Salut tout le monde,
J'ai rassemblé des idées, des questions et des réponses, des cas d'utilisation et des questions ouvertes également sur FDE. Le fil de discussion actuel sur plus d'informations sur FDE ( https://community.jmp.com/t5/JMP-SE-Discussions/FDE-maths-behind-fitting-options/mp/662515#M6331 ) indique également un intérêt pour le sujet.
Après avoir vendu JMP Pro pour FDE une fois, j'ai rencontré quelques difficultés tout au long de l'année. L'un est certainement que la FDE (FDA en général) semble être largement inconnue (je peux principalement parler pour les clients de la chimie). Il est très facile de susciter l'intérêt des prospects, mais en fait le vendre reste un défi (pour moi du moins 
). Je pense qu'il serait très utile d'avoir une meilleure compréhension de ce qu'il peut apporter, de son fonctionnement, etc. pour le promouvoir mieux et plus souvent auprès des clients.
Ma proposition est un endroit où nous recueillons des cas d'utilisation, des questions et des réponses, des histoires avant et après la vie quotidienne, et du contenu supplémentaire comme un contexte théorique ou du matériel de formation (pour l'éducation SE) @Di_Michelson 
.
Pour commencer : un cas d'utilisation était "l'ajustement semi-automatisé des pics à l'aide de Python".
situation avant :
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Les scientifiques collectent de nombreux échantillons sur de longues périodes. Les mesures ont abouti à une courbe semblable à un spectre, dont la forme et le nombre de pics semblaient très différents, selon les caractéristiques de l'échantillon.
Le scientifique évaluait visuellement les différentes formes et essayait d'adapter manuellement les caractéristiques de forme des courbes. Les problèmes étaient différents nombres de pics, qui devaient d'abord être identifiés. Une fois analysé, le résultat n'était pas vraiment facilement compréhensible. Un scientifique des données pouvait analyser les données en Python, mais ce n'était pas évolutif, car cela se faisait au détriment de sa propre progression de travail.
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situation après :
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L'analyse des données dans FDE a montré des résultats instantanés (vraiment en 2 minutes), car les pics et les formes ont été automatiquement analysés et liés aux caractéristiques de l'échantillon. En utilisant simplement le profileur, ils pouvaient voir immédiatement ce qu'ils recherchaient.
Sans avoir besoin de formation, le scientifique pouvait immédiatement relier les connaissances aux caractéristiques du produit respectif.
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Victoires personnelles :
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- De meilleures informations plus rapidement, de meilleurs résultats de développement
- Plus facile à interpréter et à communiquer les résultats
- Pas besoin de basculer entre les packages logiciels
- Pas besoin d'attendre un expert/data scientist
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Les affaires gagnent :
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- De meilleures informations plus rapidement
- Pas besoin de conseil en data scientist
- Solution plus évolutive
- Sortie standardisée
- Un logiciel pour de nombreuses tâches
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Je suis curieux de savoir ce que vous pensez de cette idée et quelles réflexions supplémentaires vous avez !
Meilleures salutations de Heidelberg, Allemagne
Florian
Merci d'avoir lancé cette discussion Florian. Je pense que ce serait formidable de développer une bibliothèque d'histoires ainsi que des questions et réponses fréquemment posées. Comme vous le dites, peu de nos utilisateurs connaissent FDE et ils ont souvent besoin de plus d'assurance et de détails concernant la méthode que nous ne sommes actuellement en mesure de fournir.
