안녕, 모든 사람.
감사하다 너 ~을 위한 합류 우리를 ~을 위한 우리의 프레젠테이션
~의 에서 데이터 에게 이야기:
사용 중 심상 에게 운전하다 마디 없는 개선.
나의 이름 ~이다 앨리슨 방카이티스, 그리고 나의 공동 증여자 ~이다 스콧 W 반면.
A 작은 조금 ~에 대한 내 자신.
I 현재 감독하다 a 작은 프로세스 엔지니어 팀
~에 일관성 있는 법인,
하지만 나는 아직 매우 관련된 ~에 그만큼 일일 프로세스 공학 노력.
이전에, I 유지된 다양한 프로세스 공학 역할
~에 코니 법인, 그리고 나는 매우 흥분한 에게 보여주다 a 사례 공부하다
~의 어떻게 우리 보다 일부 ~의 이것들 제이엠피 도구 ~에 우리의 프로세스 공학 일하다.
A 작은 조금 ~을 위한 스콧.
감사하다 너, 앨리슨.
나는 스콧입니다 지혜로운.
나는 ~에서 제이엠피 ~에 지원하다 앨리슨의 제이엠피 용법,
~처럼 잘 ~처럼 다른 고객 ~에 그만큼 북부 사투리 캘리포니아 영역.
그리고 나는 단지 진짜 흥분한 에게 BE a 부분 ~의 이것 정말 시원한 사례 공부하다.
바라건대, 당신은 할 것이다 선택하다 위로 a 많은 ~의 최상의 관행
그리고 팁 ~에서 일부 ~의 그만큼 것들 저것 도움이 되었다 우리를.
모두 오른쪽.
I 배치 그만큼 추상적인 여기 ~을 위한 미래 참조,
하지만 단지 원했다 에게 가장 밝은 부분 a 약간의 것들.
일관성 있는 가지다 배치 a 최근의 집중하다 ~에 기대다,
어느 목표 에게 제거하다 쓰레기.
도구 ~에서 제이엠피 가지다 도움을 받았다 데이터 심상,
어느 ~에 회전하다 가지다 활성화됨 절감 ~의 쓰레기.
또 다른 이점 ~의 이것들 도구 ~이다 그만큼 능력 에게 관계를 맺다
그리고 힘을 실어주다 직원 ~ 내내 그만큼 조직.
이것들 지역 ~ 할 것이다 BE 그만큼 집중하다 ~의 이것 프레젠테이션.
우리의 첫 번째 부분 ~이다 ~에 대한 제거하다 쓰레기 ~에 그만큼 데이터 수집 프로세스.
~ 안에 이것 사례 공부하다,
우리 가졌다 a 데이터 수집 프로세스 ~와 함께 불필요한 복잡성.
그것 사용된 에게 가져가다 20 분 에게 프로세스 하나 부분.
그래서 에게 하다 이것, 우리 가졌다 세워짐 a 데이터 질문 그리고 입장.
이것 ~이다 단지 a 스크린샷 여기 전시 한 예 ~의 a 약간의 데이터 테이블
어디 우리 결합된 변수 ~에서 다양한 테이블
에게 얻다 그만큼 산출 저것 우리 ~이다 찾고 을 위한.
그리고 그 다음에 우리 사용된 a 매크로 에게 당기다 데이터 ~을 위한 한 개인 부분 ~ 안으로 뛰어나다.
이것은 다시,
단지 a 스크린샷 ~의 한 예 데이터 베이스 연결 ~에 뛰어나다
그리고 그만큼 암호 저것 우리 ~일 것이다 쓰다 ~에 뛰어나다.
이것 였다, 다시, 완료 ~을 위한 각 개인 부분.
에서 저것 데이터, 그 다음에 우리 ~할 수 있었다 기인하다 데이터 ~에 뛰어나다.
우리 ~할 수 있었다 그 다음에 믿다 평균 가치 ~의 각 기인하다.
우리 ~일 것이다 그 다음에 당기다 추가의 데이터 ~에서 우리의 우리 웹사이트,
그런 ~처럼 부분 유형 또는 다른 아이템 나열된 여기.
그 다음에 모두 저것 데이터 ~였다 복사됨 ~ 안으로 한 뛰어나다 요약 통나무.
그래서 우리 유지하다 그만큼 통나무,
하지만 우리 아니었다 정말 행위 아무것 에게 길 또는 분석하다 그만큼 데이터.
와 함께 제이엠피, I ~였다 할 수 있는 에게 유선 그만큼 프로세스.
I 세워짐 이것 뼈대 ~에 ~에 대한 한 시간
그리고 줄인 프로세스 시간 에게 다섯 분 당 부분.
그리고 ~에 이것 사례,
이것 ~이다 단지 ~을 위한 하나 엔지니어 내 자신, ~에 하나 제품 저것 나는 일했다 에.
하지만 만약에 우리 ~할 수 있다 연장하다 이것 에게 다수의 제품
그리고 다수의 엔지니어,
우리 ~할 수 있었다 정말 얻다 a 많은 크기가 큰 저금 ~의 시간.
그래서 에게 하다 이것, I 세워짐 a 데이터 쿼리에서 제이엠피,
어느 포함됨 둘 다 그만큼 기인하다 그리고 우리 데이터 ~에 하나 위치.
단지 a 스크린샷 ~의 거기에 있었다 여러 개가 되다 테이블 여기 당기다 ~에 그만큼 데이터,
그만큼 다른 변수 여기,
우리 ~할 수 있다 하다 일부 초기의 필터링 ~에 그만큼 데이터 질문.
그래서 ~에 이것 사례 I 선택된 a 시간 액자 저것 I 원했다 에게 집중하다 ~에
그리고 그 다음에 a 하위 집합 ~의 변하기 쉬운 저것 I 아래에 선택된,
그래서 I ~하지 않다 관리하다 둘 다 데이터 세트.
그리고 그 다음에 I ~할 수 있다 짓다 그만큼 데이터 테이블 여기
그리고 언제나 깨끗한 위로 더 ~의 그만큼 데이터 나중에 ~에 ~처럼 필요한.
후에 I 가졌다 그만큼 데이터,
I 복제됨 일부 ~의 그만큼 차트 저것 우리 이미 가졌다 ~에 뛰어나다,
단지 만들어진 그들을 매우 비슷한 그래서 저것 사람들 ~할 수 있었다 보다
무엇 그들은 사용된 에게 취급 ~와 함께 ~을 위한 그만큼 시간 존재.
후에 저것, 다시,
I 세워짐 그만큼 요약 테이블 에게 뒤로 젖히다 무엇 그들 ~이었다 사용된 에게 봄.
I 계획된 그만큼 평균 기인하다 데이터 그리고 병합됨 그만큼 원래의 테이블
그리고 그만큼 표로 정리하다 테이블 ~ 안으로 하나 요약 테이블
그래서 저것 그들 ~할 수 있었다 가지다 한 산출 무엇 그들 ~이다 사용된 에게 봄.
그만큼 다음 물건 ~이다 에게 가져가다 이것 데이터
그리고 이동하다 ~에서 데이터 에게 이야기.
그래서 에게 하다 이것, 그만큼 첫 번째 물건 I ~였다 궁금한 에게 알다
~였다 무엇 하다 그만큼 데이터 말하다 우리를 ~에 대한 현재의 성능.
그래서 I 계획했다 그만큼 데이터 ~ 위에 시간 ~처럼 나의 첫 번째 측면
그리고 I ~ 할 것이다 보여주다 저것 에게 너 ~에 제이엠피
그래서 단지 사용 중 이것 그래프 건축업자
그리고 그만큼 타임스탬프 저것 I 선택했다
그리고 그 다음에 그만큼 기본 산출 저것 I 시작했다 찾고 에,
추가됨 저것 에게 그만큼 차트 여기.
무엇 I 사용된 에게 하다 ~이다 수동으로 가다 ~에 여기
그리고 추가하다 참조 윤곽 사용 중 이것 필드 여기.
하지만 무엇 스콧 보여주었다 나, 어느 ~이다 정말 정돈된
그리고 그 다음에 확장하다 에게 모두 ~의 그만큼 그래프,
~이다 저것 너 ~할 수 있다 추가하다 그것 곧장 에게 그만큼 데이터 테이블,
너 ~할 수 있다 추가하다 그만큼 투기 제한.
너 단지 가다 ~ 안으로 그만큼 변하기 쉬운 ~의 관심, 열 속성
그리고 가다 아래에 에게 투기 제한 그리고 추가하다 그만큼 가치 ~에 여기.
이것 ~이다 확인됨 그래서 저것 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 그래프 참조 윤곽 ~에 각 그래프.
그래서 한 번 I 가졌다 저것 산출,
I ~할 수 있었다 보다 저것 거기 ~이다 a 크기가 큰 양 ~의 변화 ~에 그만큼 데이터
그리고 많은 ~의 그만큼 가치 ~이었다 밖의 ~의 그만큼 투기 한계.
그래서 그만큼 다음 물건 I 원했다 에게 하다 ~였다 비교하다 추가의 변수.
그래서 에게 하다 저것 예쁜 빠르게, I ~였다 할 수 있는 에게 단지 추가하다
그만큼 열 스위처 에게 이것 그래프 I 이미 가졌다
~에 의해 가고 있다 여기 그리고 선택 그만큼 변하기 쉬운 I 원했다 에게 변화
~을 따라 ~와 함께 그만큼 다른 변수 저것 I 신뢰하다.
그 다음에 ~에서 여기 I ~할 수 있다 빠르게 딸깍 하는 소리 ~을 통해 모두 이것들 변수
그리고 보다 그만큼 변화 ~에 각 하나.
다음 ~을 위한 나, I 가지다 일부 프로세스 지식
그리고 나는 확신하는 너 ~일 것이다 가지다 프로세스 지식 ~의 당신의 상황 ~처럼 잘.
기반을 둔 ~에 이것 프로세스 지식, I ~였다 할 수 있는 에게 선택하다 a 변하기 쉬운
저것 I 생각 ~할 것 같다 BE 운전 일부 ~의 그만큼 변화.
~ 안에 나의 사례,
I 생각 저것 엑스3 ~할 것 같다 BE 책임이 있는
~을 위한 운전 일부 ~의 이것들 트렌드 저것 I ~였다 봄.
I 놓다 저것 ~ 안으로 우리의 그래프 여기.
그만큼 다른 조각 ~의 프로세스 지식 저것 I 가지다
~이다 저것 우리의 사양은 기반을 둔 ~에 그만큼 평균 값 ~을 위한 각 부분.
I 변경됨 이것 에게 평균 그리고 그 다음에 I ~였다 궁금한 에게 보다
그만큼 선 ~의 맞다 ~ 위에 시간, 그래서 I 놓다 저것 그리고 추가됨 저것 여기 ~처럼 잘.
그만큼 다음 물건 I ~였다 관심 있는 ~에 봄
~이다 a 작은 조금 더 ~에 대한 성능 ~에 의해 찾고 ~에 a 제어 차트.
에게 보다 그만큼 제어 차트, 분석하다 품질 그리고 프로세스 제어 차트 건축업자,
그리고 I ~였다 궁금한 에게 보다 그것 ~에 맞서 엑스2 , 어느 ~이다 a 부분 숫자
그리고 저것 같은 변하기 쉬운 저것 나는 계속 ~ 이다 찾고 에.
A 얻다, I ~였다 가고 있다 에게 나뉘다 그것 밖으로 X3에 의해.
에서 여기, 우리 ~할 수 있다 보다 있다 a 옮기다 ~에 그만큼 평균
기반을 둔 ~에 어느 하위 집합 ~의 엑스3 .
A 이소 그만큼 물건 저것 ~였다 분명한 에게 나 ~이다 저것 그만큼 견본 크기 ~이었다 고르지 않은.
에게 나, 앎 그만큼 프로세스,
I 알다 그들 ~해야 한다 각 가지다 10 컬렉션 ~의 데이터 ~을 위한 각 부분.
그래서 기반을 둔 ~에 우리의 프로세스, I 말했다,
잘, 에게 얻다 한 초기의 바라보다 ~에 그만큼 성능,
나는 가고 있다 에게 한계 에게 오직 부분품 저것 가지다 10 측정 당.
에게 하다 저것, 우리 만들어진 a 새로운 데이터 테이블,
청소했다 위로 그만큼 데이터 다시, 그리고 한 번 I 가졌다 이것,
I 재현하다 그만큼 제어 차트
~와 함께 단지 a 작은 변화.
그 다음에 여기 I 추가됨 a 현지의 데이터 필터
에게 가지다 엑스3 나뉘다 밖으로 ~에 둘 분리된 그래프.
저것 ~였다 나의 학습.
지금 I ~할 수 있다 보다 이것들 높은 그리고 낮추다 제어 제한
그리고 이것 프로세스 능력 차트,
~부터 지금 I 가지다 그만큼 심지어 하급 집단 견본 크기 ~의 기술
그것이다 어디 I ~ 할 것이다 손 그것 ~ 위에 에게 스콧.
감사하다 너 매우 많이.
모두 오른쪽.
나는 가고 있다 에게 선택하다 위로 ~와 함께 그만큼 나머지 ~의 그만큼 이야기.
앨리슨 가지다 완료 a 엄청난 직업 ~의 이해
어디 그만큼 현재의 성능 ~의 그녀의 프로세스 였다.
하지만 우리 또한 생각 거기 ~할 것 같다 어떤 것일 수도 있다 다른 열쇠 변수 이내에 그녀의 데이터
저것 ~할 수 있었다 BE 유용한 ~을 위한 설명하다 이것들 차이점 이었다 봄 ~에 그만큼 산출.
하나 ~의 그만큼 것들 저것 우리 시험을 마친 ~였다 실제로 a 모델링 도구
그게 매우 단순한 그리고 자주 사용된 에게 화면 ~을 위한 중요한 변수.
그것은 ~라고 불리는 a 분할.
~ 안에 이것 분할,
모두 너 가지다 에게 하다 ~이다 ~의 강의,
당신은 가고 있다 에게 당기다 위로 당신의 데이터
그리고 그 다음에 그것 ~이다 아래에 예측 모델링.
사람들 부르다 이것 a 결정 나무,
그리고 아픈 보여주다 너 왜 언제 우리 시작 에게 채우다 그것 밖으로.
하지만 모두 너 갖다 에게 하다 오른쪽 지금 ~이다 주다 그것 한 산출 그게 우리의 21 거기,
X 21,
그리고 얻다 그것 그만큼 입력 우리 원하다.
나는 가고 있다 에게 놓다 모두 그만큼 입력 ~에 제외하고 ~을 위한 엑스2 ,
어느 ~였다 그만큼 친절한 ~의 a 부분 ID.
나는 가고 있다 에게 제거하다 저것 하나.
거기 ~였다 또 다른 하나 저것 앨리슨 추천 I 제거됨,
주어진 그녀의 프로세스 지식, 그리고 저것 ~였다 X8.
하지만 잘 떠나다 모두 그만큼 다른 사람들 안에.
언제 I 말하다 좋아요,
그것 가져온다 위로 그만큼 시작 ~의 a 결정 나무.
무엇 그것은 행위 ~이다 속담, I ~할 수 있다 만들다 a 다발 ~의 분할
그리고 나는 가고 있다 에게 바라보다 ~에 모두 그만큼 입력 그리고 나는 가고 있다 에게 노력하다 에게 찾다 a 자르다 가리키다.
잘 파괴 원래 어느 ~의 저것들 변수 ~ 안으로 둘 여러 떼.
할 것이다 저것 주다 어느 설명적인 값
~ 을 향하여 그만큼 차이점 나는 봄 ~에 그만큼 산출?
~ 안에 이것 사례, X 21.
그래서 만약에 너 만들다 그만큼 첫 번째 나뉘다, 그것은 속담 저것 나는 설명했다 27%
~의 모두 그만큼 차이점 당신은 봄 ~에 그만큼 산출
~을 통해 단지 파편 X 19 ~에 500개
만약에 그것은 보다 큰 또는 동일한 에게 500,
나는 가고 있다 에게 가지다 a 많이 낮추다 평균 ~의 12. 67.
만약에 그것은 더 적은 ~보다 500, 보다 밖으로, 그것 점프 위로 에게 13.
이것 ~이다 정말 시원한 에게 찾다 다른 것들 I ~할 것 같다 원하다 에게 나뉘다,
부서지다, 보다 ~에 나의 그래프.
너 ~할 수 있다 계속하다 파편 그리고 그것 ~ 할 것이다 바라보다 ~에 다른 변수
좋다 엑스3 왔다 ~ 안으로 장소 여기
그리고 앨리슨 이미 알고 있었다
저것 ~였다 가고 있다 에게 BE 한 중요한 변하기 쉬운.
A s 너 유지하다 파편,
너 ~할 수 있다 보다 그것 시작하다 에게 추가하다 ~에 자귀 ~의 그만큼 예측 가능성.
이것 RSquare, 그만큼 더 가까이 에게 하나, 그만큼 더 예측 가능한.
그래서 그것은 좋다 56% 예측 가능성 여기.
나는 다 쓴 앞으로 그리고 완료 저것, 아픈 보여주다 너 무엇 저것 보다 외모 좋다.
여기 있습니다 그만큼 완성된 보다 I 왔다 위로 와 함께.
나는 갖다 이것들 멋진 큰 열 기부금 바 여기 ~에 그만큼 맨 아래.
너 ~할 수 있다 보다 저것 X 19 갖다 나뉘다.
실제로 설립하다 다섯 자르다 전철기 ~을 위한 X 19,
하지만 52% ~의 모두 그만큼 분할 그것 ~였다 행위 관련된 X 19,
그래서 그것 주었다 그것 a 멋진 큰 술집.
그만큼 다음 삼 ~일 것이다 BE 다음.
그 다음에 여러분 또 다른 ~였다 매우 작은 기부금
또는 아니요 기부금.
그것은 이어진다 우리를 에게 말하다,
"여기요, X 19 ~할 것 같다 BE 중요한 그리고 그것 강화하다 엑스3 존재 중요한."
지금 저것 우리 가지다 저것 정보,
잘, 어떻게 자신감 ~이다 우리 저것 이것들 것들 하다 제자리에 있다
~에 우리의 공부하다?
여기 그것 ~일 것이다 BE 멋진 에게 바라보다 ~에 X 21 ~에 의해 X 19 고장난 밖으로.
이것 하나, ~의 강의,
~이다 가고 있다 에게 BE 단지 간단히 가고 있다 뒤쪽에 ~ 안으로 우리의
그래프 건축업자.
이것 가능성 우리 ~할 수 있다 놓다 그만큼 X 19 아래에 ~에 그만큼 맨 아래 중심선
그러면 그것이 유일한 X가 될 것입니다.
하자 가다 앞으로 그리고 놓다 우리의 X 21 오른쪽 거기 ~에 그만큼 그리고.
우리 ~할 수 있다 부서지다 저것 밖으로 ~에 의해 그만큼 엑스3 변하기 쉬운, 어느 ~이다 예쁜 시원한.
지금, 하나 물건 우리 ~할 것 같다 원하다 에게 하다, X2는 그만큼 부분 ID.
우리 ~할 수 있다 주다 그것 일부 색상 또는 일부 씌우다.
어느 하나 방법, I 생각하다 I ~ 할 것이다 단지 가다 앞으로 그리고 주다 그것 일부 색상 여기
그리고 I ~ 할 것이다 회전하다 끄다 그만큼 선.
그것이다 도움이 되는.
하지만 무엇 ~일 것이다 BE 도움이 되는 ~이다 에게 사용 저것 현지의 데이터 필터
저것 앨리슨 보여주었다,
~에 사례 그들 원하다 에게 정말 바라보다 ~에 a 특정한 순서 ~의 부분품.
아픈 가다 아래에 그만큼 빨간색 핫스팟 거기, 저것 빨간색 삼각형.
아픈 가다 현지의 데이터 필터 그리고 그 다음에 잘 추가하다 그만큼 X2,
그리고 아름다운.
지금 우리 ~할 수 있다 가다 그리고 단지 변화 위로 우리의 보다 ~에 의해 저것 현지의 데이터 필터.
저것 ~였다 a 시원한 보다 저것 우리는 갖다.
I ~할 수 있다 보다 저것 그것은 만들기 a 많은 ~의 차이점 거기.
지금 하나 물건 너 ~할 것 같다 묻다 ~이다 ~할 수 있었다 우리는 심지어 모델 이것?
전에 I 심지어 가다 그리고 모델 그것 그래서 우리 ~할 수 있다 만들다 일부 예측,
어떻게 확신하는 ~이다 I 저것 엑스3 그리고 X 19 정말 ~이다 영향을 미치는 X 21살?
잘, 우리 ~할 수 있다 실제로 하다 a 통계적 시험.
우리 ~할 수 있다 시험 수단.
그만큼 방법 이었다 가고 있다 에게 하다 저것 여기 ~이다 우리 ~이다 가고 있다 에게 가다 뒤쪽에 에게 우리의 데이터.
이었다 단지 가고 있다 에게 가다 에게 분석하다,
맞다 Y ~에 의해 X
그리고 지금 이었다 가고 있다 에게 가다 ~ 안으로 우리의 산출.
우리 원하다 에게 바라보다 ~에 것들 어느 하나 그만큼 효과 ~에 X 21
~에 의해 저것들 것들 우리 케어 에 대한, 엑스3 그리고 X 19.
나는 가고 있다 에게 놓다 그들을 둘 다 ~에 여기
그리고 그것은 가고 있다 에게 주다 나 일부 다른 조회수.
그것은 가고 있다 에게 ~할 수 있게 하다 나 에게 비교하다 수단 ~에 이것 하나 방법 분석.
나는 가고 있다 에게 오른쪽 딸깍 하는 소리, 나는 가고 있다 에게 회전하다 ~에 그만큼 수단 시험.
나는 가고 있다 에게 오른쪽 딸깍 하는 소리 여기.
I 심지어 좋다 이것 모두 한 쌍 ~도 열쇠.
나는 가고 있다 에게 조정하다 우리의 중심선 여기.
그것은 갖다 이것들 시원한 수단 다이아 패 한 벌.
그만큼 가운데 ~의 당신의 다이아몬드 ~이다 그만큼 평균.
그만큼 가장자리 ~이다 당신의 95% 신뢰 약 그만큼 평균.
그만큼 방법 그것 공장,
만약에 너 ~일 것이다 슬라이드 이것들 것들 위에, ~일 것이다 그들 중복?
그것 외모 좋다 그들 ~일 것이다 통과하다 좋다 배들 ~에 그만큼 밤.
있다 아니요 중복.
처럼 잘 ~처럼 너 갖다 이것들 비교 원,
너 ~할 수 있다 딸깍 하는 소리 ~에 하나 그리고 보다 만약에 그만큼 다른 하나 회전하다 a 다른 색상.
A 일 이것 ~이다 기반을 둔 끄다 a 0.5 알파.
무엇 하다 저것 평균?
그것이다 당신의 신뢰 그래서 그게 95% 자신감.
우리는 BE 오른쪽 95 타임스 밖으로 ~의 100 에게 말하다 입력 엑스3 하다 가지다 그만큼 수준 거기,
~이다 가지고있다 한 효과 ~에 무엇 나의 관찰됨 조치 ~이다 ~을 위한 X 21.
주어진 저것 ~ 전에 I 가다 그리고 노력하다 에게 맞다 a 선 또는 a 곡선 선,
I ~할 수 있다 가다 아래에 이것 빨간색 삼각형 핫스팟.
I ~할 수 있다 가다, 너 알다 무엇, 하자 가다 앞으로 그리고 그룹 ~에 의해 엑스3 .
지금 언제 I 가다 뒤쪽에 아래에 이것 삼각형 옵션
그리고 I 가다 에게 맞다 a 선, 또는 ~에 이것 사례, I 알다 있다 a 작은 곡률,
그래서 나는 가고 있다 에게 맞다 a 이차방정식 선 또는 다항식 선.
지금 그것 파산했다 그것 밖으로 ~에 의해 엑스-3
그래서 나는 정말, 정말 흥분한 ~에 대한 저것 하나.
그만큼 파란색 선, 어느 ~이다 그의 첫 번째 버전, 3-0, 있다 그만큼 공식 ~을 위한 그것.
그것 오직 가지다 20% 설명 가능성.
그것은 ~ 아니다 a 엄청난 맞다,
하지만 너 ~할 수 있다 보다 저것 뛰어내렸다 위로 에게 가까운 70% 3_1에 대한 예측 가능성.
그것은 말함 나 저것 나는 갖다 ~ 아니다 오직 중요성 ~에 속담 엑스3 ~이다 다른
그리고 나는 봄 a 차이점 언제 그것 온다 에게 X 19 ~에 의해 X 21,
하지만 그것 문제 ~을 위한 X 19 무엇 수준 ~의 엑스3 이었다 말하는 에 대한.
그것이다 왜 그만큼 빨간색 선 그리고 그만큼 파란색 선 ~이다 ~ 아니다 ~에 맨 위 ~의 각 다른.
그러므로, 그게 한 상호 작용.
만약에 나는 가고 있다 에게 노력하다 에게 예측하다 무엇, I 필요 에게 포함하다 저것.
그래서 ~에 이것 가리키다,
I 생각하다 I 가지다 모두 저것 이었다 가고 있다 에게 필요
에게 하다 에게 얻다 ~에 그만큼 소유 ~의 앨리슨 스피어스,
a 정말 시원한 도구 저것 ~할 수 있다 돕다 그들을 예측하다 무엇 그만큼 산출 ~이다 가고 있다 에게 BE
기반을 둔 ~에 설정 ~의 엑스3 그리고 X 19.
당신은 봄 ~에 그만큼 화면 a 프로파일러 저것 온다 끄다 우리의 모델링 플랫폼,
그리고 그것은 매우 쉬운 에게 가다 그리고 세트 위로.
만약에 우리 가다 뒤쪽에, 나는 가고 있다 에게 가다 에게 그만큼 맞다 모델 여기.
잘 하다 우리의 산출 ~을 위한 X21 다시.
아래에 나의 입력, I 알다 엑스3 그리고 X 19,
거기 그것 이다, ~이다 매우 중요한.
I 말했다 내 자신 엑스3 그리고 X 19 ~할 것 같다 필요 에게 BE 교차했다,
I ~할 것 같다 필요 에게 보다 저것들 상호작용.
I 알다 ~을 위한 X19, 있다 일부 곡률.
그만큼 방법 I ~일 것이다 확인하다 ~을 위한 이것 ~이다 I 가다, ID 선택하다 X 19,
I 가다 아래에 이것 매크로, 그리고 ID 말하다 다항식 둘 도.
I 가지다 그것 세트 ~에 둘 그래서 I ~일 것이다 얻다 이것 곡선 용어, 다항식 용어 여기.
있다 그만큼 상호 작용, 그리고 이것들 ~이다 그만큼 기본 효과,
그래서 그것은 정말 둘 요인들, 하지만 그것은 그만큼 네 개 것들 ~에 나의 모델.
그래서 나는 단지 가고 있다 에게 달리다 그것 그리고 그것은 가고 있다 에게 노력하다 에게 맞다 a 선.
이것 ~해야 한다 바라보다 매우 많이 좋다 그만큼 맞다 Y ~에 의해 엑스.
그것은 오직 정말 설명하다 52%.
이것 모델 ~이다 오직 설명하다 52% ~의 그만큼 차이점 나는 봄 ~에 x 21.
아니다 완벽한, 하지만 그것은 예쁜 많이,
생각하다 ~에 대한 그것,
단지 ~을 위한 가지고있다 둘 요인들 그리고 그들의 상호 작용
~에 하나 ~의 그들의 곡선 자귀, 그게 예쁜 좋은.
하지만 무엇 I ~할 수 있다 하다 지금 아래에 저것 빨간색 핫스팟 ~이다 회전하다 ~에 그만큼 프로파일러.
이것 ~이다 가치 그만큼 가격 ~의 가입.
이것 오른쪽 여기 ~이다 가고 있다 에게 ~할 수 있게 하다 앨리슨 그리고 그녀의 팀
에게 앉다 거기 그리고 말하다 ~에 대한 무엇 설정 우리 ~해야 한다 가지다.
S 해야 한다 I BE ~에
v3_1 ?
해야 한다 I BE ~에 v3_0
~을 위한 이것 x_3 입력?
해야 한다 I BE 낮은 또는 높은?
A 얻다, 그것 쇼 저것 상호 작용 살다.
을 위한 예,
아픈 옮기다 이것 색상 여기.
보다 무엇 일어난다 언제 나는 낮은.
나는 죄송합니다, ~ 아니다 낮은 하지만 높은 ~에 X 19, 나는 방법 밖으로 여기 에게 500개
에 의해 그만큼 방법, 너 ~할 수 있다 유형 ~에 무엇 너 케어 에 대한.
아마도 I 원하다 에게 보다 무엇 그것은 ~에 480.
바라보다 어떻게 평평한 저것 선 ~이다 _0 사이 그리고 _1.
그렇지 않습니다 정말 문제 어느 하나 I 선택하다.
나는 가고 있다 에게 얻다 그만큼 같은 친절한 ~의 예측.
그만큼 빨간색 ~이다 나의 예측, 그리고 그만큼 파란색 약 그것 여기
~이다 나의 신뢰 간격 약 저것 예측.
의 강의, 이것 하지 않을 것이다 BE 좋은
왜냐하면 나는 오른쪽 ~에 그만큼 낮추다 투기 제한.
보다 무엇 일어난다 언제 I 시작 에게 당기다 그것.
잘, I ~할 것 같다 BE 더 행복하다 여기 ~와 함께 버전 3-0 ~에 a 환경 약 350
왜냐하면 저것 얻는다 나 닫다 에게 그만큼 목표.
하지만 만약에 I 유지하다 가고 있다 위로 여기, 너 보다 어떻게 험한 이것 선 ~이다 시작하다,
그리고 I 분명히 ~하지 않다 원하다 에게 BE ~에 버전 3_1.
왜냐하면 그것 가지다 a 더 가파른 선 그리고 그것 가지다 만들어진 이것 경사 매우 험한.
그것은 모두 오는 밖으로, 하지만 그것은 대화형 ~에 이것 프로파일러
그리고 지금 우리 ~할 수 있다 놀다 ~와 함께 무엇 ~일 것이다 BE 그만큼 오른쪽 설정
만약에 I 가졌다 에게 머무르다 ~와 함께 버전 3-1.
만약에 I 가다 에게 버전 3-0, 무엇 ~일 것이다 BE 그만큼 오른쪽 설정 여기?
그들 ~할 것 같다 BE 다른 설정.
있다 언제나 다수의 최적의 설정 너 ~할 수 있다 선택하다.
이것 ~이다 정말 시원한.
우리 지금 가지다 그만큼 능력 에게 예측하다.
모두 오른쪽.
마디 없는 프로세스 개량.
모두 이것 ~였다 엄청난.
우리 지금 가지다 a 더 빠르게 방법 에게 얻다 우리의 분석 완료.
우리는 다 쓴 ~을 통해 a 흐름 저것 활성화하다 우리를 에게 찾다 뭐야 중요한
그리고 보다 뭐야 중요한.
하지만 무엇 만약에 우리 원하다 에게 사용 저것 정보 에게 감시 장치 ~ 위에 시간
그리고 계속해서 개선하다 우리의 프로세스?
그것 ~할 것 같다 BE 멋진 에게 가지다 ~을 위한 다른 수준 ~의 엑스-3 a 계기반.
앨리슨 그리고 I 일했다 에게 만들다 a 기준 유형 ~의 계기반
저것 그녀의 팀 ~이다 사용된 에게 봄.
그들은 사용된 에게 봄 제어 차트 첫 번째,
그리고 그 다음에 그만큼 프로세스 능력 약 그들의 명세서.
그 다음에 다음 그들 ~일 것이다 원하다 에게 보다 그만큼 산출 ~ 위에 시간.
그것이다 그만큼 맨 위 차트 ~에 그만큼 가운데 거기
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