모두 안녕
FDE에서도 아이디어, 질문 및 답변, 일부 사용 사례 및 공개 질문을 수집했습니다. FDE에 대한 배경이 더 많은 현재 스레드( https://community.jmp.com/t5/JMP-SE-Discussions/FDE-maths-behind-fitting-options/mp/662515#M6331 ) 또한 주제에 대한 관심을 나타냅니다.
JMP Pro for FDE를 한 번 판매한 후 일년 내내 몇 가지 어려움에 직면했습니다. 하나는 분명히 FDE(일반적으로 FDA)가 널리 알려지지 않은 것으로 보인다는 것입니다(저는 주로 화학 고객을 위해 말할 수 있습니다). 잠재 고객의 관심을 불러일으키는 것은 매우 쉽지만 실제로 판매하는 것은 여전히 어려운 일입니다(적어도 나에게는 
). 그것이 무엇을 전달할 수 있는지, 어떻게 작동하는지 등을 더 잘 이해하여 고객에게 더 자주 더 잘 홍보하는 것이 매우 도움이 될 것이라고 생각합니다.
내 제안은 사용 사례, 질문 및 답변, 일상적인 전후 이야기, 이론적 배경 또는 교육 자료(SE 교육용)와 같은 추가 콘텐츠를 수집하는 위치입니다. @Di_Michelson 
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우선: 하나의 사용 사례는 'Python을 사용한 반자동 피크 피팅'이었습니다.
이전 상황:
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과학자들은 장기간에 걸쳐 많은 샘플을 수집하고 있습니다. 측정 결과 스펙트럼과 같은 곡선이 나타났으며, 이는 샘플 특성에 따라 피크의 모양과 수가 매우 다르게 보였습니다.
과학자는 다양한 모양을 시각적으로 평가하고 곡선 모양 특성을 수동으로 맞추려고 했습니다. 문제는 먼저 식별해야 하는 서로 다른 수의 피크였습니다. 일단 분석되면 결과를 쉽게 이해할 수 없었습니다. 데이터 과학자는 Python에서 데이터를 분석할 수 있지만 자신의 작업 진행 비용을 지불해야 하므로 확장할 수 없습니다.
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이후 상황:
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FDE에서 데이터를 분석하면 피크와 모양이 자동으로 분석되고 샘플의 특성과 연결되기 때문에 즉각적인 결과(실제로 2분 이내)가 나타났습니다. 프로파일러를 사용하기만 하면 그들이 무엇을 쫓고 있는지 즉시 알 수 있습니다.
교육을 받을 필요 없이 과학자는 통찰력을 각 제품의 특성과 즉시 연관시킬 수 있습니다.
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개인적인 승리:
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- 더 빠른 인사이트, 더 나은 개발 결과
- 결과 해석 및 전달 용이
- 소프트웨어 패키지 사이를 전환할 필요 없음
- 전문가/데이터 과학자를 기다릴 필요가 없습니다.
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비즈니스 성공:
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- 더 빠른 인사이트
- 데이터 사이언티스트 컨설팅 불필요
- 보다 확장 가능한 솔루션
- 표준화된 출력
- 많은 작업을 위한 하나의 소프트웨어
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이 아이디어에 대해 어떻게 생각하는지, 또 어떤 생각을 갖고 계신지 궁금합니다!
독일 하이델베르크에서 안부를 전합니다.
플로리안
이 토론을 시작해주셔서 감사합니다 Florian. 자주 묻는 질문과 답변과 함께 스토리 라이브러리를 개발하면 좋을 것 같습니다. 말씀하신 것처럼 FDE에 익숙한 사용자는 많지 않으며 현재 제공할 수 있는 방법보다 더 많은 보증과 세부 정보가 필요한 경우가 많습니다.
