Esta es una versión condensada de aproximadamente 10 minutos de la charla plenaria del JMP Discovery 2024 en Manchester. Se publica aquí como recurso para el contenido de JMP 18 y como ejemplo de una técnica de presentación que se puede utilizar en determinadas situaciones con audiencias medianas y grandes.
Aquí hay una transcripción de la presentación que puede usarse como punto de partida para un guión si es necesario:
Tuve un pequeño comentario, supongo, desde el principio aquí, solo para que sepamos el contexto, tomando en serio el espíritu de Manchester.
Esto es lo que yo llamaría una demostración de etapa uno. Esta es una demostración de marketing donde el objetivo es hacer que la gente entre en el cubo, entusiasmarlos, hacer que echen espuma por la boca para venir a hablar con el equipo de ventas y calificarlos para que podamos hacer una demostración técnica más enfocada donde De hecho, podemos saber cuál es la situación: adaptar nuestras notas sobre las novedades, las novedades de 18, al dolor específico del cliente y eso es realmente lo que debemos hacer con este producto en particular, es decir, debemos hablar con qué. Lo que debemos hacer a continuación es centrarnos en qué aspectos del software las nuevas funciones resonarán en nuestra audiencia específica.
Y este es uno de esos pocos lugares donde simplemente tomamos una red amplia porque queremos que la mayor cantidad posible de personas ingresen al embudo para luego pasar a eso.
Uh, con ese espíritu me aproveché descaradamente de la charla Discovery de John Sall. Ahí es donde esta es una versión de 10 minutos de la charla plenaria de Manchester.
Picos, tuberías, perfiles, ajustes preestablecidos y Python.
Y sigamos adelante y profundicemos en ello.
Lo primero de lo que queremos hablar son los picos.
Este es un tema muy cercano a mi corazón debido a la espectroscopia y lo que hemos hecho es en el Explorador de datos funcional.
Hemos agregado una nueva característica en el modelado que nos permite ingresar y agregar picos manualmente para poder ingresar y extraer información muy rápidamente.
Todo esto es completamente interactivo, como esperaríamos ver en nuestra vida normal.
La gente trabaja con herramientas de búsqueda de picos.
Puede ver que resaltamos la región, obtenemos el inicio, obtenemos el final, obtenemos información de ubicación y altura y obtenemos el área bajo la curva.
Todos esos parámetros estándar que estábamos acostumbrados a ver, lo único que debemos recordar aquí es que haremos esto un poco diferente a como lo haríamos con otros tipos de métodos.
Y aquí mismo, automatizar y recorrer muchos, muchos picos diferentes a la vez, pudiendo obtener la misma información de ellos simultáneamente.
Así que pasamos de capturar picos manualmente o tener que averiguar de qué distribución provienen esos picos a un solo clic, y obtuvimos la mayor parte de la información que necesitábamos.
Entonces, nuevamente en el salto 18, agregamos un conjunto ampliado de capacidades espectroscópicas para ajustar ambas curvas.
No lo mostré hoy, pero todas las características destacadas también se encuentran en el Explorador de datos funcionales.
A continuación, tipos de tuberías.
Me refiero a los conectores de datos que solíamos llamar traer datos a un sistema o enrutarlos a través de un poco de lógica.
Un tubo.
Cuando estaba escuchando a mi papá hablar sobre aprender látex o no látex, en Linux habló sobre conectar las cosas usando pequeñas tuberías, así que conectores de datos, vamos a hablar de tuberías.
Los hemos tenido desde siempre, pero lo que hemos hecho ahora es que en realidad hizo que fuera realmente fácil estandarizar en una institución y también compartir esa información.
Así que aquí me vas a ver.
Continúe y tome un montón de conectores de datos que ya he creado y comenzaré construyendo una pequeña biblioteca que puedo enviar a todos los demás miembros de mi grupo.
Así que quiero compartir mi bioquímica mientras quiero vender mi parte, mi Excel y mi mapa de moho.
Puedo guardarlos como un complemento que luego se instalará automáticamente cuando se lo envíe a otra persona y lo abra y salte al equipo. Si quiero crear un conector de datos nuevo, puedo usar datos existentes, conectar un conector de datos existente o uno de los prototipos.
Aquí puedes verme.
Tengo acceso a todas estas diferentes piezas de información que puedo encontrar, ajustar y personalizar según las necesidades de una base de datos en particular o la configuración de una base de datos en particular.
Esto es un poco más para su base de datos, los chicos que realmente saben lo que están haciendo en las bases de datos, pero nuevamente tenemos acceso a bastante información que llegaría a esto.
Esta información también podemos probarla para asegurarnos de que todo se comporta como esperamos.
Nuevamente, el punto clave aquí es que tenemos la nueva capacidad de poder administrar la sintonización y, lo que es más importante, compartir conectores de datos entre equipos de empresas.
No puedo decirles cuántos clientes tengo que tienen diferentes versiones de un controlador o tienen diferentes versiones de una situación en la que simplemente tener esta capacidad incorporada borrará muchos problemas que tenemos en toda nuestra base de clientes.
A continuación, perfiladores.
Entonces, los perfiladores han estado en salto desde siempre, pero lo que hemos hecho en 18 es que hemos ido y hemos actualizado un poco allí.
Bueno, lo primero que está fuera de lugar es que incorporamos la capacidad de tener intervalos de predicción muy diferentes a los intervalos de confianza.
Nos brindan una forma diferente de ver los problemas y el uso y un conjunto diferente de números para usar en el pronóstico con los números verdes en la parte inferior y las barras verdes en el perfil.
Apaguémoslos por el momento.
Para alguna decoración y aumento de los gráficos, hemos agregado la capacidad de superponer las interacciones.
Puedes ver que lo hicimos increíblemente rápido y, de nuevo, en realidad vamos a pasar de ejecutar Python con salto a retirar la imagen.
Así que estamos aprovechando la velocidad y el poder de ambas herramientas para ayudarnos a visualizar rápidamente un algoritmo de interacción bastante complejo.
De nuevo, los cinco tipos de características de marquesina de Jump 18 Peaks, Pipes, Profiles, Presets y Python.
