Hola, todos.
Agradecer tú para unión a nosotros para nuestro presentación
de De Datos a Historia:
Usando visualización a conducir continuo mejora.
Mi nombre es Allison Bankaitis, y mi co- presentador es Scott W mientras que.
A pequeño poco acerca de mí mismo.
I actualmente supervisar a pequeño equipo de ingenieros de procesos
en Coherente Incorporado,
pero Soy aún muy involucrado en el a diario proceso ingeniería esfuerzos.
Previamente, I sostuvo varios proceso ingeniería roles
en Corney Incorporado, y Soy muy entusiasmado a espectáculo a caso estudiar
de cómo nosotros vista alguno de estos JMP herramientas en nuestro proceso ingeniería trabajar.
A pequeño poco para Escocés.
Agradecer tú, Allison.
Soy Scott Inteligente.
Soy de JMP en apoyo De Allison JMP uso,
como Bueno como otro clientes en el Del norte California área.
Y Soy justo real entusiasmado a ser a parte de este en realidad Frío caso estudiar.
Con un poco de suerte, tú lo harás elegir arriba a lote de mejor prácticas
y consejos de alguno de el cosas eso ayudó a nosotros.
Todo bien.
I metido el abstracto aquí para futuro referencia,
pero justo buscado a destacar a pocos cosas.
Coherente tiene metido a reciente enfocar en Inclinarse,
cual objetivos a eliminar desperdiciar.
Herramientas de JMP tener ayudado datos visualización,
cual en doblar tiene activado reducción de desperdiciar.
Otro ventaja de estos herramientas es el capacidad a comprometer
y autorizar empleados a lo largo de el organización.
Estos áreas voluntad ser el enfocar de este presentación.
Nuestro primero sección es acerca de eliminando desperdiciar en el datos recopilación proceso.
En este caso estudiar,
nosotros tenía a datos recopilación proceso con innecesario complejidad.
Él usado a llevar 20 minutos a proceso uno parte.
Entonces a hacer este, nosotros tenía construido a datos consulta y acceso.
Este es justo a captura de pantalla aquí demostración un ejemplo de a pocos datos mesas
dónde nosotros conjunto variables de varios mesas
a conseguir el producción eso nosotros son mirando para.
Y entonces nosotros usado a macro a jalar datos para un individual parte en Sobresalir.
Esto es de nuevo,
justo a captura de pantalla de un ejemplo base de datos conexión en Sobresalir
y el código eso nosotros quería escribir en Sobresalir.
Este era, de nuevo, hecho para cada individual parte.
De eso datos, entonces nosotros podría atributo datos en Sobresalir.
Nosotros podría entonces calcular promedio valores de cada atributo.
Nosotros quería entonces jalar adicional datos de nuestro NOSOTROS sitio web,
semejante como parte tipo o otro elementos listado aquí.
Entonces todo eso datos era copiado en un Sobresalir resumen registro.
Entonces nosotros mantener el registro,
pero nosotros no eran en realidad haciendo cualquier cosa a pista o analizar el datos.
Con JMP, I era capaz a línea de corriente el proceso.
I construido este estructura en acerca de un hora
y reducido proceso tiempo a cinco minutos por parte.
Y en este caso,
este es justo para uno ingeniero mí mismo, en uno producto eso Yo tengo trabajó en.
Pero si nosotros poder extender este a múltiple productos
y múltiple ingenieros,
nosotros podría en realidad ganar a lote grande ahorros de tiempo.
Entonces a hacer este, I construido a datos consulta en JMP,
cual incluido ambos el atributo y NOSOTROS datos en uno ubicación.
Justo a captura de pantalla de Había ser varios mesas aquí tracción en el datos,
el diferente variables aquí,
nosotros poder hacer alguno inicial filtración en el datos consulta.
Entonces en este caso I seleccionado a tiempo marco eso I buscado a enfocar en
y entonces a subconjunto de variable eso I abajo seleccionado,
entonces I no administrar ambos datos colocar.
Y entonces I poder construir el datos mesa aquí
y siempre limpio arriba más de el datos más tarde en como necesario.
Después I tenía el datos,
I replicado alguno de el gráficos eso nosotros ya tenía en Sobresalir,
justo hecho a ellos muy similar entonces eso gente podría ver
qué ellos son usado a relación comercial con para el tiempo ser.
Después eso, de nuevo,
I construido el resumen mesa a reproducir exactamente qué ellos eran usado a vidente.
I calculado el promedio atributo datos y fusionado el original mesa
y el contabilizado mesa en uno resumen mesa
entonces eso ellos podría tener un producción qué ellos son usado a vidente.
El próximo cosa es a llevar este datos
y mover de datos a historia.
Entonces a hacer este, el primero cosa I era curioso a saber
era qué hace el datos decir a nosotros acerca de actual actuación.
Entonces I trazado el datos encima tiempo como mi primero aspecto
y I voluntad espectáculo eso a tú en JMP.
Entonces justo usando este gráfico constructor
y el marca de tiempo eso I eligió
y entonces el principal producción eso I comenzó mirando en,
agregado eso a el cuadro aquí.
Qué I usado a hacer es a mano ir en aquí
y agregar referencia pauta usando este campo aquí.
Pero qué Scott presentado a mí, cual es en realidad limpio
y entonces se extiende a todo de el gráficos,
es eso tú poder agregar él directamente a el datos mesa,
tú poder agregar el especulación límites.
Tú justo ir en el Variable de Interés, Columna Propiedades
y ir abajo a Especulación Límites y agregar el valores en aquí.
Este es comprobado entonces eso tú poder ver el gráfico referencia pauta en cada gráfico.
Entonces una vez I tenía eso producción,
I podría ver eso allá es a grande cantidad de variación en el datos
y muchos de el valores eran afuera de el especulación límite.
Entonces el próximo cosa I buscado a hacer era comparar adicional variables.
Entonces a hacer eso bonito rápidamente, I era capaz a justo agregar
el columna conmutador a este gráfico I ya tenía
por yendo aquí y seleccionando el variable I buscado a cambiar
a lo largo de con el otro variables eso I confianza.
Entonces de aquí I poder rápidamente hacer clic a través de todo estos variables
y ver el variación en cada uno.
Próximo para a mí, I tener alguno proceso conocimiento
y Soy seguro tú quería tener proceso conocimiento de su situación como Bueno.
Basado en este proceso conocimiento, I era capaz a seleccionar a variable
eso I pensamiento podría ser conduciendo alguno de el variación.
En mi caso,
I pensamiento eso X3 podría ser responsable
para conduciendo alguno de estos tendencias eso I era vidente.
I poner eso en nuestro gráfico aquí.
El otro pedazo de proceso conocimiento eso I tener
es eso nuestro La especificación es basado en el promedio valor para cada parte.
I cambió este a significar y entonces I era curioso a ver
el línea de adaptar encima tiempo, entonces I poner eso y agregado eso aquí como Bueno.
El próximo cosa I era interesado en vidente
es a pequeño poco más acerca de actuación por mirando en a control cuadro.
A ver el control cuadro, analizar calidad y Proceso Control cuadro constructor,
y I era curioso a ver él contra X2 , cual es a parte número
y eso mismo variable eso Yo tengo estado mirando en.
A ganar, I era yendo a dividir él afuera por X3.
De aquí, nosotros poder ver Hay a cambio en el promedio
basado en cual subconjunto de X3 .
A también el cosa eso era obvio a a mí es eso el muestra tamaños eran desigual.
A a mí, conocimiento el proceso,
I saber ellos debería cada tener 10 colecciones de datos para cada parte.
Entonces basado en nuestro proceso, I dicho,
Bueno, a conseguir un inicial mirar en el actuación,
Soy yendo a límite a solo regiones eso tener 10 mediciones por.
A hacer eso, nosotros hecho a nuevo datos mesa,
limpiado arriba el datos de nuevo, y una vez I tenía este,
I recreado el control cuadro
con justo a pequeño cambiar.
Entonces aquí I agregado a local datos filtrar
a tener X3 dividir afuera en dos separado gráficos.
Eso era mi aprendiendo.
Ahora I poder ver estos superior y más bajo control límites
y este proceso capacidad cuadro,
desde ahora I tener el incluso subgrupo muestra tamaño de tecnología.
Eso es dónde I voluntad mano él encima a Escocés.
Agradecer tú muy mucho.
Todo bien.
Soy yendo a elegir arriba con el descansar de el historia.
Allison tiene hecho a excelente trabajo de comprensión
dónde el actual actuación de su proceso era.
Pero nosotros también pensamiento allá podría ser algunos otro llave variables dentro su datos
eso podría ser útil para explicando estos diferencias eran vidente en el producción.
Uno de el cosas eso nosotros intentó era de hecho a modelado herramienta
eso es muy simple y a menudo usado a pantalla para importante variables.
Es llamado a dividir.
En este dividir,
todo tú tener a hacer es de curso,
estás yendo a jalar arriba su datos
y entonces él es bajo profético modelado.
Gente llamar este a decisión árbol,
y Enfermo espectáculo tú por qué cuando nosotros comenzar a llenar él afuera.
Pero todo tú consiguió a hacer bien ahora es dar él un producción eso es nuestro 21 allí,
X 21,
y conseguir él el entradas nosotros desear.
Soy yendo a poner todo el entradas en excepto para X2 ,
cual era el amable de a parte IDENTIFICACIÓN.
Soy yendo a eliminar eso uno.
Allá era otro uno eso Allison recomendado I remoto,
dado su proceso conocimiento, y eso era X8.
Pero Bueno dejar todo el otros en.
Cuando I decir Bueno,
él trae arriba el comenzar de a decisión árbol.
Qué es haciendo es dicho, I poder hacer a racimo de divisiones
y Soy yendo a mirar en todo el entradas y Soy yendo a intentar a encontrar a cortar punto.
Bien rotura básicamente cualquier de aquellos variables en dos grupos.
Voluntad eso dar cualquier explicativo valor
hacia el diferencias Soy vidente en el ¿producción?
En este caso, X 21.
Entonces si tú hacer el primero dividir, es dicho eso Yo tengo explicado 27%
de todo el diferencia estás vidente en el producción
a través de justo terrible X 19 en 500.
Si es mayor que o igual a 500,
Soy yendo a tener a mucho más bajo significar de 12. 67.
Si es menos que 500, mirar afuera, él saltos arriba a 13.
Este es en realidad Frío a encontrar otro cosas I podría desear a dividir,
romper, vista en mi gráficos.
Tú poder continuar terrible y él voluntad mirar en otro variables
como X3 vino en lugar aquí
y Allison ya sabía
eso era yendo a ser un importante variable.
A s tú mantener terrible,
tú poder ver él comienza a agregar en términos de el previsibilidad.
Este RSquare, el íntimamente a uno, el más previsible.
Así es como 56% previsibilidad aquí.
Yo tengo desaparecido adelante y hecho eso, Enfermo espectáculo tú qué eso vista aspecto como.
Aquí está el finalizado vista I vino arriba con.
Yo tengo consiguió estos lindo grande columna contribución verja aquí en el abajo.
Tú poder ver eso X 19 consiguió dividir.
De hecho encontró cinco cortar agujas para X 19,
pero 52% de todo el divisiones él era haciendo involucrado X 19,
entonces él dio él a lindo grande bar.
El próximo tres quería ser próximo.
Entonces todos demás era muy pequeño contribución
o No contribución.
Conduce a nosotros a decir,
"Ey, X 19 podría ser importante y él refuerza X3 ser importante."
Ahora eso nosotros tener eso información,
Bueno, cómo seguro son nosotros eso estos cosas hacer pertenecer
en nuestro ¿estudiar?
Aquí él quería ser lindo a mirar en X 21 por X 19 roto afuera.
Este uno, de curso,
es yendo a ser justo simplemente yendo atrás en nuestro
gráfico constructor.
Este oportunidad nosotros poder poner el X 19 abajo en el abajo eje
Así que esa sería la única X.
Vamos ir adelante y poner nuestro X 21 bien allá en el Y.
Nosotros poder romper eso afuera por el X3 variable, cual es bonito Frío.
Ahora, uno cosa nosotros podría desear a hacer, X2 fue el parte IDENTIFICACIÓN.
Nosotros poder dar él alguno color o alguno cubrir.
Cualquiera forma, I pensar I voluntad justo ir adelante y dar él alguno color aquí
y I voluntad doblar apagado el línea.
Eso es útil.
Pero qué quería ser útil es a usar eso local datos filtrar
eso Allison presentado,
en caso ellos desear a en realidad mirar en a específico secuencia de regiones.
Enfermo ir bajo el rojo punto de acceso allá, eso rojo triángulo.
Enfermo ir local datos filtrar y entonces Bueno agregar el X2,
y hermoso.
Ahora nosotros poder ir y justo cambiar arriba nuestro vista por eso local datos filtrar.
Eso era a Frío vista eso nosotros tenemos consiguió.
I poder ver eso es haciendo a lote de diferencias allá.
Ahora uno cosa tú podría preguntar es podría nosotros incluso modelo ¿este?
Antes I incluso ir y modelo él entonces nosotros poder hacer alguno predicciones,
cómo seguro soy I eso X3 y X 19 en realidad son conmovedor X ¿21?
Bien, nosotros poder de hecho hacer a estadístico prueba.
Nosotros poder prueba medio.
El forma eran yendo a hacer eso aquí es nosotros son yendo a ir atrás a nuestro datos.
Eran justo yendo a ir a Analizar,
adaptar Y por X
y ahora eran yendo a ir en nuestro producción.
Nosotros desear a mirar en cosas cualquiera el efecto en X 21
por aquellos cosas nosotros cuidado acerca de, X3 y X 19.
Soy yendo a poner a ellos ambos en aquí
y es yendo a dar a mí alguno diferente puntos de vista.
Es yendo a permitir a mí a comparar medio en este uno forma análisis.
Soy yendo a bien hacer clic, Soy yendo a doblar en el medio prueba.
Soy yendo a bien hacer clic aquí.
I incluso como este todo pares también llave.
Soy yendo a ajustar nuestro eje aquí.
Es consiguió estos Frío medio diamantes.
El medio de su diamante es el significar.
El bordes es su 95% confianza alrededor el significar.
El forma él obras,
si tú quería deslizar estos cosas encima, quería ellos ¿superposición?
Él aspecto como ellos quería aprobar como barcos en el noche.
Hay No superposición.
Como Bueno como tú consiguió estos comparación círculos,
tú poder hacer clic en uno y ver si el otro uno vueltas a diferente color.
A todos este es basado apagado a 0.5 alfa.
Qué hace eso ¿significar?
Eso es su confianza entonces eso es 95% seguro.
Casarse ser bien 95 veces afuera de 100 a decir aporte X3 hace tener el nivel allá,
es teniendo un efecto en qué mi observado medidas son para X 21.
Dado eso antes I ir y intentar a adaptar a línea o a curva línea,
I poder ir bajo este rojo triángulo punto de acceso.
I poder ir, tú saber qué, Vamos ir adelante y grupo por X3 .
Ahora cuando I ir atrás bajo este triángulo opción
y I ir a adaptar a línea, o en este caso, I saber Hay a pequeño curvatura,
entonces Soy yendo a adaptar a cuadrático línea o polinomio línea.
Ahora él en bancarrota él afuera por X-3
entonces Soy De verdad, de verdad entusiasmado acerca de eso uno.
El azul línea, cual es su primero versión, 3-0, Hay el fórmula para él.
Él solo tiene 20% explicabilidad.
Es no a excelente adaptar,
pero tú poder ver eso saltó arriba a cerca 70% previsibilidad para el 3_1.
Es narración a mí eso Yo tengo consiguió no solo significado en dicho X3 es diferente
y Soy vidente a diferencia cuando él llega a X 19 por X 21,
pero él asuntos para X 19 qué nivel de X3 eran hablando acerca de.
Eso es por qué el rojo línea y el azul línea son no en arriba de cada otro.
Por lo tanto, eso es un interacción.
Si Soy yendo a intentar a predecir algo, I necesidad a incluir eso.
Entonces en este punto,
I pensar I tener todo eso eran yendo a necesidad
a hacer a conseguir en el manos de Allison Lanzas,
a en realidad Frío herramienta eso poder ayuda a ellos predecir qué el producción es yendo a ser
basado en ajustes de X3 y X 19.
Estás vidente en el pantalla a perfilador eso llega apagado nuestro modelado plataforma,
y es muy fácil a ir y colocar arriba.
Si nosotros ir atrás, Soy yendo a ir a el adaptar modelo aquí.
Bien hacer nuestro producción para X21 de nuevo.
Bajo mi entradas, I saber X3 y X 19,
allá él es, son muy importante.
I dijo mí mismo X3 y X 19 podría necesidad a ser cruzado,
I podría necesidad a ver aquellos interacciones.
I saber para X19, Hay alguno curvatura.
El forma I quería controlar para este es I ir, Identificación seleccionar X 19,
I ir bajo este macros, y Identificación decir polinomio dos grado.
I tener él colocar en dos entonces I quería conseguir este curva término, polinomio término aquí.
Hay el interacción, y estos son el principal efectos,
entonces es en realidad dos factores, pero es el cuatro cosas en mi modelo.
Entonces Soy justo yendo a correr él y es yendo a intentar a adaptar a línea.
Este debería mirar muy mucho como el adaptar Y por INCÓGNITA.
Es solo en realidad explicando 52%.
Este modelo es solo explicando 52% de el diferencias Soy vidente en x 21.
No perfecto, pero es bonito mucho,
pensar acerca de él,
justo para teniendo dos factores y su interacción
en uno de su curva términos, eso es bonito bien.
Pero qué I poder hacer ahora bajo eso rojo punto de acceso es doblar en el perfilador.
Este es valer el precio de admisión.
Este bien aquí es yendo a permitir Allison y su equipo
a sentarse allá y hablar acerca de qué ajustes nosotros debería tener.
S debería I ser en
v3_1 ?
Debería I ser en v3_0
para este x_3 ¿aporte?
Debería I ser bajo o ¿alto?
A ganar, él espectáculos eso interacción vivir.
Para ejemplo,
Enfermo cambio este color aquí.
Mirar qué sucede cuando Soy bajo.
Soy Lo siento, no bajo pero alto en X 19, Soy forma afuera aquí a 500.
Por el forma, tú poder tipo en qué tú cuidado acerca de.
Tal vez I desear a ver qué es en 480.
Mirar cómo departamento eso línea es entre _0 y _1.
No lo hace en realidad asunto cual uno I seleccionar.
Soy yendo a conseguir el mismo amable de predicción.
El rojo es mi predicción, y el azul alrededor él aquí
es mi confianza intervalo alrededor eso predicción.
De curso, este no lo haría ser bien
porque Soy bien en el más bajo especulación límites.
Mirar qué sucede cuando I comenzar a jalar él.
Bien, I podría ser más feliz aquí con versión 3-0 en a configuración alrededor 350
porque eso obtiene a mí cerca a el objetivos.
Pero si I mantener yendo arriba aquí, tú ver cómo empinado este línea es comenzar,
y I definitivamente no desear a ser en versión 3_1.
Porque él tiene a más empinada línea y él tiene hecho este pendiente muy empinado.
Es todo próximo afuera, pero es interactivo en este perfilador
y ahora nosotros poder jugar con qué quería ser el bien configuraciones para
si I tenía a permanecer con versión 3-1.
Si I ir a versión 3-0, qué quería ser el bien ajustes ¿aquí?
Ellos podría ser diferente ajustes.
Hay siempre múltiple óptimo ajustes tú poder seleccionar.
Este es en realidad Frío.
Nosotros ahora tener el capacidad a predecir.
Todo bien.
Continuo proceso mejoras.
Todo este era excelente.
Nosotros ahora tener a más rápido forma a conseguir nuestro análisis hecho.
Nosotros tenemos desaparecido a través de a fluir eso habilitar s a nosotros a encontrar qué importante
y ver qué importante.
Pero qué si nosotros desear a usar eso información a monitor encima tiempo
y continuamente mejorar nuestro ¿proceso?
Él podría ser lindo a tener para diferente niveles de X-3 a panel.
Allison y I trabajó a crear a estándar tipo de panel
eso su equipo es usado a vidente.
Ellos son usado a vidente control gráficos primero,
y entonces el proceso capacidad alrededor su especificaciones.
Entonces próximo ellos quería desear a ver el producción encima tiempo.
Eso es el arriba cuadro en el medio allá
y entonces abajo eso si hay algo demás ellos debería preocuparse acerca de.
Eso era nuestro grande descubrimiento, eso, "Ey, x 19 tiene un efecto,"
entonces ellos quería desear a ver eso.
Por último, en el bien mano lado, nosotros poner a mesa con el promedio medio
para el producción de interés, más incluso alguno más salidas ellos como a llevar a mirar en.
De curso, nosotros desear este a ser interactivo.
Entonces cómo poder nosotros construir este panel para nivel cero y nivel ¿uno?
Eran yendo a traer arriba nuestro datos aquí.
I pensar I ya tener él abierto arriba aquí.
I voluntad ir ahora y justo crear en justo uno redada.
Este es por qué es lindo a ser capaz a ahorrar su gráficos, su análisis atrás a datos.
Soy justo yendo a hacer clic y crear a entero racimo de puntos de vista aquí
eso son yendo a reproducir exactamente qué el equipo quiere a ver.
Aquí es eso control cuadro constructor para el X bar y R.
Próximo, nosotros tener el proceso capacidad.
Próximo, nosotros tener eso producción encima tiempo.
Próximo, nosotros tener el producción encima el X 19 eso nosotros buscado a espectáculo.
Ahora nosotros tener el mesa.
I tener todo el elementos, y si tú tener todo el elementos,
tú no tener a ahorrar a ellos atrás a hacer alguien correr a ellos uno en a tiempo.
Tú poder combinar a ellos en a panel plantilla
y es bajo Archivo, Nuevo Panel.
Él voluntad permitir tú a elegir alguno tipo de plantilla a comenzar apagado con.
Soy justo yendo a elegir este blanco plantilla.
Ahora es consiguió todo mi informes, todo el gráficos y mesas
y cosas Yo tengo abierto en el izquierda.
Ahora I poder justo traer en el cuerpo de el panel qué I cuidado acerca de
y I poder orientar cosas el forma I quería como a ver a ellos en mi panel.
Cuando Soy hecho, es fácil a ir y correr eso panel
y entonces más tarde ahorrar eso panel cuando Soy listo.
Pero Yo tengo ya consiguió eso correr aquí.
Entonces Soy yendo a cerca abajo el panel constructor.
Soy yendo a espectáculo tú el panel nosotros tener ya creado
a captura todo este información.
Con uno hacer clic de el botón Aquí está, mi panel.
Y chico, hermoso mirando panel aquí, justo el forma I desear a ver él.
Ahora, el cosa eso nosotros amado acerca de este
era su capacidad como Bueno a aún usar el basura dinámica enlace.
I poder seleccionar a pareja de alto agujas
y I poder ver dónde ellos voluntad fluir en el otro gráficos.
I poder incluso ver abajo aquí donde t Hola, ¿estás? destacado a mi mesa.
Entonces este es excelente, pero qué acerca de eso X3 ¿variable?
Nosotros sabía nosotros buscado a ser capaz a crear separado paneles de control para cada de aquellos.
Entonces en cambio de usando a local datos filtrar, Soy yendo a usar a global datos filtrar.
Es de hecho bajo su Rosa evento.
Es bien en el abajo.
Este uno afecta todo gráficos, todo análisis.
Él afecta qué oculto y seleccionado atrás a su datos mesa.
En este uno, Enfermo justo ir adelante y poner X3 .
Ahora cuando I hacer clic en Espectáculo y Incluir,
Enfermo doblar apagado el seleccionar entonces I poder hacer mi propio trozos escogidos.
Ahora I poder palanca entre ese _0 y eso _1 .
Ahora él obras el mismo forma.
I poder ver cosas eso eran afuera de control o afuera de especulación aquí para justo versión 3-0,
entonces I poder hacer el mismo cosa para 3-_1.
Allá nosotros ir.
Nosotros tener a lindo herramienta eso poder ser en realidad usado a, de nuevo, no conseguir datos justo más rápido
y no justo hacer uno análisis,
pero de hecho hacer este a continuo proceso mejora herramienta
eso nosotros poder usar día en y día afuera a rápidamente conseguir el vista nosotros desear
y preguntar el preguntas nosotros necesidad a conducir mejoras.
Todo bien.
Entonces eso es nuestro historia de emocionante de datos a historia, I debería decir.
Nosotros buscado a dejar tú con dónde a aprender más,
dónde a conseguir más información.
De curso, eran yendo a dar tú el presentación.
Eran yendo a dar tú el diario nosotros usar
entonces tú poder reproducir exactamente estos puntos de vista eran vidente.
Pero Allison y I sintió eso si tú eran falto a en realidad conseguir comenzó con JMP,
ir a el Conseguir Comenzó con JMP seminarios web eso nosotros tener.
Entonces es en el JMP sitio web, voluntad incluir campo de golf en el diario,
y él cubiertas acerca de todo nosotros presentado tú hoy.
Nosotros tenía a pocos más consejos y engaños,
pero el nuevo usuario bienvenido equipo es otro en realidad bien cosa a llevar.
Este uno permite tú a trabajar con a datos colocar,
da tú a datos colocar eso tú poder seguir a lo largo de,
y es en realidad lindo paso- por- paso instrucciones.
Eran ambos grande fans de el Estadístico Pensamiento para Industrial Resolución de problemas.
Gratis en línea aprendiendo, básicamente Aprendizaje electrónico curso,
y tú tener entonces muchos diferente lugares tú poder hacer.
Yo tengo usado este a hacer justo en tiempo aprendiendo,
y Yo tengo tenía a lote de gente t más todo el secciones justo a conseguir arriba a velocidad
en todo JMP poder hacer a ayuda tú comparar y describir
y predecir todo aquellos divertido cosas tú desear a hacer.
No olvidar, si tú tener específico cosas tú desear a hacer,
nosotros hacer tener Masterización JMP seminarios web eso son disponible aquí.
El Comunidad JMP, comunidadjmp .com es un buen lugar para buscar
para justo en tiempo aprendiendo,
y como Bueno, JMP Educación,
si tú desear a conseguir más de el subyacente teoría
en cómo a lote de estos cosas trabajar.
Nosotros hacer a lote de público capacitación o poder personalizar capacitación para tú como Bueno
Justo hablar a JMP Educación.
Todo bien.
I voluntad permitir Allison a decir a pocos palabras cuando nosotros finalizar.
Pero gracias, todos, para unión a nosotros,
y nosotros esperanza tú escogido arriba en a pocos cosas tú quería como a intentar dentro JMP.
Gracias, Escocés.
Gracias, todos, para unión a nosotros.
Él era en realidad a placer a compartir este caso estudiar de Coherente con tú
y a compartir todo el nuevo Frío engaños eso Scott tiene enseñó a mí
y eso nosotros tenemos aprendió a través de nuestro viaje con JMP en Coherente.
Entonces gracias de nuevo y llevar cuidado.
Adiós.
