안녕하세요, 모든 사람. 이것 ~이다 아누딥 마리피.
나는 a 상위 프로세스 엔지니어 ~을 위한 광학 리소그래피 ~에 매직 리프.
오늘, 나는 가고 있다 에게 입증하다
잘못 발각 ~에 의해 업그레이드 제어 차트
~와 함께 변화 가리키다 발각 ~에 제이엠피,
그리고 보여주다 너 어떻게 그만큼 변화 가리키다 발각 완성
~와 함께 제어 차트
~이다 고도로 유용한 ~에 우리의 조작 가게 바닥.
아픈 시작 그만큼 프레젠테이션
~와 함께 a 짧은 소개 ~에 대한 우리의 회사, 매직 리프,
그리고 그만큼 광학 조작,
그만큼 디엠아이씨 문제- 해결 접근하다
그리고 그만큼 제이엠피 도구 저것 우리 사용 ~에 그만큼 조작,
우리의 도전 저것 우리 얼굴 ~에 그만큼 제어 단계 ~의 디엠아이씨,
업그레이드 기존의 제어 차트 ~와 함께 변화 가리키다,
그리고 ~에 의해 행위 그래서, 감지하다 그리고 진단 그만큼 단층 ~에 a 프로세스
일부 사례 연구 저것 우리 정기적으로 사용 ~에 매직 리프 그리고 a 제이엠피 데모
~에 어떻게 에게 만들다 a 변화 가리키다 계기반
그리고 통합하다 변화 가리키다 ~ 안으로 당신의 제어 차트,
그리고 약간의 테이크아웃.
에게 시작 와 함께, ~에 매직 리프,
우리 상상하다 a 세계 ~와 함께 물리적 그리고 디지털 하나입니다.
우리의 사명 ~이다 에게 더욱 상 세히 하다 인간 잠재적인
~에 의해 전달하다 a 최대 몰입형 AR 웨어러블 플랫폼,
그래서 사람들 ~할 수 있다 직관적으로 보다, 듣다,
그리고 만지다 디지털 콘텐츠 ~에 그만큼 물리적 세계.
우리의 웨어러블 장치 변형하다 기업 생산력
~에 의해 제공 와 함께 솔루션.
을 위한 예, 협동 그리고 공동 있음
~ 사이 원격 팀 에게 일하다 함께 ~처럼 만약에 그들 ~이다 ~에 그만큼 같은 방,
3D 시각화 에게 최적화하다 프로세스,
증강된 인력 저것 도움이 됩니다 기차 그리고 업스킬 노동자들
사용 중 보다- 무엇- 나- 보다 능력.
이것들 ~이다 오직 a 약간의 예시.
그만큼 장치 가지다 산업의 주요한 광학 ~와 함께 크기가 큰 필드 ~의 보다,
최상의 영상 품질,
높은 색상 일률,
그리고 동적 어두워지다
어느 도움이 됩니다 표시하다 a 높은- 품질 가상 콘텐츠
~에 우리의 진짜 세계.
그만큼 광학 렌즈 저것 ~이다 사용된 ~에 이것 장치
~이다 a 작은 요소
하지만 a 매우 비판적인 요소 ~의 마법 뛰다 2,
가능하게 하다 최상의- 안에- 수업 영상 성능.
그만큼 광학 렌즈 간다 ~을 통해 25 ...을 더한 복잡한
조작 프로세스 그리고 계측학 역
~ 동안 그만큼 조작.
그것 ~이다 테스트됨 ~ 위에 100 ...을 더한 비판적인- 에게- 품질 매개변수.
각 개인 프로세스 필요 에게 도달하다 높은 99% 생산하다 목표
에게 달성하다 90% 압연 처리량 생산하다 목표.
우리 할 수 없다 성취하다 이것들 높은 수확량 그리고 프로세스 능력
없이 그만큼 돕다 ~의 제이엠피 통계량 도구.
하나 ~의 이것들 높은- 굽힐 수 있는 프로세스 ~이다 날인 리소그래피
어디 나' m 책임이 있는 ~을 위한 품질 그리고 배달 도구.
이것 프로세스 가지다 많은 단계,
그리고 저것 ~이다 시각화 ~에 그만큼 오른쪽- 손 옆 ~의 당신의…
첫 번째 단계 ~이다 어디 우리 맞추다 그만큼 마스크 에게 그만큼 주형
그리고 그 다음에 분배하다 r 저항하다,
낮추다 그만큼 주형 그리고 극자외선 치유법 에게 뒤로 젖히다 그만큼 정확한 무늬
~에서 그만큼 마스크 주형 에게 그만큼 웨이퍼.
이것 날인 프로세스 홀로 가지다 22 비판적인- 에게- 품질 매개변수
저것 운영하다 ~ 사이 단단한 제어 제한 그런 ~처럼 단지 20 나노미터 영화 두께
그리고 100 마이크론 떨어지다 정확성.
처럼 너 ~할 수 있었다 보다, 이것들 허용 오차 ~이다 극도로 작은.
을 위한 참조, 인간 머리카락 ~이다 단지 20 마이크론 에게 100 마이크론.
따라서, 그만큼 날인 리소그래피 필요합니다 a 정도 놓기 그리고 조정
저것 ~이다 구분할 수 없는 에게 그만큼 인간 눈.
의미 우리 의존하다 a 많은 ...에 온보드 계측학 그리고 비전 시스템
저것 생성하다 톤 ~의 데이터 ~에서 크기가 큰 숫자 ~의 입력 매개변수.
제이엠피 도움이 됩니다 우리를 에게 쉽게 분석하다 이것들 크기가 큰 데이터 세트
~에 우리의 문제- 해결 프로세스.
우리 사용 디엠아이씨 접근하다 ~에 우리의 문제- 해결 프로세스.
수행원 ~이다 그만큼 제이엠피 도구
저것 우리 사용 ~에 모든 단계 ~의 우리의 DMAIC 프로세서, 각기.
좋다 많은 조작 팀,
우리 설립하다 밖으로 제어 단계 ~처럼 최대 도전적인 그리고 간과되었다 단계,
왜냐하면 ~에 a 시작 위로 좋다 마법 뛰다, 우리 계속해서 진화하다, 만들다 개량,
그리고 반복하다 여러 개의 새로운 디자인 그리고 개정.
그만큼 제어 단계 ~이다 간과되었다
왜냐하면 그것 걸립니다 더 길게 시간 ~을 위한 그만큼 확인.
을 위한 예,
우리 찾다 a 문제 또는 한 문제, 말하다 좋다 프로세스 초과했다 제어 제한
그리고 주는 것 낮은 CPC 가치,
결과적으로 ~에 낮은 CPC ~ 동안 우리의 제어 단계.
우리 정의하다 그만큼 문제,
우리 측정하다 그만큼 역사적인 데이터,
분석하다 그만큼 문제
~에 의해 다변량 행동 양식 그리고 상관관계 행렬,
개선하다 그만큼 문제 ~에 의해 구현 그만큼 교정 행위,
~에 의해 지휘하다 하다 그리고 응답 상영.
하지만 한 번 이것 ~이다 해결됨,
우리 이동하다 ~에 에게 우리의 다음 극심한 문제 그리고 이동하다 ~에 에게 심각성 3 문제
한 번 너 해결하다 그만큼 심각도, 심각도 2 문제,
그리고 그만큼 주기 계속됩니다,
내려다보는 그만큼 최대 중요한 단계 ~의 디엠아이씨,
어느 ~이다 그만큼 제어 단계.
이것 ~였다 그만큼 이유 우리 왔다 위로 ~와 함께 그만큼 변화 가리키다 발각 계기반,
어느 ~이다 빠른 그리고 효율적인.
그것 정확한 지점 문제 더 빠르게, 더 쉽다 에게 시각화하다 단층 그리고 변화.
심지어 운영자 WHO ~이다 ~ 아니다 능숙하다 ~와 함께 그만큼 통계
~할 수 있다 사용 이것 계기반 에게 진단하다 그만큼 문제.
을 위한 예, ~ 전에 소개하다 이것 변화 가리키다 계기반
~에 우리의 조작 가게 바닥,
그만큼 단계적 확대 진전 ~이다 좋다 그만큼 왼쪽 샛길,
어디 그만큼 연산자 모니터 그만큼 생산하다 계기반
그리고 식별하다 그만큼 생산하다 사상자 수 그리고 결점.
연산자 보고서 에게 기술자 에게 바라보다 ~ 안으로 그만큼 결점.
만약에 기술자 할 수 없는 에게 해결하다 확대되다 그만큼 엔지니어,
엔지니어 복수 그만큼 제어 차트 데이터 사용 중 제어 차트 알람 그리고 트렌드,
그리고 그 다음에 수동으로 가입하다 이것들 출력 에게 입력 그리고 하다 그만큼 상관관계
그리고 찾다 밖으로 그리고 진단하다 그만큼 잘못.
그리고 그 다음에 엔지니어 구현하다 그만큼 교정 행위.
하지만 ~ 후에 소개하다 우리의 변화 가리키다 계기반
~에 그만큼 조작 바닥,
그만큼 연산자, 기술자, 그리고 엔지니어들
감시 장치 그만큼 변화 가리키다 계기반 ~에 그만큼 가게 바닥.
만약에 변화 ~이다 설립하다,
그들 바라보다 ~ 안으로 상관관계 ~의 입력 ~ 전에 그만큼 변화 그리고 ~ 후에 그만큼 변화
그리고 쉽게 진단하다 그만큼 문제,
그리고 그 다음에 쉽게 개선하다 그만큼 교정 행위.
이것 도움이 되었다 우리를 쉽게 에게 이행 ~ 안으로 우리의 티피엠 모델,
어디 운영자, 기술자들 그리고 엔지니어들
~이다 모두 오는 함께 에게 최소화하다 그만큼 결점.
그만큼 변화 가리키다 계기반 만든다 우리의 제어 단계 매우 효율적인.
나는 가고 있다 에게 입증하다 ~에 그만큼 수행원 슬라이드
~에 어떻게 이것 ~이다 효율적인
~처럼 잘 ~처럼 어떻게 에게 만들다 이것 변화 가리키다 대시보드.
전에 전시 그만큼 변화 가리키다 계기반,
I 원하다 에게 보여주다 너 우리의 여행 ~에서 전통적인 제어 차트 모니터링
에게 변화 가리키다 발각 계기반.
하는 동안 그만큼 전통적인 제어 차트 ~이다 매우 도움이 되는 에게 감시 장치 견학
~에 우리의 프로세스 사용 중 웨스트가르드 규칙,
그들 보여주다 그만큼 즉각적인 밖으로 ~의 제어 전철기,
하지만 그들 자주 놓치다 그만큼 미묘한 드리프트 ~에 그만큼 프로세스,
어느 ~이다 매우 점진적인 하지만 아직 중요한.
이것들 제어 차트 ~이다 매우 도움이 되는 에게 감시 장치 그만큼 시간 기반을 둔
그리고 또한 주다 우리를 무엇 부분품 ~이다 영향을 받다 ~에 의해 이것.
하지만 ~처럼 I 말하는 전에,
우리 가지다 22 비판적인 매개변수 ~에 이것 프로세스 홀로
그리고 거기 ~이다 톤 ~의 입력 매개변수
저것 영향 이것들 22 비판적인 매개변수,
어느 수단 우리 필요 에게 가지다 많은 제어 차트 모니터링,
~에 그만큼 같은 시간, 에게 가지다 a 안정적인 프로세스.
하지만 그 다음에 우리 이동하다 ~에 에게 모델- 주도하다 멀티 다양한 제어 차트.
이것들 제어 차트, 우리 감시 장치 둘 다 입력 그리고 출력 함께,
그리고 우리 즉시 얻다 a 상관관계 ~ 사이 그들을.
하지만 안타깝게도, 이것들 하지 않는다 가지다 어느 시간 시리즈 또는 포트 ID
에게 돕다 그리고 배치하다 이것 ~에 그만큼 조작 가게 바닥.
그만큼 다변량 상관관계 ~이다 매우 중요한 ~을 위한 우리를,
주는 것 그만큼 관계
~ 사이 우리의 출력 그리고 입력 ~에 그만큼 프로세스.
그리고 이것 다시 하지 않는다 가지다 그만큼 시간 시리즈 데이터
좋다 그만큼 제어 차트 에게 식별하다 언제 그만큼 문제 가지다 시작했습니다.
그만큼 변화 가리키다 발각, 반면 우리 설립하다 매우 도움이 되는
에게 쉽게 감지하다 언제 저것 잘못 또는 변화
또는 중요한 험준한 경향 일어났다 ~에 우리의 프로세스.
하지만 그것 오직 준다 a 값 언제 a 변화 가리키다 발생했다,
그것 하지 않는다 가지다 그만큼 시간 시리즈 그리고 ~ 아니다 매우 귀중한
~처럼 a 모니터링 도구 ~에 우리의 조작 가게 바닥.
각 하나 가지다 그것은 소유하다 단점 그리고 장점.
우리 결합하다 모두 ~의 이것들 제어 차트 ~ 안으로 하나 계기반
그리고 활용 그만큼 제어 가리키다 발각 기능 가치 ~ 안으로 이것들.
우리의 다음 논리적 단계 ~이다 회귀 어느 ~이다 원인 그리고 효과 분석.
찾다 밖으로 그만큼 원인 그리고 효과 그리고 인터록 그만큼 도구 입력,
멎는 그만큼 실패 ~에 당신의 CTQs 비판적인- 에게- 품질 매개변수
또는 ~에 당신의 출력
그리고 또한 이동하다 에게 예측 분석.
이것 ~이다 하나 예 에게 보여주다 너 어떻게 그만큼 제어 차트 외모 다른
언제 너 통합하다 그만큼 변화 가리키다 발각.
을 위한 예, ~에 그만큼 왼쪽, I 가지다 a 제어 차트
없이 그만큼 변화 가리키다 발각.
너 ~할 수 있다 보다 거기 ~이다 약간의 업스 그리고 다운스 ~ 사이 그만큼 제어 제한.
하지만 언제 I 가져가다 이것 값 ~의 256,
어느 그만큼 변화 가리키다 발각 준다 너 언제 너 달리다 ~을 위한 그만큼 같은 데이터,
그리고 가져가다 이것 그리고 통합하다 ~ 안으로 그만큼 같은 제어 차트,
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 심상 갖다 더 나은.
~ 안에 이것 사례, ~ 전에 그만큼 변화 가리키다, 너 가지다 a 데모 ~의 변화,
너 가지다 a 기준선,
너 가지다 그만큼 평균 ~이다 아래에 당신의 목표 선,
그리고 ~ 후에 그만큼 변화 가리키다, 당신의 평균 ~이다 ~ 위에 그만큼 목표 선 지금
그리고 당신의 변화 가지다 줄인.
~ 안에 이것 방법, 너 ~할 수 있었다 쉽게 찾다 밖으로 그리고 시각화하다
무엇 ~이다 그만큼 변화 ~에 당신의 기존의 제어 차트.
한 번 우리 설립하다 밖으로 어떻게 귀중한 이것 변화 가리키다 이다,
빠르게 말함 우리를 어디 그만큼 변화 일어났다
또는 어디 그만큼 잘못 일어났다 ~에 당신의 프로세스.
우리 시작했다 사용 중 일부 사용 사례.
우리 시작했다 ~와 함께 일부 사용 사례 그런 ~처럼 이것
어디 우리 소개했다 a 변화 그리고 우리 원하다 에게 검증하다 그만큼 변화.
~ 안에 이것 예, 우리 가지다 a 프로세스 어디 그것 ~이다 주는 것 낮은 CPK 값
왜냐하면 ~의 그만큼 인구 ~이다 주로 분산 ...쪽으로 당신의 긍정적인 옆.
우리 식별됨 그것으로 a 평균 옮기다.
그것 필요 에게 평균 옮기다, 그리고 우리 소개했다 그만큼 알려진 변화 평균 옮기다.
언제 우리 소개했다 이것 평균 이동,
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 프로세스 ~가 되었다 더 유능한,
~에 대한 2.3 또는 1.5.
너 ~할 수 있었다 보다 언제 우리 배치하다 그만큼 변화 가리키다 발각 기능
~을 위한 그만큼 같은 데이터,
그만큼 변화 가리키다 준다 너 값 그리고 그만큼 방향
~이든 당신의 변화 가지다 촬영됨 장소 또는 ~ 아니다 ~에 당신의 프로세스.
이것 ~이다 고도로 시각적 ~을 위한 우리를
에게 평가하다 ~이든 나의 알려진 변화, 어느 I 단지 소개되었습니다,
~이다 영향을 미치는 나의 프로세스, 그만큼 긍정적인 또는 부정적.
그만큼 두번째 사용 사례, ~처럼 I 말하는,
우리 가지다 많은 ~의 온보드 계측학 도구 ~에 우리의 프로세스,
어느 ~이다 주는 것 a 많은 ~의 데이터.
우리 하다 정기 간행물 측정 그리고 테스트 ~에 이것들 계측학 도구,
하지만 우리 언제나 의존하다 ...에
그만큼 반복성 그리고 재현성 데이터,
어느 ~이다 가스 휴식과 재충전 데이터
~에서 이것들 차트.
하지만 그만큼 가스 R&R 데이터 ~이다 ~ 아니다 발견 우리 모두 단층 ~에 그만큼 프로세스
또는 언제 그만큼 계측학자 도구 시작했다 표류
~에 어느 하나 긍정적인 또는 부정적인.
하지만 ~을 위한 그만큼 같은 데이터,
언제 우리 배치됨 그만큼 변화 가리키다 기능,
그것 즉시 말한다 우리를 언제 그만큼 미묘한 변화
그리고 험준한 중요한 드리프트 일어났다 ~에 이것 계측학, 도.
저것 ~이다 매우 높은 또는 고도로 도움이 되는 데이터 에게 식별하다
그리고 만들다 확신하는 우리의 계측학자 도구 ~이다 아직 안정적인 그리고 ~ 아니다 표류 그만큼 데이터.
그만큼 제삼 그리고 최대 중요한 하나
~이다 에게 감지하다 그리고 진단하다 그만큼 단층 쉽게.
이것 ~이다 a 계기반 저것 우리 일했다 ~에 에게 배치하다 ~에 우리의 조작 가게 바닥.
우리의 워크플로 ~일 것이다 BE, 우리 감시 장치 다수의 응답 매개변수
또는 비판적인- 에게- 품질 매개변수 ~처럼 출력,
그리고 그 다음에 우리 식별하다 만약에 거기 ~이다 어느 변화
사용 중 그만큼 변화 가리키다 계기반.
~에 그만큼 같은 시간,
우리 또한 바라보다 ~ 안으로 모델- 주도하다 다변량 변화 가리키다 계기반
어디 그것 ~ 할 것이다 말하다 우리를 무엇 ~이다 그만큼 견학
그리고 쉽게 상관관계를 맺다 저것 견학 에게 그만큼 입력 매개변수.
하지만 그만큼 진실 값 왔다 ~에
언제 우리 가져가다 이것 변화 가리키다 가치
그리고 통합하다 그들을 ~ 안으로 우리의 기존의 제어 차트.
~ 안에 이것 예, 우리 가지다 a 기준선 데이터 ~ 전에 그만큼 변화 그리고 ~ 후에 그만큼 변화,
어느 수단 언제 그만큼 잘못 발생했다, 너 ~할 수 있었다 보다 거기 ~이다 a 근소한 평균 옮기다
그리고 있다 a 거대한 변화 ~에 우리의 프로세스.
~에 이것 가리키다, 우리 가다 에게 우리의 상관관계 행렬.
그것 ~이다 상관관계 우리의 산출 매개변수 에게 우리의 입력 매개변수 ~에 그만큼 프로세스.
그만큼 상관관계 행렬 ~ 할 것이다 즉시 말하다 너
어느 요인 가지다 a 강한 긍정적인 또는 a 부정적인 상관관계
~ 동안 이것 단계 언제 비교하다 에게 ~ 동안 당신의 정상 단계.
저것 ~ 할 것이다 즉시 말하다 너 무엇 입력 매개변수 가지다 다 쓴 잘못된
또는 저것 ~할 것 같다 가지다 기여했다 a 많은 에게 이 결함 영역.
저것 ~이다 어떻게 우리 ~이다 할 수 있는 에게 빠르게 찾다 그만큼 단층 그리고 진단하다 그만큼 문제.
에서 여기 에, 나는 가고 있다 에게 입증하다 ~에 제이엠피
~에 어떻게 에게 만들다 이것들 친절한 ~의 대시보드,
~에 그만큼 같은 시간, 어떻게 에게 만들다 다수의 변화 전철기.
처럼 너 ~할 수 있었다 보다 ~에 우리의 이전의 슬라이드,
그만큼 변화 가리키다 기능 ~이다 주는 것 오직 하나 값.
허락하다 나 회전하다 ~에 에게 제이엠피
~ 안에 이것 예, 나는 사용 중 보스턴 하우징 데이터 어느 ~이다 ~에서 1978년
이것 ~이다 하나 좋은 예 ~처럼 a 초보자 학습자
~을 위한 상관관계 그리고 회귀.
많은 튜토리얼 사용 이것 예.
그래서 I 생각 I ~할 수 있었다 사용 이것 예 어느 ~이다 손쉽게 사용 가능.
모두의 제이엠피 견본 데이터 세트 그리고 보다 어떻게 그만큼 상관관계 이다,
그리고 만약에 거기 ~이다 어느 다수의 변화 전철기 ~에 그만큼 데이터,
~에 그만큼 같은 시간, 상관관계를 맺다 에게 그만큼 관행.
그만큼 견본 데이터 테이블 외모 좋다 이것.
~ 안에 우리의 사례,
I 원하다 에게 보다 그만큼 중앙값 시장 값 또는 중앙값 물가
~의 그만큼 자가 거주 주택 ~에 보스턴 그리고 보다 어떻게 그것 ~이다 변이하다 ~와 함께 시간.
~에 그만큼 같은 시간, 거기 ~이다 동 요인들
좋다 무엇 ~이다 그만큼 범죄 비율 ~에 그만큼 도시 또는 뭐야 그만큼 오염 비율 ~에 그만큼 도시
또는 그만큼 나이 ~의 다른 요인들 그런 ~처럼 나이 ~의 그만큼 주택
또는 디스 탠스 ~에 이것들 지역.
너 ~할 수 있다 읽다 그만큼 데이터 ~에 대한 이것들 열 이름
~에 그만큼 열 노트 저것 ~이다 제시됨 ~ 위에 여기.
나는 가고 있다 에게 달리다 그만큼 스크립트 어느 준다 우리를…
전에 달리기 그만큼 스크립트, I 또한 원하다 에게 말하다 너
저것 나는 붙이는 중 그만큼 전체 스크립트 ~처럼 부분 ~의 나의 프레젠테이션,
어디 너 ~할 수 있었다 가다 ~을 통해 그만큼 스크립트 또는 달리다 그만큼 스크립트
그리고 그것 ~ 할 것이다 주다 너 a 멋진 계기반 ~에 대한 보스턴 하우징 가치 변화
그리고 또한 a 상관관계.
너 ~할 수 있었다 다운로드 그만큼 스크립트 그리고 바라보다 ~ 안으로 나의 점수
그리고 너 ~할 수 있었다 사용 그만큼 같은 방법론 그리고 그만큼 논리
~에 어떻게 나는 할 수 있는 에게 감지하다 다수의 변화 전철기
~에서 그만큼 계기반 사용 중 그만큼 제이에스 하첨자.
언제 I 달리다 그만큼 스크립트,
달리다 그리고 I 얻다 a 멋진 계기반 좋다 이것.
처럼 I 말하는,
우리의 문제- 해결 뼈대 ~일 것이다 BE 좋다 바라보다 ~에 그만큼 변화 전철기
~에 우리의 중앙값 값 ~의 그만큼 주택 ~에 보스턴.
너 ~할 수 있었다 보다 그것 주었다 우리를 그만큼 중앙값 값 저것 거기 ~이다 a 큰 변화 여기
그리고 그것 말한다 너 그만큼 변화 가리키다 나타난다 에게 BE ~에 열 373,
그리고 또한 거기 ~이다 여러 개의 두 번째 작은 변화.
언제 너 바라보다 ~에 그만큼 모델- 주도하다 제어 차트 데이터,
너 ~할 수 있었다 보다 거기 ~이다 높은 견학
~에 이것 중간 값 ~의 그만큼 주택 시장.
너 ~할 수 있었다 쉽게 말하다 무엇 발생했다 이것 소풍
~에 의해 찾고 ~ 안으로 당신의 입력 매개변수, 저것 ~이다 범죄 비율.
너 ~할 수 있었다 호버 ~에 어느 ~의 이것들 그리고 찾다 밖으로 무엇 ~이다 영향을 미치는
이것들 거대한 견학
~에 당신의 모니터링 변하기 쉬운, 어느 ~이다 중앙값 값 ~의 그만큼 주택.
처럼 I 말하는, 그만큼 진짜 값 온다 밖으로 언제 우리 가져가다 이것들
그리고 통합하다 ~ 안으로 우리의 제어 차트.
보다 이것 하나, 이것 제어 차트 ~ 할 것이다 주다 너
이것들 통합된 변화 전철기 ~에서 여기.
잘 주다 너 a 좋은 시각적.
당신은 볼 수 있습니다 지금 ~에 보스턴 하우징 시장 예,
우리 가지다 a 기준선 주택 중앙값 값 변화,
a 기준선 값 ~에 20 백만.
그리고 그 다음에 언제 그만큼 주택 팔 일어났다, 또는 언제 그만큼 변화 가리키다 1 발생했다,
너 ~할 수 있었다 보다 거기 ~이다 a 좋은 양 ~의 변화 ~에 그만큼 주택 시장.
~에 그만큼 같은 시간, 거기 ~이다 a 평균 옮기다, 도.
하지만 곧, 거기 ~이다 또 다른 변화 일어나다 그리고 그만큼 주택 시장 충돌
결과적으로 ~에 당신의 중앙값 값 ~이다 아래에 당신의 기준선.
이것 ~이다 쉽게 말함 우리를, 주는 것 우리를 a 시각적 ~ 안으로 부분품
어디 무엇 ~이다 그만큼 기준선 데이터, 언제 그만큼 첫 번째 변화 발생했다,
무엇이고 어떻게 많이 ~이다 그만큼 변화?
그만큼 두번째 변화 발생했다 그리고 어떻게 많이 ~이다 그만큼 변화 지금.
너 ~할 수 있다 비교하다 ~와 함께 당신의 이전의 둘 변화.
만약에 너 ~처럼 a 전망 주택 구매자에게 ~에 보스턴
그리고 당신은 찾고 ~ 안으로 이것 친절한 ~의 데이터,
너 원하다 에게 알다 무엇 ~할 것 같다 가지다 일어났다 저것 가지다 영향을 받다 이것들 종류 ~의 변화.
~ 안에 당신의 데이터 세트, 너 가지다 일부 멋진 요인들
~에 대한 그만큼 범죄 존,
그만큼 범죄 비율 ~에 저것 같은 영역 ~에 그만큼 같은 기간 ~의 시간,
그리고 그만큼 오염 요금, 등.
만약에 너 바라보다 ~에 우리의 ~ 전에 변화
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 시장 값, 어떻게 그것 ~이다 상관관계 ~와 함께 당신의 요인들.
~ 안에 이것 사례, 너 ~할 수 있다 보다 있다 a 좋은 양 ~의 부정적인 상관관계
~와 함께 그만큼 범죄
그리고 그만큼 부정적인 상관관계 ~와 함께 그만큼 산업 영역 그리고 또한 오염.
그리고 거기 ~이다 a 강한 긍정적인 상관관계 어느 ~이다 ~에 대한 0.8 ~와 함께 이것 단계.
지금, 바라보다 ~에 그만큼 두번째 변화 가리키다 1 단계
어디 그만큼 주택 팔 발생했다 [듣기 불가 00:22:46] 평균 이동 위로 향하여.
너 ~할 수 있었다 보다 ~에 이것 시간 액자
당신의 범죄 비율 ~이다 낮은 또는 아니요 상관관계 ~와 함께 이것들 변화.
당신의 오염 ~이다 낮은 다시,
하지만 당신의 방 아직 같은 강한 긍정적인 상관관계 ~에 이것들 둘 단계.
만약에 너 묻다 나 무엇 ~일 것이다 가지다 일어났다 이것 시간,
I ~일 것이다 말하다 아마도 그만큼 범죄 가지다 증가했다 ~에 그만큼 영역
또는 그만큼 오염 가지다 증가했다 ~에 그만큼 영역,
그런 친절한 ~의 우성 요인들 저것 ~이다 보이는 ,
저것 ~이다 ~ 아니다 유리한 ~을 위한 a 미래의 집.
그것이다 가고 있다 ~에 에게 그만큼 주택 충돌 언제 그것 일어났습니다.
비교 ~ 사이 이것 단계 이 단계로,
변화점 보려고 어떻게 그만큼 상관관계 단지 변경되었습니다.
너 ~할 수 있다 즉시 말하다, "좋아요, 나의 비교
~와 함께 그만큼 중앙값 시장 값 ~에서 이것 단계,
나의 상관관계 ~와 함께 그만큼 고객 ~이다 예쁜 낮은,
나의 방 가지다 매우 긍정적인 상관관계,
그리고 거기 ~이다 lstat 그리고 다른 요인."
하지만 만약에 너 오다 에게 그만큼 변화 2번 항목 시간,
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 범죄 비율 가지다 증가했다 다시,
당신의 오염 가지다 증가했다 다시,
어느 결과 ~에 그만큼 부정적인 선의 상관관계 ~의 이것 변화.
언제 너 바라보다 ~에 당신의 객실,
어느 가지다 계속 ~ 이다 전적으로 기여하다 ~을 위한 당신의 변화 가지다 쓰러뜨리다 아래에 완전히.
~ 안에 이것 방법, 이것 ~이다 말함 너 a 많은 ~의 정보 데이터 ~에 대한 이것들 변화
저것 발생했다 ~에 1978년
또한, 쉬운 상관관계 데이터 ~와 함께 당신의 요인들
저것 ~할 것 같다 가지다 영향을 받다 이것들 변화.
아픈 반복하다.
우리의 뼈대 ~이다 감지, ~을 위한 어느 시간 시리즈 데이터,
우리 첫 번째 감지하다 숫자 ~의 변화,
만약에 그것 ~이다 하나 변화 또는 둘 변화 또는 더 변화,
그리고 그 다음에 통합하다 이것들 변화 전철기
~ 안으로 우리의 제어 차트 에게 얻다 a 더 나은 심상 ~에 대한 그만큼 변화.
~이다 그것 a 평균 옮기다 또는 변화 변화, 또는 무엇 ~이다 사고?
그리고 그 다음에 바라보다 ~ 안으로 당신의 요인들 저것 ~할 것 같다 가지다 기여했다 에게 이것들 변화
그리고 보다 무엇 요인들 a 강한 기부금 ~을 위한 이것 변화
또는 약한 기부금 또는 아니요 기부금 또는 부정적인 기부금.
지금 저것 너 알다 그만큼 범죄 비율, 당신의 시장 값
-그만큼 중앙값 시장 값 ~이다 영향을 받다 ~에 의해 그만큼 범죄 비율,
오염, 그리고 그만큼 객실—
하자 바라보다 ~에 a 단순한 심상.
언제 너 가다 여기, 너 ~할 수 있다 보다 이것 ~이다 a 단순한 그래프 구성.
나는 취득 나의 변화 가리키다 그리고 시각화 그것 ~에 a 더 나은 방법.
나는 비교하다 나의 중앙값 값
~와 함께 그만큼 녹스, 그만큼 오염 값 ~에 그만큼 같은 도시들,
~에 그만큼 같은 시간 기간 그리고 그만큼 방 그리고 그만큼 범죄 비율.
너 ~할 수 있었다 보다 언제 나의 주택 중앙값 시장 가치 증가하다
또는 그만큼 주택 붐을 일으키다 단계,
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 오염 ~이다 매우 낮은 그리고 그만큼 방 ~을 위한 주거 가지다 증가했다
그리고 당신의 범죄 비율 ~이다 ~에 최소 가능한 상태.
처럼 a 미래의 주택 구매자,
이것들 ~이다 모두 유리한 요인들 ~을 위한 나,
아니요 오염 영역, 아니요 범죄 지역 또는 안전한 영역,
그리고 그 다음에 나는 구하는 a 더 큰 집 와 함께 편리한 숫자 ~의 객실.
하지만 하자 보다, ~에 이것 단계, 언제 그만큼 주택 시장 추락했다,
~에 그만큼 같은 시간, 당신의 오염 비율 가지다 증가했다.
그만큼 숫자 ~의 방 ~을 위한 주거 가지다 감소했다.
그리고 그 다음에 있다 한 천문학적으로 높은 범죄 비율
어느 ~이다 영향을 미치는 그만큼 같은 물건.
이것 ~이다 a 분명한 시각적,
하지만 너 착륙 위로 ~에 이것 문제 또는 ~와 함께 이것 친절한 ~의 결론
~와 함께 그만큼 돕다 ~의 당신의 상관관계 행렬.
상관관계 행렬 그리고 그 다음에 a 변화 가리키다.
당신의 상관관계 행렬 그리고 그 다음에 그만큼 변화 가리키다
그리고 그 다음에 a 더 나은 해결 좋다 이것.
허락하다 나 가다 그리고 보여주다 너
어떻게 그만큼 제이에스엘 스크립트 ~이다 풀링 다수의 변화 전철기.
너 ~할 수 있었다 찾다 그만큼 변화 가리키다 데이터
~에 당신의 제어 차트, 다변량 제어 차트.
그리고 다시, 이것 ~이다 a 멀티 다양한 제어 차트.
너 ~할 수 있었다 사용 ~처럼 많은 ~처럼 변수
~처럼 당신의 다변량 제어 차트 입력 매개변수.
하지만 ~에 나의 사례, 나는 사용 중 중앙값 시장 값,
그리고 I 얻다 a 다변량 상관관계 그리고 a 변화 가리키다.
분명히, 보다, 그것 준다 나 373 ~처럼 a 숫자.
어떻게 I ~이다 취득 또는 적출 이것 373 숫자
~이다 사용 중 이것 친절한 ~의 제이엠피 또는 제이에스엘 ~할 수 있다 발췌 어느 ~의 그만큼 텍스트 상자 기둥
~에서 어느 ~의 당신의 보고서 그리고 그 다음에 놓다 그것 ~ 안으로 당신의 데이터 테이블.
~ 안에 이것 사례, I 모은 이것 데이터 가리키다.
너 ~할 수 있었다 보다 그만큼 방정식 1 보유하고 있다 그만큼 구절 부르다 또는 그만큼 텍스트 상자 부르다.
그만큼 변화 가리키다 나타난다 에게 BE 373.
이것 하나 단순한 암호 ~ 할 것이다 잡고 있다 또는 발췌 저것 값 ~에서 그만큼 보고서.
그리고 그 다음에 I 가져가다 저것 ~ 안으로 나의 기둥
~에 그만큼 변화 가리키다 1 열,
그리고 I 발췌 그만큼 수치적 값 밖으로 ~의 그것.
I 썼다 그만큼 제이에스엘 ~처럼 단순한 ~처럼 가능한.
나는 매우 초보자 ~와 함께 스크립팅 그리고 코딩.
너 ~할 수 있었다 보다 I 사용된 단순한 방식 그리고 단순한 행동 양식 에게 이걸 알아요.
너 ~할 수 있다 보다 그만큼 변화 가리키다 보고서 ~이다 오직 주는 것 너
하나 변화 가리키다 값.
하지만 너 ~할 수 있었다 보다 ~에 당신의 프로세스, 거기 ~이다 다른 변화, 도,
저것 너 ~할 것 같다 BE 관심 있는 ~에 그리고 우리 원하다 에게 찾다 그들을 밖으로.
무엇 I 하다 ~이다 한 번 너 얻다 당신의 첫 번째 값,
너 숨다 그리고 들어오지 못하게 하다 모든 것 ~ 후에 당신의 변화 가리키다.
후에 이것 373, 너 들어오지 못하게 하다 모든 것.
지금 당신은 왼쪽 ~와 함께 이것 단계.
너 원하다 에게 보다 무엇 ~이다 나의 변화 ~에 이것 단계,
그리고 그만큼 주기 계속됩니다.
을 위한 예, ~에 나의 방정식 2 ~에서 나의 보고서 2,
나는 당기다 그만큼 텍스트 상자 구절 ~라고 불리는 그만큼 변화 가리키다.
죄송합니다, 이것 ~이다 딱딱한 에게 보여주다.
언제 너 호버 ~에 이것,
너 ~할 수 있다 보다 저것 변하기 쉬운 가지다 그만큼 구절 [듣기 불가 00:29:49].
변하기 쉬운 가지다 그만큼 단계 ~의 그만큼 변화 가리키다 나타난다 ~에 열 157.
너 가져가다 그만큼 값 그리고 그 다음에 놓다 그것 ~에 당신의 열 부르다,
CP 텍스트, 무엇 좋다 저것,
어디 너 ~할 수 있었다 발췌 당신의 두번째 변화 가리키다.
한 번 너 얻다 a 데이터 좋다 저것,
그것 ~이다 매우 쉬운 에게 건설하다 a 계기반 좋다 이것,
어디 너 만들다 당신의 제어 차트 계기반,
각 개인 구성 요소, 모델- 주도하다 다변량 제어 차트,
그리고 만들다 그만큼 계기반 사용 중 그만큼 새로운 계기반 애플리케이션.
한 번 너 만들다 a 멋진 계기반 좋다 이것,
너 단지 가다 여기 그리고 너 단지 가져가다 모든 것 ~ 안으로 그만큼 스크립트.
나는 스위칭 아래에 에게 나의 프레젠테이션.
I 희망 그만큼 보스턴 하우징 데이터 예 ~이다 매우 분명한,
왜냐하면 어떻게 쉽게 너 ~할 수 있다 감지하다 변화 ~에 어느 시간 시리즈 데이터
그리고 상관관계를 맺다 저것들 ~와 함께 당신의 입력 매개변수.
~ 안에 진짜 삶 또는 조작 대본,
너 ~일 것이다 가지다 여러 개의 입력 매개변수 좋다 이것.
~ 안에 이것 사례, ~에 나의 계기반,
우리 바라보다 ~ 안으로 약 50 입력 매개변수 비교하다 ~와 함께 우리의 산출 매개변수.
우리 또한 감시 장치 그만큼 다변량 제어 요금.
너 ~할 수 있었다 보다 나는 모니터링 다수의 CTQs 함께
대신에 ~의 각 개인 전통적인 제어 차트.
나는 수출 이것들 가치 ~ 안으로 나의 기존의 제어 차트
그리고 그 다음에 즉시 진단 나의 결점.
이것 계기반, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다, 그것은 예쁜 본인- 설명적인,
쉬운 에게 읽다, 쉬운 에게 배치하다 ~에 당신의 조작 바닥.
기술자들 심지어 ~ 아니다 편안한 ~와 함께 통계적 분석,
그리고 행위 이것 친절한 ~의 건물 제어 차트 그리고 모든 것,
그들은 할 것이다 단지 바라보다 ~에 그만큼 프로세스 속담 저것,
"그만큼 왜냐하면, I 가지다 둘 변화 ~에 나의 프로세스,
그리고 허락하다 나 보다 무엇 ~이다 그만큼 입력 매개변수
저것 ~이다 상관관계 이것들 변화 그리고 보다 만약에 I ~할 수 있다 변화 그들을
또는 조종하다 그들을 그래서 저것 나의 프로세스 뒤쪽에 에게 안정적인 이런 상태.
다시, 그만큼 상관관계 계수 ~이다 예쁜 쉬운 에게 설명하다 에게 누구나
~에 그만큼 조작 작업 현장.
을 위한 예, a 강한 긍정적인 상관관계 ~일 것이다 주다 너 a 파란색 숫자 더 가까이 에게 1,
또는 a 강한 부정적인 상관관계 ~일 것이다 BE 무엇 좋다 -0.7,
하지만 그만큼 변화 ~일 것이다 BE 무엇 좋다 이것
언제 너 증가하다 무엇.
와 함께 미묘한 조금 ~의 변화,
너 ~일 것이다 보다 a 부정적인 상관관계 거기,
그리고 그 다음에 a 약한 부정적인 상관관계 ~일 것이다 BE 무엇 좋다 이것,
a 많은 ~의 변화 대신에 ~의 a 똑바로 이런 식으로 줄이 그어져요.
그리고 그 다음에 있다 아니요 상관관계.
그만큼 숫자 ~일 것이다 BE 예쁜 많이 닫다 에게 0.
너 ~일 것이다 보다,
심지어 만약에 너 증가하다 하나, 그만큼 다른 ~할 것 같다 BE 감소하고 있다.
그것 ~이다 매우 쉬운 에게 설명하다.
그것 ~이다 매우 시각적 ~에 그만큼 조작 가게 바닥
에게 찾다 밖으로 이것들 친절한 ~의 숫자,
찾고 에게 보다 무엇 입력 가지다 변경됨 그리고 무엇 입력 가지다 a 강한 상관관계.
거기 ~이다 한 추가됨 보너스 ~와 함께 그만큼 변화 가리키다 완성.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, 이것들 ~이다 모두 수치적 데이터,
어느 ~이다 구하는 a 수치적 상관관계 좋다 이것.
하지만 그만큼 변화 가리키다 ~이다 말함 너 언제 그만큼 잘못 가지다 발생했다
그리고 언제 너 알다 언제 그만큼 잘못 가지다 발생했다,
너 단지 바라보다 ~ 안으로 당신의 데이터 그런 ~처럼 주형 변화 또는 당신의 짐 포트 신분증,
그리고 너 ~ 할 것이다 얻다 a 상관관계 ~와 함께 당신의 비 수치적 데이터 [듣기 불가 00:34:10] .
너 ~일 것이다 시작 a 논의 ~에 당신의 제조 현장.
여기요, 언제 이것 시간 발생했다, I 했다 이것 변화 ~ 위에 오후
또는 그만큼 도구 ~이다 환경 게으른,
또는 I 했다 a 예방하다 낮 에게 유지 ~에 이것 정확한 시간.
아마도 저것 예방하다 낮 에게 유지 시간,
일부 문제 가지다 발생했습니다.
이것 ~이다 주는 것 너 a 가득한 그림.
당신은 찾고 ~ 안으로 톤 ~의 50 ...을 더한 입력 매개변수
그리고 쉽게 구하는 a 상관관계 ~와 함께 당신의 CTQs
그리고 쉽게 감지하다 그만큼 결점.
~에 그만큼 같은 시간, 너 가지다 비 수치적 데이터 그런 ~처럼 좋다 이것,
그리고 너 찾다 밖으로 그리고 너 말하다 좋아하다,
무엇 ~였다 I 행위 언제 이것 변화 또는 잘못 가지다 발생했다 ~에 나의 프로세스?
그만큼 결정적인 테이크아웃
~이다 ~에 의해 통합 변화 가리키다 기능 에게 우리의 기존의 제어 차트.
이었다 빠르게 발견 단층 그리고 진단 그들을 더 빠르게,
절약 수백만 ~의 불화 ~에 우리의 빠른- 페이스 조절 조작.
와 함께 제이에스엘 스크립팅,
이었다 할 수 있는 에게 찾다 밖으로 거기 ~이다 다수의 변화 전철기 ~에 우리의 프로세스
그리고 통합하다 그들을 에게 우리의 제어 차트 대시보드.
이것 변화 가리키다 그리고 다변량 행동 양식 ~할 수 있다 BE 사용된 ~에 어느 시간 시리즈,
~처럼 I ~였다 언급함.
을 위한 예, 언제 나는 준비 중 ~을 위한 이것 프레젠테이션,
I 주었다 a 작은 세트 ~의 우리의 월간 간행물 저금 데이터 세트 에게 나의 부인
WHO ~이다 ~ 아니다 친숙한 ~와 함께 통계 그리고 제어 차트.
에 추적 이것 계기반,
나의 부인 쉽게 설립하다 거기 ~이다 변화 전철기 ~에 우리의 저금.
하지만 ~에 그만큼 같은 시간, 그녀 했다 ~ 아니다 좋다 그만큼 사실
저것 언제 그만큼 계기반 뾰족한 밖으로 저것 우리의 아마존 지출
~이다 잘 상관관계 ~을 위한 우리의 낮은 절약 개월.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, 좋다 이것 시간, 이것 변화 가리키다,
너 ~할 수 있었다 사용 그것 ~에 어느 시간 시리즈 데이터.
너 ~할 수 있었다 찾다 밖으로 당신의 변화 ~에 당신의 시간 시리즈
그리고 언제 그만큼 변화 가지다 발생했다
또는 언제 그만큼 중요한 변화 가지다 발생했다,
그리고 그 다음에 너 ~할 수 있다 상관관계를 맺다 에게 당신의 입력 매개변수.
~ 안에 우리의 사례, 우리 ~이다 단지 상관관계 당신의 아마존 지출 또는 가져가다- 밖으로 저녁 식사
그리고 여러 개의 다른 요인들 [듣기 불가 00:36:18] .
그것이다 예쁜 많이, 그리고 I 희망 너 설립하다 이것 프레젠테이션 매우 유용한,
그리고 너 또한 배웠다 어떻게 너 ~할 수 있다 쉽게 찾다 다수의 변화 전철기
~을 통해 제이에스엘 스크립팅 그리고 만들다 쉬운 대시보드
에게 어디 시위대
에게 찾다 밖으로 단층 그리고 쉽게 진단하다 그들을.
감사하다 너.
