这是 2024 年曼彻斯特 JMP Discovery 全体会议演讲的约 10 分钟精简版。它发布在这里，既是 JMP 18 内容的资源，也是可用于中到大型观众的某些情况下的演示技巧的示例。
以下是演示文稿的记录，如有需要可以将其用作脚本的起点：
我从一开始就确实对此有一点评论，只是为了让我们了解它的背景，即将曼彻斯特精神铭记在心。
这就是我所说的第一阶段演示。这是一个营销演示，其目标是让人们参与进来，让他们兴奋不已，让他们口吐白沫，来和销售团队交谈，让他们有资格进行更集中的技术演示，我们可以真正了解情况 - 根据客户的具体痛点定制我们的笔记，了解 18 版中的新功能，这就是我们真正需要对这个特定产品做的事情，我们需要谈谈接下来要做什么，重点关注软件的哪些方面，新功能将引起我们特定受众的共鸣。
这是我们广泛撒网的极少数地方之一，因为我们希望让尽可能多的人进入渠道，然后再继续前进。
嗯，本着这种精神，我毫不掩饰地从约翰·萨尔的“发现”演讲中借鉴了一些东西。所以，这就是曼彻斯特全体会议演讲的 10 分钟版本。
峰值、管道、轮廓、预设和 Python。
让我们继续深入探讨这个问题。
我们首先要谈论的是山峰。
由于光谱学的原因，这个话题是我非常关心的一个话题，而我们在功能数据探索器中所做的工作也与此息息相关。
我们在建模中添加了一项新功能，允许我们进入并手动添加峰值，以便能够快速进入并提取信息。
这一切都是完全互动的，就像我们在正常情况下期望看到的那样。
人们使用峰值寻找工具。
您可以看到，我们突出显示了区域，我们得到了起点，我们得到了终点，我们得到了位置和高度信息，我们得到了曲线下的面积。
我们需要记住的一件事是，所有这些标准参数都是用来查看的，那就是我们这样做的方式与其他类型的方法略有不同。
就在这里，我们可以同时自动化运行许多不同的峰值，能够同时从中获取所有相同的信息。
因此，我们从手动抓取峰值或必须弄清楚这些峰值来自什么分布变成了只需单击一下，就获得了所需的大部分信息。
再次跳到 18，我们添加了一组扩展的光谱功能来拟合曲线。
我今天没有展示这一点，但是所有突出显示的功能也都在功能数据资源管理器中。
接下来是管道类型。
我指的是我们过去所说的将数据引入系统或通过一些逻辑对其进行路由的数据连接器。
管道。
当我听我爸爸谈论学习乳胶还是不学习乳胶时，他谈到了使用一些小管道将 Linux 事物连接在一起，因此数据连接器我们将讨论管道。
我们一直都有这些，但我们现在所做的实际上是让整个机构的标准化和信息共享变得非常容易。
所以你会在这里看到我。
继续，拿出我已经构建好的一堆数据连接器，我将首先构建一个小型库，然后将其发送给我小组中的其他人。
所以我想分享我的生物化学，同时我想出售我的股份、我的 Excel 和我的模具图。
我可以将它们保存为插件，然后当我将其发送给其他人并且他们打开它并跳转团队时，它将自动安装，如果我想创建一个全新的数据连接器，我可以使用现有数据，连接现有数据连接器或其中一个原型。
在这里你可以看到我。
我可以访问所有这些不同的信息，并可以根据特定数据库的需求或特定数据库的配置来查找、调整和定制这些信息。
这对于数据库来说更有帮助，因为那些人确实知道他们在数据库中做什么，但是我们再次获得了相当多的信息。
我们还可以对这些信息进行测试，以确保一切都按照我们预期的方式进行。
所以，这里的关键点是我们获得了新的能力，能够管理调整，更重要的是，跨业务团队共享数据连接器。
我无法告诉您有多少客户拥有不同版本的驱动程序或有不同版本的情况，而只要内置此功能就可以消除我们在整个客户群中遇到的很多问题。
接下来是分析器。
因此，分析器一直处于跳跃状态，但我们在 18 年所做的是，我们已经在那里做了一些刷新。
嗯，首先，这有点出乎意料，因为我们内置了预测区间与置信区间不同的能力。
它们为我们提供了观察问题的不同方式，并使用一组不同的数字来进行预测，其中底部为绿色数字，配置文件中的绿色条为绿色条。
我们暂时把它们关掉吧。
为了对图形进行一些修饰和增强，我们增加了叠加交互的功能。
您可以看到，我们非常快地完成了这项工作，同样，我们实际上是从运行 Python 开始，将图像拉回来。
因此，我们利用这两种工具的速度和功能来帮助我们快速地将一个相当复杂的交互算法形象化。
再次强调，跳跃 18 个峰值、管道、配置文件、预设和 Python 的五种主要功能。
