 전에,
나 원하다 에게 구하다 저것 데이터 밖으로 그리고 하다 일부 분석 ~에 그것.
그래서 나는 가고 있다 에게 가다 여기 에게 그만큼 기능의 데이터 탐침,
선택하다 구하다 데이터.
이것 ~이다 가고 있다 에게 BE ㅏ 새로운 데이터 세트,
그리고 지금 우리는 갖다 에게 하다 일부 일하다 ~와 함께 이것 데이터 그리고 깨끗한 그것 위로
그리고 만들다 확신하는 이었다 준비가 된 에게 가다.
나 원하다 에게 하다 ㅏ 바꾸어 놓다.
바꾸어 놓다 와이. 엑스 ~이다 우리의 상표.
그리고 이것들 둘 떨어지다 ~ 안으로 [들리지 않음 00:13:38] .
보다 만약에 우리 갖다 이것 오른쪽, 잘 쳐보자.
그리고 예.
그래서 우리는 청소 저것 테이블 위로, 우리는 찍은 저것들 300 스펙트럼,
그리고 그 다음에 우리는 전치 그들을 ~ 안으로 또 다른 데이터 테이블.
이것 ~이다 모두 그만큼 미리 가공 데이터,
그래서 이었다 가고 있다 에게 하다 ㅏ 약간의 더 것들 에게 이것
에게 보여주다 어디 저것 미리 가공 가지다 정말 청소 위로 그만큼 데이터
그리고 어디 우리 ~할 수 있다 짓다 일부 모델 ~와 함께 그것.
그래서 허락하다 나 얻다 제거하다 ~의 이것 열.
모두 오른쪽, 그리고 준비가 된 에게 가다.
그래서 이었다 가고 있다 에게 하다 그만큼 같은 물건 저것 우리 했다 전에.
하자 가다 에게 분석하다, 계층적 클러스터링.
실제로, 허락하다 나 가져가다 ㅏ 단계 뒤쪽에 여기 진짜 빠른.
여기에서 그룹화하고 싶습니다. 이것들 열 에게 만들다 것들 ㅏ 많은 쉽게.
그래서 그룹 저것들 열 그리고 하자 가다 뒤쪽에 에게 어디 우리 이었다.
하자 가다 에게 분석하다, Hireachrial 클러스터링,
당기다 우리의 열 안에, 말하다, 좋아요.
잘 하다 그만큼 같은 물건 우리 했다 전에, 잘 바라보다 ~에 삼 다른 클러스터,
그리고 색상 저것들 클러스터.
이것 ~ 할 것이다 BE ㅏ 빠른 비교,
하지만 만약에 너 바라보다 ~에 무엇 우리 했다 전에 무엇 우리는 갖다 지금,
우리는 갖다 ㅏ 많은 더 단단하게 클러스터.
그리고 이것들 실제로 ~이다 예쁜 잘 분산.
그들은 예쁜 심지어.
저것들 클러스터 ~이다 꽤 심지어 오른쪽 지금.
하자 가다 뒤쪽에 에게 우리의 데이터 테이블.
하자 가다 뒤쪽에 에게 우리의 그래프 빌더
그리고 당기다 우리의 파장 ~에 다시, 우리 했다 전에.
이었다 가고 있다 에게 만들다 ㅏ 평행한 구성 밖으로 ~의 이것 다시.
그것 하지 않는다 바라보다 엄청난 오른쪽 지금, 하지만 하자 오른쪽- 딸깍 하는 소리 여기,
가서 에게 결합 저울, 평행한 합병.
그리고 지금 너 보다 저것 그만큼 데이터 ~이다 정말 청소 위로
어디 우리 했다 저것 미리 가공 가지다 찍은 것들 에게...
그들 바라보다 ㅏ 많은 더 나은.
하자 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 비교하다 여기에서.
무엇 우리 가졌다 전에, 그리고 무엇 우리 가지다 지금.
그래서 우리는 갖다 저것 데이터 많이 청소기.
어느 분석 저것 우리 하다 ~에서 여기 ~해야 한다 BE 많이 더 나은.
그래서 하자 가다 뒤쪽에 에게 분석하다,
다변량 M 방법, 원칙 구성 요소.
우리를 당겨 파장 안에.
알았어.
그리고 지금 우리는 찍은 저것 데이터
그리고 우리는 고장난 저것 상관관계 구조 저것 우리 가졌다 전에.
이것 ~이다 현재 ~ 후에 미리 처리,
이것 ~이다 무엇 우리 가졌다 전에.
단지 에게 보여주다 너 그만큼 차이점.
그래서 우리는 정말 깨끗한 것들 위로.
지금 우리는 원하다 에게 가져가다 아마도 하나 더 단계 ~에 그만큼 분석.
분석, 가자 품질 그리고 프로세스
모델- 중심의 다변량 제어 차트.
이었다 단지 찾고 ~을 위한 아마도 일부 특이한 행동 ~에 여기.
~ 안에 이것 사례, 그것은 기반을 둔 ~에 그만큼 주요한 구성 요소.
알았어.
그리고 이것 ~이다 찾고 ~에 둘 주요한 구성 요소.
당신은 할 수 있습니다 보다 저것 있다 일부 잠재적인 특이치 여기.
하지만 이것 ~이다 유령 같은 데이터, 이었다 ~ 아니다 가고 있다 에게 얻다 제거하다 ~의 아무것.
우리 단지 원하다 에게 친절한 ~의 보다 저것.
그리고 하나 다른 물건 우리 원하다 에게 바라보다 ~에 ~이다 에게 가다 에게 감시 장치 그만큼 프로세스,
이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 점수 플롯.
그리고 지금 우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 우리의 하위 그룹화 아래에 여기
그리고 우리 ~할 수 있다 실제로 비교하다 이것들 여러 떼.
나는 가고 있다 에게 당기다 위로 ㅏ 도구 여기, 올가미 도구.
나는 가고 있다 에게 하다 나의 최상의 에게 그룹 이것들, ㅏ 커플 ~의 이것들.
그건 가고 있다 에게 BE 나의 그룹 A.
ㅏ 차 나는 할 하다 또 다른 올가미 여기.
잘 단지 떠나다 저것 ~처럼 ~이다 그리고 가다 거기.
우리 잡았다 하나 ~의 그만큼 잘못된 그들, 하지만 내 생각에 우리는 BE 좋아요.
그리고 지금 우리 ~할 수 있다 비교하다 어디 이었다 봄 차이 ~에 그만큼 스펙트럼
~을 위한 이것들 둘 하위 그룹.
그리고 내가 ~였다 속담 ~ 전에 만약에 우리 보았다 오른쪽 ~에 여기,
저것들 파장 ~이다 ~에 어딘가에 ~에 저것 8800 범위,
그리고 그 다음에 우리 ~할 수 있다 보다 저것 있다 ㅏ 진짜 차이점 거기.
영형 네 더 물건 우리 원하다 에게 하다, 그리고 이것 ~이다 그만큼 마지막 단계.
무엇 ID 표시 전에, ID 완료 모델 상영,
그리고 나 원하다 에게 하다 모델 상영 다시.
나 가다 에게 분석하다, 예측 모델링, 모델 상영.
이었다 가고 있다 에게 세트 이것 위로, 이었다 가고 있다 에게 하다 우리의 활동적인.
이건 우리의 응답 저것 이었다 견딜 수 없는 에게 모델,
그리고 이었다 가고 있다 에게 사용 우리의 파장 에게 짓다 이것 모델 밖으로.
나는 가고 있다 에게 깨끗한 이것 위로 ㅏ 작은 조금.
우리 ~하지 않다 필요 모두 이것들 다른 모델링 유형.
이었다 가고 있다 에게 당기다 이것 밖으로.
하지만 그만큼 멋진 물건 ~에 대한 이것 ~이다 나 ~할 수 있다 짓다 모두 이것들 모델 ~에 한 번
그리고 정말 찾다 밖으로 뭐야 그만큼 최상의 모델링 접근하다 에게 가져가다 ~와 함께 이것 데이터.
그럴 필요 없어.그럴 필요 없어.
하자 추가하다 저것들.
하나 물건 나는 ~ 아니다 ~에 가다 하다 ~을 위한 시간 동기
~이다 나는 ~ 아니다 ~에 가다 추가하다 어느 십자가- 확인.
만약에 우리 가져가다 저것 ~ 안으로 계정,
그것은 실제로 달리다 ㅏ 많은 더 길게.
하지만 ~처럼 당신은 보다, 이것 ~이다 가고 있다 에게 BE 꽤 빠른.
나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 말하다 좋아요.
그리고 ~처럼 이것 ~이다 가고 있다, 단지 말하다 ㅏ 작은 조금 더 ~에 대한 무엇 이었다 봄.
이었다 건물 밖으로 이것들 모델.
너 ~할 수 있다 보다 그것은 스테핑 을 통해.
그리고 하자 보다 ~에 ~에 대한 또 다른 약간의 초 여기 ~해야 한다 BE 완료.
거기 우리 가다.
취득 ㅏ 작은 더 길게.
거기 우리 가다.
기반을 둔 ~에 무엇 나 말했다,
나 하지 않았다 사용 어느 확인, 하지만 신경 요구하다 그것.
그래서 그건 그만큼 검증 저것 너 보다 거기.
하지만 전반적인, 우리 얻다 ㅏ 정말 좋은 아이디어
XG 후원 ~이다 가고 있다 에게 BE 그만큼 최상의 모델 에게 맞다 이것 데이터.
우리 ~할 수 있었다 사용 어느 ~의 이것들 다른 사람,
왜냐하면 그들은 모두 정말 좋은 모델 ~처럼 잘.
하지만 너 얻다 에게 선택하다, 선택하다 하나, 하자 말하다 부분적으로 사각형.
왜냐하면 그건 그만큼 가다- 에게 분석 방법 ~을 위한 유령 같은 데이터 그래도.
하지만 우리는 갖다 저것.
우리 ~할 수 있다 말하다 달리다, 선택된,
그리고 채우다 밖으로 저것 모델 그리고 찾다 밖으로, ~할 수 있다 우리 만들다 그것 심지어 더 나은?
바라건대 무엇 나는 완료 그리고 보여 주었다 너 ~이다 저것 우리 ~할 수 있다 짓다 이것들...
허락하다 나 당기다 이것 뒤쪽에 에게 우리의 시작 여기.
몇 단계만 거치면 됩니다.
이것 ~이다 우리의 작업 흐름, 그리고 나는 추가 저것들 단계.
그래서 우리는 갖다 저것 테이블 저것 이었다 일하고 있는 와 함께.
우리 클리어 그만큼 원시 상태 . 우리 바꾸어 놓다 그만큼 데이터.
아무것 저것 우리 닫은 밖으로 ~이다 지금 부분 ~의 저것 작업 흐름.
그래서 우리 계속하다 에게 짓다 저것 작업 흐름.
하나 물건 아픈 말하다 ~이다 저것
나 ~일 것이다 일반적으로 ~ 아니다 짓다 ㅏ 작업 흐름 내부에 ㅏ 프로젝트,
하지만 단지 전시 너 저것 그것 ~할 수 있다 BE 완료.
허락하다 나 가다 뒤쪽에 에게 나의 미끄러지 다 여기에서 공유합니다.
이것을 뒤집자.
하나 더 단계 여기.
난 그냥 원하다 에게 말하다 감사하다 너 에게 ㅏ 약간의 사람들.
제레미 금연 건강 증진 협회, 누구야 아니요 더 길게 ~에 JMP, 하지만 그는 ㅏ 엄청난 영감 ~을 위한 이것.
표시 외벽 가지다 계속 ~ 이다 ㅏ 엄청난 돕다.
라이언 파커 그리고 점토 짖는 동물 가지다 완료 정말 환상적인 것들
~와 함께 장르그 그리고 기능의 데이터 탐침.
크리스 고트발트 가지다 계속 ~ 이다 정말 도움이 되는 ~에 구하는 것들 세트 위로.
그리고 그 다음에 미아 스티븐스 가지다 계속 ~ 이다 ㅏ 진짜 지지하는 사람
~에 거들기 나 짓다 그만큼 유령 같은 분석 밖으로 이내에 JMP.
그래서 나 정말 고마워하다 모든 것 그리고 저것 아픈 말하다 감사하다 너.
그건 그것.
