12 月 9 日、JMP は最新の Technically Speaking イベントを開催しました。複雑で高次元の化学スペクトルをモデル化する方法. 600 を超える登録があり、イベントは明らかに成功しました。 このイベントを真にユニークなものにしたのは、新規ユーザーの 2 倍以上の既存ユーザーが参加したことです。これは、JMP Pro に良いアップセルの機会があることを意味します。 Bill と Jeremy は、JMP Pro でのみ利用可能な機能を強調し、データの前処理、探索的データ分析、予測モデリングなど、JMP でスペクトル分析を行う方法を参加者に示しました。
Attendee breakdown courtesy of Anne MilleyAttendee breakdown courtesy of Anne Milley出席者の内訳は Anne Milley の厚意によるJMP の営業チームが、イベント後に顧客や見込み客とより有意義で生産的な会話を行えるように、イベントが終了した今、推奨される次のリソースのリストを作成しました。 このリストは、当社の Web サイト全体から適切なアセットを取得します。
このイベントに関する推奨事項についてご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
ラリー
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イベントの多くで JMP Pro の機能が強調されたので、顧客や見込み客をJMP Pro Web ランディング ページ. このページでは、Functional Data Explorer (FDE) など、JMP Pro の高度な機能を紹介しています。 このページでは、 JMP Proの評価をリクエストするフォーム.
分光データの解析：前処理、JMPコミュニティのJMPブログ
Bill Worley によるこのブログは、イベントの内容とよく一致しています。 Bill はこのブログで、Functional Data Explorer と実験の共変量設計を使用することで、優れた予測モデルの開発に使用するスペクトルを減らす方法を示しています。また、モデル駆動型多変量管理図 (MDMCC) などの新しい多変量プラットフォームを使用して、スペクトル データ分析を強化する方法についても説明しています。
スペクトル ツール、JMPコミュニティのJMPブログ
Jeremy Ash のこのブログでも、イベントのトピックの多くを取り上げています。 大まかに説明すると、
彼と Bill がスペクトル データまたは関連データ (クロマトグラムなど) を分析するために作成したスペクトル ツール。 ほとんどの機能はすでに JMP で実行できますが、その目的はプロセスを合理化することでした。 これにより、新規ユーザーの参入障壁が低くなり、経験豊富なユーザーの日常的なタスクが高速化されることを願っています。 また、共有する必要がありますパート1とパート2スペクトル分析のワークフローについて説明しているブログの。
スペクトル データの分析: 前処理とその先、JMP Discovery Paper US 2021
このトピックに関する最新の Discovery プレゼンテーションであるこの講演は、今年の Discovery Summit Americas で JMP の Bill Worley と Jeremy Ash によって行われました。 前処理から予測モデルの構築まで、スペクトルデータを分析するための JMP の機能が示され、分光学者、分析化学者、材料科学者向けの視覚化、前処理、およびモデル開発も示されています。Bill と Jeremy は、JMP を使用した標準の正規変量 (SNV) および Savitsky-Golay (SG) 平滑化をレビューおよびデモンストレーションし、より高度な前処理ツールと、Functional Data Explorer を使用してスペクトルを視覚化および定性的に分析する方法を共有します。
JMP の多変量ツールを使用したスペクトル データの分析、JMP Discovery Summit Americas 2020。
Bill Worley によって配信されます。 このプレゼンテーションでは、優れた予測モデルの開発に使用するスペクトルを少なくするために、Functional Data Explorer と実験の共変量計画を使用する方法について概説します。ここにあるコンテンツの多くは、Bill のブログでも取り上げられていることに注意してください。
分析のための分光データの前処理、JMP Discovery Paper EU 2021
Discovery Summit Europe 2021 の Bill Worley によるプレゼンテーションの録画。 Bill は、分析用のデータを準備するための重要な最初のステップとして、分光データの前処理を強調しています。 また、業界全体でかなり標準的な前処理ツールである JMP を使用した、標準正規変量 (SNV) および Savitsky-Golay (SG) 平滑化のレビューとデモンストレーションも行っています。
Functional Data Explorer: 非データ サイエンティスト向けの結果の視覚化、JMP Discovery Paper EU 2020
Discovery Summit Europe 2021 でのこのプレゼンテーションは、データ駆動型の責任者である Simon Stelzig によるものです。ローマンで開発。 Stelzig は、データの専門家が非専門家と複雑なデータ分析について複雑ではない方法で話し合う方法の背景として、接着剤の配合とテープの開発を使用しています。 彼は、Functional Data Explorer が、そのような分析を実行し、スペクトルのような形式で結果を視覚化するための優れたツールであることを示しています。結果として得られる予測スペクトルは、開発者が洞察を得て、機構を理解するのに大いに役立ちます。
富士フイルム ダイオシンス バイオテクノロジーズ、お客様の成功事例
このお客様の成功事例 JMP® Pro は、Fujifilm Diosynth Biotechnologies (FDB) の科学者が、同社のより広範なビジネス目標をサポートする新しいデータ サイエンスの習熟度を確立するのに役立っています。 富士フイルムがツールの Functional Data Explorer プラットフォームを使用して探索的データ分析と次元削減を使用して実験と視覚化を設計する方法、および JMP が科学者がプロセス知識を短時間で成長させるための戦略的で費用対効果の高い手段を提供する方法について説明します。
Bill と Jeremy は素晴らしい仕事をし、JMP と JMP Pro で何ができるかについて非常に明確でした (そして、これについて聴衆から質問がありました)。 Pro のより強力な機能の多くに、多くの関心が寄せられたようです。 ですから、良いアップセルの機会があることを願っています!
