今日だった行くになれ話しているについてを使用してJMP、私たちのお気に入りソフトウェア
そして申請中それにある本物-世界問題で私たちの分析的科学部門
でアミリスどれのはあるシンビオ会社。
前に私たちはジャンプの中へそれ、私欲しかったに導入自分自身として良いとして
スコット誰が助けた自分平行これ旅。
私はステファン私はの仲間監督の研究& DデータアナリティクスAマイリス。
私持っている12年の業界経験、
ある多くの多様な背景、私は働いたで様々な研究室
から分析的化学に発酵科学そしてでもっと最近の年
集中したもっとの上の品質そしてデータ科学側のもの。
スコットもっている助けた私はある多くののコンテンツここ
そしてもっているされた働くとアミリスのためにある番号の年
そして彼は1つののJMP長所働くJMPの場合。
私はそうするだろうのようにに始めるオフによるただ言ってる感謝あなたにスコットのために助ける私たち外ここ。
だった行くにスプリットの話す今日の中へ三つ部品。
私は行くに与えるある少しの背景そしてコンテクスト両方の上合成生物学、
もしあなたしていない聞いたのそれ前に、そして分析的化学。
の主要一部のの話すは本当に行くになれ集中したの上それから申請中JMP
にある特定の質問私たちは持っていたそしてそれからついに良い包むそれ上
簡単に触れるの上オートメーションそしてそれからのインパクト
のの分析そしてこれ場合勉強良い見てで一緒に。
S青梅のあなた5月ないなれおなじみと合成生物学
または分析的化学そして私本当にのようにに理解する
コンテクストそして背景そしては行くになれ比較的重要
のためにの場合勉強私たちは見てで、良い集中の上それ今日そして始めるそこには。
S合成の生物学本当に活用する微生物、
として私たちはのようにに電話彼ら、として生活工場。
私たちは使用主に酵母での場合のアミリスそれ私たちは精度エンジニア、
そして私たちは使用のプロセスの発酵、どれのはないある新しいものその何か
人々持っているされたを使用してのために何千ものの年、主にに作るアルコール
そしてパンである多くのケース。
で私たちの場合、だったを使用しての酵母で発酵、
餌やりそれ砂糖そして変換するそれ砂糖の中へあるバラエティの目標
材料そして化学物質。
それらの材料そして化学薬品私たちはできるそれから作る
より高い純度それで彼らは5月なれより高い演奏するより低い費用
そしてであるもっと持続可能なファッション。
に与えるの例、これそうではありませんただある妖精物語。
これは現実、そのないのアイデア、私たちは持っている
18分子今日それ私たちは製造で規模そして私は見せている
あるサブセットのそれらのここ。
あるよの例の上の上左あなた持っているアルテミシニン。
それはの抗マラリア薬薬、それだった私たちの初め分子
そしてそれはどうやって私たちの会社だった設立されました。
での上真ん中、私たちは持っているバイオフェンどれのは実はある強力な
建物ブロックそれ私たちはそれから変換するの中へ他の化学薬品そしてアプリケーション。
1つ例いるスクアレンどれのはある
とても人気のある皮膚軟化剤使用済みでの化粧品業界
そして伝統的には調達したからサメ肝臓
そして1つそれかもしれないなれおなじみでの底真ん中、私たちは持っているパチョリ。
いくつかの人々仲間それとのヒッピー匂い、そのある香り、
しかしその実は本当に遍在するでの香り業界
としてあるベース注記、それでそれ行きますの中へ何千ものの製品。
もののように潮洗剤持っているパチョリでそれそして私たちはできる製造これ、
どれのは伝統的に抽出されたから植物
と私たちの合成生物学プラットホーム。
私仕事での研究開発関数、そしてそれで私たちのゴールは本当にに識別する
の最高Eひずみそれ私たちはできるそれから使用で製造業規模、
そしてそれ必要研究で規模。
私たちは走る非常に自動化されたある多くの高い-スループットワークフロー
でアミリスでエメリービルそしてそれでからの左そこには私たちは始めるふるい分け
私たちの酵母ひずみ
である容量のについて600,000ひずみ当たり月。
私たちは取るそれらの上出演者そして私たちは推進する彼ら
に何私たちは電話私たちのベンチ-規模バイオリアクター発酵、
どれのあなたできる見る写ったの上の右そこには。
全体を通して全てのこれ、だった作成ある多くの株、
どれの手段私たちはまた必要に理解する何ですかハプニングでそれらの株、
何は彼らは生産、どうやって多くの、そしてそれは本当にどこ分析来るで。
それらの分析必要になれ走るである規模にマッチそれそれで私たちはできる本当に
得るのデータに理解する何ですかハプニング。
とこれ規模の研究、あるよある多くの機会、
そしてある多くのそれらの機会来るから探しているで従来の
アプローチそして再考どうやってにするそれらの。
私が話をしますある少し少しについて分析的化学。
また、それはない何でもそれは個性的に合成生物学。
その普及してである多くの産業、石油業界、
環境科学、製薬、とても一般方法ただに測定もの。
病気話すここ本当にについてクロマトグラフィー、
そしてとしての例、病気取る発酵それ私たちはするの上の生体反応性規模。
からこれ発酵、だった行くにサンプルそれその間そのランニング。
だった行くに得るある汚いサンプルからそれどれの私たちはそれからできるさらに遠く
準備するそして希薄。
私たちは持っているこれ混合のコンポーネントでこれ最後の形状。
良いそれから取るこれ混合のコンポーネント、
良い走るそれ横切っていくつかの分離テクニック。
それはあるクロマトグラフ。
何それは行くにするはベースのの上の財産のそれらのコンポーネント、
かもしれないなれサイズ、それかもしれないなれ極性、それは許可する私たちに別それらの外。
私たちはそれから餌それの中へいくつかの検出機構。
あるよあるバラエティそれあなたできる使用そして何それ与えるあなたはある分離
のこれらコンポーネント以上時間そしてそれからいくつかの強度の応答。
の最後ピースそしてどこだった行くに集中今日
は強度そうではありません本当にある役に立つもののためにあなたまたは自分に作る決断の上。
私たちは必要に翻訳するそれの中へ何か役に立つのようにある集中。
の較正曲線許可します私たちに翻訳する
それ強度の中へある集中、
そしてのコース、あなたできる想像するもしあなた得るそれ翻訳間違っている、
あなたのデータは行くになれ間違っているそしてその行くに誤解を招くあなた。
較正曲線はどこ良い集中今日、
そしてそれはの心臓のの質問。
あ較正曲線は作成した、によるランニング標準と
変化するレベルのあなたの知られている成分。
の例私は見せているここ、
私たちは持っているある低い半ば高い、それである三つ-レベル較正。
私たちは知る何の集中はでそれらのなぜなら私たちは準備した彼ら、
そして私たちは測定の応答の上これら楽器。
からそこには、私たちはできるフィットいくつかの較正曲線。
でこれ例、私は見せているただある単純線形フィット、
そしてそれから私たちはできる走る未知サンプル、
読むの応答オフ私たちの楽器そしてするの逆数予測。
だった取る私たちの応答からのYそして予測する何の量は
でそれサンプル。
そのあるとても一般方法になれできるに定量化するもので未知サンプル。
それは私たちの背景。
だった行くにジャンプの中への場合勉強探しているでこれ鍵質問
私たちは持っていたその周り最適化するある一部の私たちのプロセスで私たちの分析。
少しもっと背景ここはそれいつ私たちはする較正で私たちの研究室、
あるよある料金関連するメンテナンスのこれら校正
そして較正曲線そして較正標準は高い、
両方期限に人々の時間、しかしまた材料。
これら材料できる頻繁料金何千もの、平十の何千もの
のドル当たりグラム。
との規模それだったやってる私たちの研究で、それ本当に押す私たち
またに再考するそれらの従来の近づいてきます。
だったランニング何百万もののサンプル当たり年、そして私たちは持っているある本当に多様な
セットの分析的メソッドそれで私たちは持っている現在
で私たちの研究室でエメリービル
以上100違う分析的メソッド測定する全てコンポーネント。
1つ場所私たちは見たでは従来通り。
私たちは見るこれとほとんど人々私たちは雇う、これはどこ人々始める。
従来較正曲線頻繁持っている五にセブンレベル、
かどうか彼らは線形またはない。
私たちは考えるについて彼らは言う、わかった、五にセブンレベル、線形フィット。
で理論、のほとんどあなたかもしれない必要はまたはの最小あなたかもしれない必要は二
そしてあるよある料金にそれぞれ追加レベル、
両方で材料そして準備費用そしてメンテナンス。
これはどこ私たちは欲しかったに見てそして聞くの質問、
見て、できる私たちは実は減らすこれ番号のためにの既存 方法
それなし重要なインパクトの上私たちの実際のデータ品質？
の方法私たちは定量化する私たちの未知サンプル。
これはどこJMP来るで、だった行くに使用ジャンプここにシミュレートする
いくつかの代替較正スキーム、でこれ場合、
減らすの番号のレベルの校正
そしてに繰り返す何私たちは持っています歩いたを通して私たちの問題結局のところはそれ
較正メンテナンスは費用がかかる。
それは憤慨したによるの規模私たちはするそれで。
私たちの一般的なアプローチは本当に行くになれに見てでどうやってできる私たちは最適化するこれ。
しましょう見てで減らすのレベルのそれらの校正、
そしてそれから私たちの特定の解決はJMPの使用ここ
に聞くの質問、見て、もし私たちは行った戻るで時間
で、もし理論的には、私たちは持っていた走る二校正者または三つ校正者
その代わりの六またはセブン、どうやってするだろうそれ持っている影響を受けた私たちのデータ？
私たちの場合ここ、だった行くに集中の上あるシングル方法今日。
これはある本物方法私たちは持っていますされたランニングのためにについて六数か月。
私たちは持っている22バッチのサンプル私たちは持っています走るの上これ方法、
それでそのについて1000サンプル。
私たちの既存 較正私見せるここの上の右はある線形較正。
それもっている六レベルそして私たちは持っています推定もし私たちはできる減らすこれ
にの最小の二レベル、私たちはできた保存の見積もりの15,000ドルある年。
あるよある本物測定可能なモチベーションに理解するもし私たちはできる追求するこれ。
表示中ここの一般的なワークフローそれ私たちは来た上と。
私は行くに行くを通してこれ本当に素早く右今しかしいいえ心配です。
だった行くに歩くを通してそれステップによるステップ一緒に。
だった本当に行くにただ引くの歴史的なデータ。
だった行くに再作成する私たちの歴史的な較正でJMPに検証何
だったやってるでJMPマッチ何私たちは持っています終わり歴史的に、
そしてそれからだった行くに言う、わかった、しましょうなくすいくつかののこれらレベル、
再作成するの較正とそれらの削減レベル、
そしてそれから評価する何インパクトそれもっているの上私たちのターゲット。
今、私考えるでこれ場合そのまた本当に重要に強調するあなた見る、
私たちは持っている二合格-失敗フォークでの道。
頻繁いつだったやってる分析
の上データで手、だった探しているのために統計的意義
と研究のようにこれ、その本当に重要に決定する何あなたの実用的
要件は。
でこれ場合、何するそれ平均？
だった話しているについてインパクトの上の測定の未知サンプル。
最終的には、私たちは欲しいに作るもちろんそれ減らすの較正はない行く
にバイアスの測定で1つ方法またはの他の。
私たちは欲しいの測定になれの同じ。
として多くの人々意思教えてあなた、の同じはない本当にある定量化可能なもの、
それ依存しますの上あなたのサンプルサイズ、のノイズであなたのプロセス。
私たちは必要に定義する何はいいえ違う、同じまたはいいえインパクト平均。
ここだった行くにセット私たちの受け入れ基準先にの時間
のためにこれ初めステップとして正確さ内で半分のパーセント、
そしてのためにの2番ステップとして正確さ内で1%。
良い見るこれら来る戻るとして私たちは歩くを通してこれ。
私たちの初めステップ、そして毎ページここ、私は行くに見せるでの上右
何ステップ私たちははでのプロセス、
として良いとしてハイライト何JMPプラットフォームだったを使用しています。
のために私たちの初めステップ、だった行くになれ引っ張る私たちの歴史的なデータ
からあるデータベース、で私たちの場合、私たちは持っているあるデータベース。
私たちは持っているあるリンシステムそれすでにもっているのデータである構造化されたフォーマット。
あなたできたまた輸入これからCSV、しかし、あなたできるアクセスのデータ。
だった引っ張るそれで私たちの場合を使用して生SQLそしてJSL
そしてそれ引っ張るである構造化されたフォーマット見せているあるサブセットのの列私たちは持っている、
しかし何あなたはそうします知らせはでこれ場合私たちは持っている私たちの六校正者
として良いとしてある番号の未知サンプル。
だった引っ張るでの歴史的なデータとしての芯データセットだった働くと。
の初めステップは再作成するそして検証中の同じ較正曲線
それでそれ同じ六-ポイント較正でJMP。
今、あなたかもしれない聞くなぜ私たちは持っているにするこれ。
がある二主要理由。
1つは較正曲線できる持っているある多くの注意事項。
彼らはできる持っている重み付け、彼らはできる持っているアンカーポイント、
彼らはできたなれ強制的を通してゼロ、彼らはできたなれ非線形。
これはある良い方法に検証それあなたはを使用しての右
パラメーターそしてJMPに再作成するこれ。
の他の理由はそれ私たちはしないでください期待するこれら価値観になれその通りの同じ。
の理由いるそれある多くのこれら分析的ソフトウェア用途いくつかの独自の
回帰それはないその通りのように、しましょう言う、普通少しでも正方形回帰。
にするこれ、だった行くに使用ある専門化されたモデリングフィット曲線パラメータ
そして本当にただ再作成する私たちの較正曲線。
ただのように私示した以前、
どこ私たちは持っている私たちの知られている量の私たちの六標準の上のバツ
そして私たちの生強度または信号応答の上のY.
で私たちの場合、私たちは持っている22バッチ、私はない見せている全ての彼らここ、
しかしだった再生するこれのために22違うシーケンスで本質的に1つ
クリックそして何私電話の力ののコントロール鍵もしあなたしないでください知るこれ騙す。
意思保存あなたあるトンの時間、もしあなた所有下のコントロール鍵、
クリックの上の赤ボタン、何でもあなたするは行くに適用するに毎
分析でそれ窓。
最近学んだそれはどうやら呼ばれた放送、
それであなたできた使用それとして良い。
だった再作成するある較正曲線のためにそれぞれの私たちのバッチ
そしてそれからでの同じ専門化されたモデリングプラットホーム、だったそれから
節約の逆数予測式。
なぜならだった予測するからYにバツ、
もしあなた覚えて戻るに私たちの較正イントロ、
になれできるに保存の予測された価値観戻るに私たちのデータテーブル。
これそれから見た目のようにこれどこの上私たちのデータテーブル
私たちは持っている初め私たちの歴史的な量、何私たちは引くからのデータベース、
そして今私たちは持っている私たちの生量それ私たちは生成されたから
これら新しく作成した較正曲線そしてJMP。
私たちは持っているある乗数私たちは持っているに適用する、するのサンプル準備私たちはする
それ私たちは引くからのデータベースそれでそれはすでにそこには
そしてその行くに滞在する絶え間ない。
私たちは単に必要にただ適用するある計算されたカラムここ
に持っているある比較価値に私たちの歴史的なデータ。
もしあなた見てでこれ初め生、私たちの価値はとても近いに
しかしないその通りの同じとして私たちの歴史的なデータ。
次上、だった行くに視覚的にするある比較、プロット私たちの歴史的な
に対してのJMPレクリエーションのそれ較正、
そしてこれはある良いチェックまた、に見てを通してあなたのデータ。
何あなたするだろう期待するまたは希望のためには
あるラインそれ本質的に見た目のようにY等しいバツ。
今私たちはしないでください欲しいに停止であるビジュアル分析。
私たちはのコース、欲しいに持ってくるいくつかの統計の中へそれ。
これはどこ私たちは紹介されたの通過バブロック回帰。
その実は何かそれだったただ追加したの中へのベースジャンプ機能性。
私考えるとJMP 17使用済みになれの追加-の上のためにある長さ時間。
私は嬉しいそのそこには今。
これはある専門化された回帰それは非パラメトリックそして屈強異常値、
それは本当に設計具体的にはのために比較する分析的メソッド。
のために多くののあなた、おそらく無関係なあなたは一度もない行くに持っているに使用それ、
しかし私たちは必要に使用それでの世界だった働くで。
何これ回帰します、それ与えるあなた二仮説テスト
にテストのために絶え間ないバイアスとして良いとして比例バイアス。
Sタルトとある絶え間ないバイアス、どこだった見るもしあるよバイアス。
想像するのライン移動中上そして下の同じ横切っての範囲。
だった評価するもしの自信間隔の私たちのインターセプト
するまたはするない含むゼロ。
のために比例バイアス、どこのバイアスするだろう変化ベースのの上の応答。
だった評価するもしの自信間隔の私たちのスロープ
するまたはするない含む1つ。
今で私たちの場合、私たちは拒否するのヌル仮説で両方のこれらケース、
どれの言う私たちそれ私たちはする持っている統計的に重要なバイアス、
両方絶え間ないそして比例で私たちのデータセット。
からここあなたかもしれない言う、わかった、だった終わりあるよバイアス私たちはできない動くの上、
しかし考え戻る、これはなぜその本当に重要に定義する
何の実用的意義はなぜなら
どれでも統計学者意思教えてあなたで私たちのデータセット私たちは持っている1000サンプル、
あなた持っている1,000サンプルあなたは行くになれ探しているで
とてもきつい自信間隔。
あなたは行くになれできるに検出するとても小さい違い。
私たちは持っているある統計的に重要な違いしかしするそれ案件？
それもたらす私たちに私たちの最後ステップだった行くに計算して、
またを使用してのカラム式、
の相対的違い間の二メソッド
そして私は見せているある分布のそれ下に
そしてそれ分布それから与える私たちアクセスにこれテスト等価。
これ許可しますあなたにテストある分布の価値観に対しての絶え間ない
それあなた定義する内でいくつかの自信。
ここでこれ窓、良い入力私たちの目標平均はゼロ
なぜなら私たちは仮説を立てたそれ彼らは行くになれの同じそれでいいえ違い。
今私たちは得るに入力私たちの受け入れ基準、どれのだった0.5%。
これ与える私たちこれとてもニース出力と私たちの最後の二仮説
テストどこもし私たちは拒否するこれら、私たちはできる決定する本質的にそれの平均
のこれデータセットは同等にゼロ内でプラスまたは-0.5%。
これ1つあなたかもしれない言う、おいステファンこれはやってるあるそ、テスト、
あなたの分布はないその通り普通そして私考えるあなたはそうするだろうなれ右
そしてもし私行った戻る私かもしれない実は使用のテスト平均プラットホーム
なぜならそれ与えるあなたアクセスに非パラメトリック等価テスト。
関係なく、これはある本当に役に立つそして直接方法にテスト
のために実用的意義。
私たちは引っ張られた私たちの歴史的なデータからのデータベース、
私たちは持っています再作成されたそして評価されたの較正曲線
そして私たちは持っています設立それそれパスする私たちの受け入れ基準。
もしそれ持っていた失敗した、それできたなれ問題とのデータセット。
あなたかもしれないないなれを使用しての右較正パラメーター。
があるある番号の理由、私たちは一般的にするだろう
かわいい多くのいつも期待するこれに合格。
それいつものただ必要いくつかの調査に何ですか続いている
での方法あなた再作成されたこれ較正。
私たちの次ステップは下-サンプリングまたは減らすの番号のレベル
の私たちの較正。
今、もし私たちは試すにするこれそれなしJMP、私たちは持っているに行くの中へ毎シングル
順序で私たちの分析的ソフトウェア手動で
取り除く校正者、再計算するもの。
なれ本当に長さそして退屈なもの。
JMPこれはとして簡単としてただを使用してのデータフィルター。
で私たちの場合とこれ六-ポイント較正私たちは持っているある線形1つ。
私たちは知るそれの最小番号のポイント私たちは必要のために線形修正は二。
だったピッキングの最高そしての最低校正者
そしてただフィルタリング下にそれらの。
からここ私は行くに行くかわいい素早く、しかし本当に全てだった行くにする
は再作成するこれ較正と二ポイントでJMP。
また、だったを使用しての専門化されたモデリングプラットホーム、やってるあるフィットライン。
ののみ違い今は私たちは持っている二ポイントその代わりの六
そしてだった申請中それ逆数予測式戻るにのデータテーブル、
どれのまたは行くに与える私たち私たちの逆数予測
そしてそれから私たちは適用するの乗数
そしてなぜなら私知る私は行くにするの実用的意義、
私はただ行くに先制的に計算するある相対的違い間
の二-ポイント較正そしてそれからの歴史的な違い。
また、私たちは行くを通しての通過バボックそしてないそれで驚くべきことに、
また検討中のサイズの私たちのデータセット、
だった行くに拒否するのヌル仮説ここそして確立するそれ私たちは持っている
統計的に重要なバイアス、両方比例そして絶え間ない。
私たちは動くの上にテスト私たちの受け入れ基準。
覚えて戻る今私たちのしきい値は1%その代わりの0.5%
そしてそれは働くとの利害関係者ののデータ
に確立する何はの許容できる同等性。
それはいつも重要事前仕事にする
そしてだった行くにテストそれ同等性。
ここ私たちは探すそれこれら二メソッドは同等内でプラスまたはマイナス1%。
の上の未知サンプルそしてそれは本当に重要。
だったを使用してそれらの歴史的な本物-世界サンプル
に本当に聞くの質問何もし私たちは行った戻るで時間
そして再実行全てこれら校正と二ポイント
そして報告のデータのこれら未知サンプル。
どうやってするだろうそれらの価値観変化？
の上平均私たちは見るそれ彼らは変化とても少し、
そしてそれでそれ与えるある多くの信用に検討中
誘発するそれらの較正レベル。
私たちは本質的に実証済みこれ今
そしてそれでこれ較正の上の左そしての較正の上の右
だった言ってるは同等、そうではありません行くに提供する同等定量
内で1%そしてそれで私たちは持っている本質的にの証拠私たちは必要に押すのためにこれ変化。
私たちは合格した私たちの初めチェック、私たちは再実行の評価との二、
私たちは合格したそれそして今だったで私たちの最後のステップ
の実装するそれらの変化で私たちのプロセス。
今そのおそらくのほとんど重要一部、
もしあなたするの分析、私たちはただ離れるそれ座っているそこには、しませんする多くの良い。
これできる時々なれの最も難しい一部。
あなた持っているに行く外、あなた持っているに納得させる人々、特にでケースのようにこれ
そしてあなた持っているに取る考慮の多分はそこには追加
ものそれこれ分析しませんでした考慮する。
私は幸せですに話すに誰でもについてそれ、
しかしだったない行くに行くで深さの何の他の考慮事項私たちは持っている
に考えるについて前に置くこれの中へアクション、
しかしとこれ例、私たちはした
実は終わり上減らす較正レベルから六に二
そしてそれ削減の年間料金のランニングそれ方法によるについて15,000ドル。
からそこには私たちはかもしれない言う、わかった、何今？
は私たちは終わり？
のコースない。
右今私たちは必要に見てで私たちはしたそれのために1つ方法、
私たちは持っているあるスイートの別の100プラスメソッドそれ5月また持っているこれら
多くのレベル校正それかもしれないなれやりすぎのために何私たちは必要。
私たちは欲しいに見てで繰り返すの分析のために他の方法。
それはどこ私考えるオートメーション来るで。
それはある本当に素晴らしい方法に規模これ1つ-オフ分析のために私たち自身、
しかしまたのためにその他。
私のルールの親指はもし私探す自分自身やってるの分析
もっとよりも二または三つ回。
しましょう建てるそれ外でのオートメーション、
言う未来自分ある多くの時間、過ごすある少し時間今。
病気ただ触るの上これとても簡単にそして私欲しいに叫ぶ外スコットここ
のために助ける自分とある多くののワークフロービルダー仕事そしてのスクリプト
しかしこれらネイティブオートメーションツールでJMPは本当に強力な
そして彼らはとてもユーザー-フレンドリー、あるよある多くのコード-無料オプション
そしてそれであるよ本当に違う方法あなたできるするこれ。
あなたできるするそれの上の左側、右であるクラシック方法やってる全てのスクリプト
平許可しますあなたに保存これらグローバル変数
それでそれできた与える私たち場所のためにあなたに持っているユーザー入力彼らの
受け入れ基準どれのかもしれない変化
そしてまたはあなたできるてこの作用のワークフロービルダーどれのはある少しのある新しい特徴
しかし本当にしましょうあなた建てる外これオートメーション。
平もしあなたただ欲しいに脚本それ生、
あなたできる建てるのフレームワークそれあなたできるそれから肉外。
の二もの私意思言うについてこれは
どうやって多くのあなたできる自動化するまたは多分どうやって多くの努力あなた持っているに置くの中へそれ
は行くになれ限定にいくつかの範囲によるどうやって硬いそれワークフローは。
もしユーザー必要それになれ本当にフレキシブル、必要に交流するとそれ、
それできたなるとても挑戦的に自動化し、
そしてのコースのデータ一貫性は鍵として良い。
これは本当にある素晴らしい道具にヘルプその他再現するの分析、
しかしあなた本当にする持っているにまた電車彼らそして書類の仕事、
作るもちろん彼らは知る何その実はやってる。
として私たちは全て知る、毎分析もっているその注意事項。
あなた必要人々ないただにクリックそして持っているある報告、
しかしまた理解するある少し少しのように何はいくつかの
潜在的ものそれできた来る上、特にもしあなたは試しています
に未来-の証明仕事。
私のようにに持ってくるそれ戻る一緒にそして包むそれ上そこには
そして希望今日それ私は示したあなたそれJMP
あなたしないでください持っているにするのようにクレイジー複雑なまたは洗練されたものでJMP
あなたできたピース一緒にある多くの単純機能性
に作成する本当に影響力のあるワークフロー。
かどうかあなたは働くである研究室であなたの組織、どこでもそれは、
見てに識別するこれら改善で既存 ワークフロー。
私のようにに考えるについてもしあなた全てはでの経験
ほとんどの私たちはで、あるよもっとデータよりも何私たちは知る何にすると。
見てでのデータそれいいえ1つは探しているで
そしてそれからチャレンジの従来の考え。
の方法だった働くはいつも変化、聞くなぜする私たちはするそれこれ方法。
で私たちの場合、のためにある長さ時間、これはの方法私たちはするそれ。
五、六-ポイント較正。
聞くなぜ、何もし私たちはしませんでした、何するだろうのインパクトなれ。
のコース、しないでください持っているに教えて誰でも聞いているここ。
使用JMPのためにのスケーラブルな分析そしてそれから使用オートメーションに作るそれ簡単、
そしてそれ本当にしません持っているになれファンシー。
それただもっているに仕事のために何あなた必要それにする。
ついに、あなたできる使用それにインパクトこれらインパクトのある、埋め込む影響力のある変化
そして使用データにドライブそれらの決断。
そのおそらく1つののほとんど説得力のあるツールそれ私たちは持っている今日。
もしあなたは話しているに管理、
するそれで単位のドルなぜなら彼らは愛それ。
病気包むそれ上そこには
私考える最後もの私はそうするだろうのようにに言うはただある感謝あなたにの
JMP発見サミット委員会、
全ての人々整理する特別感謝あなたにスコットのために全てのヘルプ
彼与えた自分での過去とアミリスしかしまたとこれ話すそしてこれ分析、
そしてそれからある番号の人々 Aでマイリス誰がだった巻き込まれているとこれ
そしてとそれ、私意思包むそれ上。
感謝あなた。 さよなら。
