Salut, tout le monde.
Remercier toi pour adhésion nous pour notre présentation
de Depuis Données à Histoire:
En utilisant visualisation à conduire continu amélioration.
Mon nom est Allison Bankaitis, et mon co- présentateur est Scott W alors que.
A petit peu à propos moi-même.
I actuellement superviser a petit équipe d'ingénieurs de procédés
à Cohérent Incorporée,
mais Je suis toujours très impliqué dans le tous les jours processus ingénierie efforts.
Précédemment, I détenu divers processus ingénierie rôles
à Corney Incorporée, et Je suis très excité à montrer a cas étude
de comment nous voir quelques de ces JMP outils dans notre processus ingénierie travail.
A petit peu pour Scott.
Remercier toi, Allison.
Je suis Scott Sage.
Je suis depuis JMP dans soutien Allison JMP usage,
comme Bien comme autre clients dans le Nord Californie zone.
Et Je suis juste réel excité à être a partie de ce vraiment cool cas étude.
Avec un peu de chance, tu vas prendre en haut a parcelle de meilleur pratiques
et conseils depuis quelques de le des choses que aidé nous.
Tous droite.
I mis le abstrait ici pour avenir référence,
mais juste recherché à souligner a peu des choses.
Cohérent a mis a récent se concentrer sur Maigre,
lequel objectifs à éliminer déchets.
Outils depuis JMP avoir aidé données visualisation,
lequel dans tourner a activé réduction de déchets.
Un autre avantage de ces outils est le capacité à s'engager
et habiliter employés tout au long de le organisation.
Ces zones volonté être le se concentrer de ce présentation.
Notre d'abord section est à propos éliminer déchets dans le données collection processus.
Dans ce cas étude,
nous avait a données collection processus avec inutile complexité.
Il utilisé à prendre 20 minutes à processus un partie.
Donc à faire ce, nous avait construit a données requête et accéder.
Ce est juste a capture d'écran ici montrant un exemple de a peu données tables
où nous combiné variables depuis divers tables
à obtenir le sortir que nous sont regarder pour.
Et alors nous utilisé a macro à tirer données pour un individuel partie dans Exceller.
C'est encore une fois,
juste a capture d'écran de un exemple base de données connexion dans Exceller
et le code que nous serait écrire dans Exceller.
Ce était, encore, fait pour chaque individuel partie.
Depuis que données, alors nous pourrait attribut données dans Exceller.
Nous pourrait alors calculer moyenne valeurs de chaque attribut.
Nous serait alors tirer supplémentaire données depuis notre NOUS site web,
tel comme partie taper ou autre articles répertorié ici.
Alors tous que données était copié dans un Exceller résumé enregistrer.
Donc nous maintenir le enregistrer,
mais nous n'étaient pas vraiment faire rien à piste ou analyser le données.
Avec JMP, I était capable à rationaliser le processus.
I construit ce cadre dans à propos un heure
et réduit processus temps à cinq minutes par partie.
Et dans ce cas,
ce est juste pour un ingénieur moi-même, sur un produit que J'ai travaillé sur.
Mais si nous peut étendre ce à multiple produits
et multiple ingénieurs,
nous pourrait vraiment gagner a parcelle grand économies de temps.
Donc à faire ce, I construit a données requête dans JMP,
lequel compris les deux le attribut et NOUS données dans un emplacement.
Juste a capture d'écran de il y aurait être plusieurs tables ici tirant dans le données,
le différent variables ici,
nous peut faire quelques initial filtration dans le données requête.
Donc dans ce cas I choisi a temps cadre que I recherché à se concentrer sur
et alors a sous-ensemble de variable que I vers le bas choisi,
donc I ne le faites pas gérer les deux données ensemble.
Et alors I peut construire le données tableau ici
et toujours faire le ménage en haut plus de le données plus tard sur comme nécessaire.
Après I avait le données,
I répliqué quelques de le graphiques que nous déjà avait dans Exceller,
juste fait eux très similaire donc que personnes pourrait voir
quoi ils sont utilisé à transaction avec pour le temps être.
Après que, encore,
I construit le résumé tableau à reproduire quoi ils étaient utilisé à vision.
I calculé le moyenne attribut données et fusionné le original tableau
et le tabulé tableau dans un résumé tableau
donc que ils pourrait avoir un sortir quoi ils sont utilisé à vision.
Le suivant chose est à prendre ce données
et se déplacer depuis données à histoire.
Donc à faire ce, le d'abord chose I était curieux à savoir
était quoi fait le données dire nous à propos actuel performance.
Donc I tracé le données sur temps comme mon d'abord aspect
et I volonté montrer que à toi dans JMP.
Donc juste en utilisant ce graphique constructeur
et le horodatage que I choisi
et alors le principal sortir que I commencé regarder à,
ajouté que à le graphique ici.
Quoi I utilisé à faire est manuellement aller dans ici
et ajouter référence lignes en utilisant ce champ ici.
Mais quoi Scott a montré moi, lequel est vraiment soigné
et alors s'étend à tous de le graphiques,
est que toi peut ajouter il directement à le données tableau,
toi peut ajouter le spécifications limites.
Toi juste aller dans le Variable de Intérêt, Colonne Propriétés
et aller vers le bas à Spécifications Limites et ajouter le valeurs dans ici.
Ce est à carreaux donc que toi peut voir le graphique référence lignes sur chaque graphique.
Donc une fois I avait que sortir,
I pourrait voir que là est a grand montant de variation dans le données
et beaucoup de le valeurs étaient dehors de le spécifications limite.
Donc le suivant chose I recherché à faire était comparer supplémentaire variables.
Donc à faire que joli rapidement, I était capable à juste ajouter
le colonne commutateur à ce graphique I déjà avait
par en allant ici et sélection le variable I recherché à changement
le long de avec le autre variables que I confiance.
Alors depuis ici I peut rapidement cliquez à travers tous ces variables
et voir le variation dans chaque un.
Suivant pour moi, I avoir quelques processus connaissance
et Je suis bien sûr toi serait avoir processus connaissance de ton situation comme Bien.
Basé sur ce processus connaissance, I était capable à sélectionner a variable
que I pensée pourrait être conduite quelques de le variation.
Dans mon cas,
I pensée que X3 pourrait être responsable
pour conduite quelques de ces tendances que I était vision.
I mettre que dans notre graphique ici.
Le autre morceau de processus connaissance que I avoir
est que notre la spécification est basé sur le moyenne valeur pour chaque partie.
I modifié ce à signifier et alors I était curieux à voir
le doubler de ajuster sur temps, donc I mettre que et ajouté que ici comme Bien.
Le suivant chose I était intéressé dans vision
est a petit peu plus à propos performance par regarder à a contrôle graphique.
À voir le contrôle graphique, analyser qualité et Processus Contrôle graphique constructeur,
et I était curieux à voir il contre X2 , lequel est a partie nombre
et que même variable que J'ai a été regarder à.
A gagner, I était en allant à diviser il dehors par X3.
Depuis ici, nous peut voir il y a a changement dans le moyenne
basé sur lequel sous-ensemble de X3 .
A aussi le chose que était évident à moi est que le échantillon tailles étaient inégal.
À moi, connaissance le processus,
I savoir ils devrait chaque avoir 10 collections de données pour chaque partie.
Donc basé sur notre processus, I dit,
Bien, à obtenir un initial regarder à le performance,
Je suis en allant à limite à seulement parties que avoir 10 mesures par.
À faire que, nous fait a nouveau données tableau,
nettoyé en haut le données encore, et une fois I avait ce,
I recréé le contrôle graphique
avec juste a petit changement.
Alors ici I ajouté a locale données filtre
à avoir X3 diviser dehors sur deux séparé graphiques.
Que était mon apprentissage.
Maintenant I peut voir ces supérieur et inférieur contrôle limites
et ce processus capacité graphique,
depuis maintenant I avoir le même sous-groupe échantillon taille de technologie.
C'est où I volonté main il sur à Scott.
Remercier toi très beaucoup.
Tous droite.
Je suis en allant à prendre en haut avec le repos de le histoire.
Allison a fait a super emploi de compréhension
où le actuel performance de son processus était.
Mais nous aussi pensée là pourrait être un peu autre clé variables dans son données
que pourrait être utile pour expliquant ces différences étaient vision dans le sortir.
Un de le des choses que nous essayé était en fait a modélisation outil
c'est très simple et souvent utilisé à écran pour important variables.
C'est appelé a partition.
Dans ce partition,
tous toi avoir à faire est de cours,
tu es en allant à tirer en haut ton données
et alors il est sous prédictif modélisation.
Personnes appel ce a décision arbre,
et Je vais montrer toi pourquoi quand nous commencer à remplir il dehors.
Mais tous toi a obtenu à faire droite maintenant est donner il un sortir c'est notre 21 là-bas,
X 21,
et obtenir il le entrées nous vouloir.
Je suis en allant à mettre tous le entrées dans sauf pour X2 ,
lequel était le gentil de a partie IDENTIFIANT.
Je suis en allant à retirer que un.
Là était un autre un que Allison recommandé I supprimé,
donné son processus connaissance, et que était X8.
Mais Bien partir tous le autres dans.
Quand I dire D'accord,
il apporte en haut le commencer de a décision arbre.
Quoi c'est faire est adage, I peut faire a bouquet de divisions
et Je suis en allant à regarder à tous le entrées et Je suis en allant à essayer à trouver a couper indiquer.
Bien rupture essentiellement n'importe lequel de ceux variables dans deux groupes.
Volonté que donner n'importe lequel explicatif valeur
vers le différences Je suis vision dans le sortir?
Dans ce cas, X 21.
Donc si toi faire le d'abord diviser, c'est adage que J'ai expliqué 27%
de tous le différence tu es vision dans le sortir
via juste scission X 19 à 500.
Si c'est plus grand ou égal à 500,
Je suis en allant à avoir a beaucoup inférieur signifier de 12. 67.
Si c'est moins que 500, montre dehors, il sauts en haut à 13.
Ce est vraiment cool à trouver autre des choses I pourrait vouloir à diviser,
casser, voir sur mon graphiques.
Toi peut continuer scission et il volonté regarder à autre variables
comme X3 est venu dans lieu ici
et Allison déjà savait
que était en allant à être un important variable.
A s toi garder scission,
toi peut voir il commence à ajouter dans termes de le prévisibilité.
Ce RSquare, le plus proche à un, le plus prévisible.
Donc c'est comme 56% prévisibilité ici.
J'ai disparu devant et fait que, Je vais montrer toi quoi que voir apparence comme.
Voici le fini voir I est venu en haut avec.
J'ai a obtenu ces bon grand colonne contribution barres ici à le bas.
Toi peut voir que X 19 a obtenu diviser.
En fait trouvé cinq couper points pour X 19,
mais 52% de tous le divisions il était faire impliqué X 19,
donc il a donné il a bon grand bar.
Le suivant trois serait être suivant.
Alors tout le monde autre était très petit contribution
ou Non contribution.
Il mène nous à dire,
"Hé, X 19 pourrait être important et il renforce X3 être important."
Maintenant que nous avoir que information,
Bien, comment confiant sont nous que ces des choses faire appartenir
dans notre étude?
Ici il serait être bon à regarder à X 21 par X 19 cassé dehors.
Ce un, de cours,
est en allant à être juste simplement en allant dos dans notre
graphique constructeur.
Ce chance nous peut mettre le X 19 vers le bas sur le bas axe
donc ce serait le seul X.
Allons-y aller devant et mettre notre X 21 droite là sur le ET.
Nous peut casser que dehors par le X3 variable, lequel est joli cool.
Maintenant, un chose nous pourrait vouloir à faire, X2 était le partie IDENTIFIANT.
Nous peut donner il quelques couleur ou quelques recouvrir.
Soit chemin, I pense I volonté juste aller devant et donner il quelques couleur ici
et I volonté tourner désactivé le doubler.
C'est utile.
Mais quoi serait être utile est à utiliser que locale données filtre
que Allison montré,
dans cas ils vouloir à vraiment regarder à a spécifique séquence de parties.
Je vais aller sous le rouge point chaud là, que rouge triangle.
Je vais aller locale données filtre et alors Bien ajouter le X2,
et beau.
Maintenant nous peut aller et juste changement en haut notre voir par que locale données filtre.
Que était a cool voir que nous avons a obtenu.
I peut voir que c'est fabrication a parcelle de différences là.
Maintenant un chose toi pourrait demander est pourrait nous avons même modèle ce?
Avant I même aller et modèle il donc nous peut faire quelques prédictions,
comment bien sûr suis I que X3 et X 19 vraiment sont affectant X 21?
Bien, nous peut en fait faire a statistique test.
Nous peut test moyens.
Le chemin étaient en allant à faire que ici est nous sont en allant à aller dos à notre données.
Étaient juste en allant à aller à Analyser,
ajuster Y par X
et maintenant étaient en allant à aller dans notre sortir.
Nous vouloir à regarder à des choses soit le effet sur X 21
par ceux des choses nous soins à propos de, X3 et X 19.
Je suis en allant à mettre eux les deux dans ici
et c'est en allant à donner moi quelques différent vues.
C'est en allant à activer moi à comparer moyens dans ce un chemin analyse.
Je suis en allant à droite cliquez, Je suis en allant à tourner sur le moyens test.
Je suis en allant à droite cliquez ici.
I même comme ce tous paires aussi clé.
Je suis en allant à ajuster notre axe ici.
C'est a obtenu ces cool moyens diamants.
Le milieu de ton diamant est le signifier.
Le bords est ton 95% confiance autour le signifier.
Le chemin il travaux,
si toi serait glisser ces des choses sur, serait ils chevaucher?
Il apparence comme ils serait passer comme navires dans le nuit.
Il y a Non chevaucher.
Comme Bien comme toi a obtenu ces comparaison cercles,
toi peut cliquez sur un et voir si le autre un tours a différent couleur.
A ll ce est basé désactivé a 0,5 alpha.
Quoi fait que signifier?
C'est ton confiance donc c'est 95% confiant.
Épouser être droite 95 fois dehors de 100 à dire saisir X3 fait avoir le niveau là,
est ayant un effet sur quoi mon observé mesures sont pour X 21.
Donné que avant I aller et essayer à ajuster a doubler ou a courbe doubler,
I peut aller sous ce rouge triangle point chaud.
I peut aller, toi savoir quoi, allons aller devant et groupe par X3 .
Maintenant quand I aller dos sous ce triangle option
et I aller à ajuster a doubler, ou dans ce cas, I savoir il y a a petit courbure,
donc Je suis en allant à ajuster a quadratique ligne ou polynôme doubler.
Maintenant il cassé il dehors par X-3
donc Je suis vraiment, vraiment excité à propos que un.
Le bleu doubler, lequel est son d'abord version, 3-0, il y a le formule pour il.
Il seulement a 20% explicabilité.
C'est pas a super ajuster,
mais toi peut voir que sauté en haut à près 70% prévisibilité pour le 3_1.
C'est révélateur moi que J'ai a obtenu pas seulement importance dans adage X3 est différent
et Je suis vision a différence quand il vient à X 19 par X 21,
mais il importe pour X 19 quoi niveau de X3 étaient parler à propos de.
C'est pourquoi le rouge doubler et le bleu doubler sont pas sur haut de chaque autre.
Donc, c'est un interaction.
Si Je suis en allant à essayer à prédire quelque chose, I besoin à inclure que.
Donc à ce indiquer,
I pense I avoir tous que étaient en allant à besoin
à faire à obtenir dans le mains de Allison Lances,
a vraiment cool outil que peut aide eux prédire quoi le sortir est en allant à être
basé sur paramètres de X3 et X 19.
Tu es vision sur le écran a profileur que vient désactivé notre modélisation plate-forme,
et c'est très facile à aller et ensemble en haut.
Si nous aller dos, Je suis en allant à aller à le ajuster modèle ici.
Bien faire notre sortir pour X21 encore.
Sous mon entrées, I savoir X3 et X 19,
là il est, sont très important.
I dit moi-même X3 et X 19 pourrait besoin à être croisé,
I pourrait besoin à voir ceux interactions.
I savoir pour X19, il y a quelques courbure.
Le chemin I serait vérifier pour ce est I aller, Identifiant sélectionner X 19,
I aller sous ce macros, et Identifiant dire polynôme deux degré.
I avoir il ensemble à deux donc I serait obtenir ce courbe terme, polynôme terme ici.
Il y a le interaction, et ces sont le principal effets,
donc c'est vraiment deux facteurs, mais c'est le quatre des choses dans mon modèle.
Donc Je suis juste en allant à courir il et c'est en allant à essayer à ajuster a doubler.
Ce devrait regarder très beaucoup comme le ajuster Y par X.
C'est seulement vraiment expliquant 52%.
Ce modèle est seulement expliquant 52% de le différences Je suis vision dans x 21.
Pas parfait, mais c'est joli beaucoup,
pense à propos il,
juste pour ayant deux facteurs et leur interaction
dans un de leur courbe termes, c'est joli bien.
Mais quoi I peut faire maintenant sous que rouge point chaud est tourner sur le profileur.
Ce est valeur le prix de admission.
Ce droite ici est en allant à activer Allison et son équipe
à s'asseoir là et parler à propos quoi paramètres nous devrait avoir.
S devrait I être à
v3_1 ?
Devrait I être à v3_0
pour ce x_3 saisir?
Devrait I être faible ou haut?
A gagner, il spectacles que interaction en direct.
Pour exemple,
Je vais changement ce couleur ici.
Montre quoi ça arrive quand Je suis faible.
Je suis Désolé, pas faible mais haut sur X 19, Je suis chemin dehors ici à 500.
Par le chemin, toi peut taper dans quoi toi soins à propos de.
Peut être I vouloir à voir quoi c'est à 480.
Regarder comment plat que doubler est entre _0 et _1.
Ce n'est pas le cas vraiment matière lequel un I sélectionner.
Je suis en allant à obtenir le même gentil de prédiction.
Le rouge est mon prédiction, et le bleu autour il ici
est mon confiance intervalle autour que prédiction.
De cours, ce ne serait pas être bien
parce que Je suis droite sur le inférieur spécifications limites.
Montre quoi ça arrive quand I commencer à tirer il.
Bien, I pourrait être plus heureux ici avec version 3-0 dans a paramètre autour 350
parce que que obtient moi fermer à le cibles.
Mais si I garder en allant en haut ici, toi voir comment raide ce doubler est commencer,
et I certainement ne le faites pas vouloir à être sur version 3_1.
Parce que il a a plus raide doubler et il a fait ce pente très raide.
C'est tous à venir dehors, mais c'est interactif dans ce profileur
et maintenant nous peut jouer avec quoi serait être le droite paramètres pour
si I avait à rester avec version 3-1.
Si I aller à version 3-0, quoi serait être le droite paramètres ici?
Ils pourrait être différent paramètres.
Il y a toujours multiple optimal paramètres toi peut sélectionner.
Ce est vraiment cool.
Nous maintenant avoir le capacité à prédire.
Tous droite.
Continu processus améliorations.
Tous ce était super.
Nous maintenant avoir a plus rapide chemin à obtenir notre analyse fait.
Nous avons disparu à travers a couler que activer s nous à trouver qu'est-ce que important
et voir qu'est-ce que important.
Mais quoi si nous vouloir à utiliser que information à moniteur sur temps
et continuellement améliorer notre processus?
Il pourrait être bon à avoir pour différent niveaux de X-3 a tableau de bord.
Allison et I travaillé à créer a standard taper de tableau de bord
que son équipe est utilisé à vision.
Ils sont utilisé à vision contrôle graphiques d'abord,
et alors le processus capacité autour leur spécifications.
Alors suivant ils serait vouloir à voir le sortir sur temps.
C'est le haut graphique dans le milieu là
et alors ci-dessous que si il y a quelque chose autre ils devrait inquiétude à propos de.
Que était notre grand trouver, que, "Hé, x 19 a un effet,"
donc ils serait vouloir à voir que.
Dernièrement, sur le droite main côté, nous mettre a tableau avec le moyenne moyens
pour le sortir de intérêt, plus même quelques plus sorties ils comme à prendre a regarder à.
De cours, nous vouloir ce à être interactif.
Donc comment peut nous construire ce tableau de bord pour niveau zéro et niveau un?
Étaient en allant à apporter en haut notre données ici.
I pense I déjà avoir il ouvert en haut ici.
I volonté aller maintenant et juste créer dans juste un plonger.
Ce est pourquoi c'est bon à être capable à sauvegarder ton graphiques, ton analyse dos à données.
Je suis juste en allant à cliquez et créer a entier bouquet de vues ici
que sont en allant à reproduire quoi le équipe veut à voir.
Ici est que contrôle graphique constructeur pour le X bar et R.
Suivant, nous avoir le processus capacité.
Suivant, nous avoir que sortir sur temps.
Suivant, nous avoir le sortir sur le X 19 que nous recherché à montrer.
Maintenant nous avoir le tableau.
I avoir tous le éléments, et si toi avoir tous le éléments,
toi ne le faites pas avoir à sauvegarder eux dos à faire quelqu'un courir eux un à a temps.
Toi peut combiner eux dans a tableau de bord modèle
et c'est sous Déposer, Nouveau Tableau de bord.
Il volonté permettre toi à prendre quelques taper de modèle à commencer désactivé avec.
Je suis juste en allant à prendre ce vide modèle.
Maintenant c'est a obtenu tous mon rapports, tous le graphiques et tables
et des choses J'ai ouvert sur le gauche.
Maintenant I peut juste apporter dans le corps de le tableau de bord quoi I soins à propos
et I peut Orient des choses le chemin I serait comme à voir eux sur mon tableau de bord.
Quand Je suis fait, c'est facile à aller et courir que tableau de bord
et alors plus tard sauvegarder que tableau de bord quand Je suis prêt.
Mais J'ai déjà a obtenu que courir ici.
Donc Je suis en allant à fermer vers le bas le tableau de bord constructeur.
Je suis en allant à montrer toi le tableau de bord nous avoir déjà créé
à capturer tous ce information.
Avec un cliquez de le bouton voici, mon tableau de bord.
Et garçon, beau regarder tableau de bord ici, juste le chemin I vouloir à voir il.
Maintenant, le chose que nous aimé à propos ce
était ton capacité comme Bien à toujours utiliser le ordure dynamique lien.
I peut sélectionner a couple de haut points
et I peut voir où ils volonté couler dans le autre graphiques.
I peut même voir vers le bas ici où t Salut mis en évidence à mon tableau.
Donc ce est super, mais quoi à propos que X3 variable?
Nous savait nous recherché à être capable à créer séparé tableaux de bord pour chaque de ceux.
Donc plutôt de en utilisant a locale données filtre, Je suis en allant à utiliser a mondial données filtre.
C'est en fait sous ton Rose lieu.
C'est droite à le bas.
Ce un affecte tous graphiques, tous analyse.
Il affecte qu'est-ce que caché et choisi dos à ton données tableau.
Sur ce un, Je vais juste aller devant et mettre X3 .
Maintenant quand I cliquez sur Montrer et Inclure,
Je vais tourner désactivé le sélectionner donc I peut faire mon propre sélections.
Maintenant I peut basculer entre que _0 et que _1 .
Maintenant il travaux le même chemin.
I peut voir des choses que étaient dehors de contrôle ou dehors de spécifications ici pour juste version 3-0,
alors I peut faire le même chose pour 3-_1.
Là nous aller.
Nous avoir a bon outil que peut être vraiment utilisé à, encore, pas obtenir données juste plus rapide
et pas juste faire un analyse,
mais en fait faire ce a continu processus amélioration outil
que nous peut utiliser jour dans et jour dehors à rapidement obtenir le voir nous vouloir
et demander le questions nous besoin à conduire améliorations.
Tous droite.
Donc que est notre histoire de mobile depuis données à histoire, I devrait dire.
Nous recherché à partir toi avec où à apprendre plus,
où à obtenir plus information.
De cours, étaient en allant à donner toi le présentation.
Étaient en allant à donner toi le journal nous utiliser
donc toi peut reproduire ces vues étaient vision.
Mais Allison et I feutre que si toi étaient vouloir à vraiment obtenir commencé avec JMP,
aller à le Obtenir Commencé avec JMP webinaires que nous avoir.
Donc c'est sur le JMP site web, volonté inclure links dans le journal,
et il couvertures à propos tout nous a montré toi aujourd'hui.
Nous avait a peu plus conseils et astuces,
mais le nouveau utilisateur accueillir trousse est un autre vraiment bien chose à prendre.
Ce un permet toi à travail avec a données ensemble,
ça donne toi a données ensemble que toi peut suivre le long de,
et c'est vraiment bon étape- par- étape instructions.
Étaient les deux grand ventilateurs de le Statistique Pensée pour Industriel Résolution de problèmes.
Gratuit en ligne apprentissage, essentiellement Apprentissage en ligne cours,
et toi avoir donc beaucoup différent lieux toi peut faire.
J'ai utilisé ce à faire juste dans temps apprentissage,
et J'ai avait a parcelle de les gens t plus tous le sections juste à obtenir en haut à vitesse
sur tout JMP peut faire à aide toi comparer et décrire
et prédire tous ceux amusant des choses toi vouloir à faire.
Ne le faites pas oublier, si toi avoir spécifique des choses toi vouloir à faire,
nous faire avoir Maîtrise JMP webinaires que sont disponible ici.
Le Communauté JMP, communityjmp .com est un bon endroit où chercher
pour juste dans temps apprentissage,
et comme Bien, JMP Éducation,
si toi vouloir à obtenir plus de le sous-jacent théorie
sur comment a parcelle de ces des choses travail.
Nous faire a parcelle de publique entraînement ou peut personnaliser entraînement pour toi comme Bien
Juste parler à JMP Éducation.
Tous droite.
I volonté permettre Allison à dire a peu mots quand nous finition.
Mais merci, tout le monde, pour adhésion nous,
et nous espoir toi choisi en haut sur a peu des choses toi serait comme à essayer dans JMP.
Merci, Scott.
Merci, tout le monde, pour adhésion nous.
Il était vraiment a plaisir à partager ce cas étude depuis Cohérent avec toi
et à partager tous le nouveau cool astuces que Scott a enseigné moi
et que nous avons savant à travers notre voyage avec JMP à Cohérent.
Donc merci encore et prendre soins.
Au revoir.
