こんにちは、 私の 名前 は タンナズ テイソレイマン。 今日、 私は 行く に 話す について 一つの 応用 の ジャンプ データ 分析 プラットフォーム のために 医薬品 業界。 その 集中 の これ プレゼンテーション は 行く に なれ の上 どうやって 私たちは できる 得る もっと クロス- レベル 洞察力 使用して より賢く 実験計画法 エネルギー省 そして その後 どうやって 私たちは できる 分析する それ より良い で 注文 に 探す 最適 プロセス 設定 のために 具体的には、 のために 例、 医薬品 産業。
しかし 何 する I 平均 の クロス- レベル 洞察力？ に 得る に それ、 させて 自分 説明する その 場合 話 それ 私たちは 持っている 終わり と 1つ の 私たちの 顧客。 それ 彼らは だった で その 段階 の プロセス 開発 a ワクチン 生産、 そして 彼らは 望んでいた に 特徴づける これ プロセス。 もし だった 行く に 分ける その 違う 段階 の ワクチン 生産 そして その プロセス。 私たちは できる スプリット それ の中へ 二 主要 フェーズ の 上流 そして 下流。
その 上流 段階 は その 段階 それ 彼らは 感染する その ホスト 細胞 と a 限定 番号 の ウイルス そして それから 保つ それ 下 a 制御された 環境 そして 下 特定の プロセス 状態 のために その ウイルス に 育つ そして その 人口 到達する その ターゲット レベル。 後 それ、 彼らは 持っている に 動く その 材料 に その 次 ユニット。 私たちは 電話 それ 下流 ユニット のために 精製 そして その 処方 に 作る その ワクチン 準備ができて のために その 注射 そして 行く 外 に その 市場。
その お客様 だった 焦点を合わせる の上 その プロセス 発達 の これら 二 フェーズ、 意味 それ 彼らは 必要 に 特徴づける その プロセス。 で 注文 に する それ、 彼らは 必要 に 識別する 何ですか その ほとんど 重要な パラメータ のために それぞれ の これら ユニット、 両方 上流 そして 下流 使用して 実験計画法。 T めんどり 後 それ、 集める その データ に なれ できる に モデル その プロセス のために それぞれ 個人 ユニット、 そして それから 使用して その モデル に 探す その 最適 屈強 設定 のために それぞれ の 彼ら。
その a とても 典型的な タスク 内で その バイオ産業 に スプリット その プロセス の中へ 主要 ユニット そして それから 特徴づける それぞれ ユニット 個別に。 M ほとんど の その ケース、 これ 特徴づけ は ない 影響を受けた による それぞれ 他の。 それで 彼らは は 完全に 独立した タスク そして 実験計画法。
維持 これ で 心、 その 議題 の これ 話す は 行く に なれ の上 どうやって 私たちは できる 作る これら DOEs もっと 説明的な そして もっと 包括的な に 持っている その 最高 または もっと 情報 について 違う レベル の その プロセス、 そして それから その後、 どうやって 私たちは できる 使用 ジャンプ データ 分析 プラットフォーム に 初め モデル その データ そして それから 使用 その モデル に 最適化する その プロセス。
さあ 始める と その 実験計画法 のために これ 特定の 場合 勉強。W e 開始 と 実は ランニング いくつかの ワークショップ と その チーム 来る から 両方 上流 そして また 下流。 T めんどり 私たちは 持っていた いくつかの ワークショップ に ただ 計算する 外 何 は その ほとんど 重要 要因 または パラメータ で 彼らの プロセス。
私たちは できた 簡単に 見る、 で その 初め 一目、 それ 私たちは は エンディング 上 に a とても 高い 番号 の 要因 それ 実質的に その 不可能 または その 外 の その 予算 に 走る そのような a 大きい 実験計画法。 W e 持っていた に 狭い それ 下 と 起動 得点 それぞれ の これら パラメータ ベース の上 その 重要性 そして どうやって 多くの 彼らは 変化する 内で a 普通 生産 そして それから どうやって それ だろう なれ その 容易に の 変化 のために それぞれ の これら 要因。 W e できた スコア それ 初め そして それから 狭い その 番号 の パラメータ に 八 のために それぞれ の これら ユニット。
後 それ、 私たちは できた 簡単に また 内で それ ワークショップ、 できた 見る その 高い 影響 の、 のために 例、 上流 結果 の上 その 下流 ユニット ただ なぜなら これら 二 ユニット は 非常に 接続された 一緒に そして 彼らは できる 簡単に 影響 それぞれ 他の。 意味 それ もし 彼らは 望んでいた に 特徴づける a 下流 別途 そして 発見 その 最適 設定、 ほとんど おそらく それ できない 仕事 として 最適 として 彼らは 期待される なぜなら それ できる 非常に 影響 による その 結果 の 上流 ユニット。
その より良い に 持っている それ その代わり の 二 個人 または 独立した 実験計画法、 持つ a ジョイント エネルギー省、 カバー 両方 側面 一緒に そして また カバー その 交流。 それ 与える 私たち a とても 良い クロス- 要素 概要 内で 私たちの 実験計画法 そして ヘルプ また で その 同じ 時間 に 最小化 その 番号 の 走る それ 彼らは 作る。 A また 取得 あまりにも 多くの より良い ランダム化 要素 のために 私たちの 実行、 の コース、 下 実用的 監督。
どうやって 私たちは 持っている 終わり これ 理論？ 前に I ジャンプ に その デモ それ I 望んでいた に 見せる あなた、 させて 自分 与える あなた いくつかの 情報 について その 制限 それ 私たちは 持っていた で これ 理論。 F まず の 全て、 それぞれ 上流 バッチ できた 直接 行く に 1つ 下流 バッチ。 しかし で その 下流、 彼らは 持っていた その 可能性 に 走る 二 原子炉 で 平行 に 増加 その 容量 の 下流。
しかし その 最大の 制限 彼らは 持っていた で その 下流 だった それ いつ 彼らは だった ランニング それらの 平行 原子炉、 二 の その デザイン 要因 持っていた に なれ セット その 同じ のために それらの 二 平行 原子炉。 のために 例、 で これ 場合、 彼らは 持っていた に 保つ その 酵素 時間 そして 所有 上 時間 の上 その 下流 絶え間ない の上 両方 平行 原子炉。
それから また それ だった とても 重要 に 持っている a ちゃんとした 時間 計画 間 上流 そして 下流、 意味 それ 彼らは できなかった 持っている a 大きい 遅れ から その 仕上げ の その 上流 バッチ それまで それ 到達する に その 下流 バッチ。
また 間 これら 二 フェーズ、 私たちは できた 識別する a 要素 と呼ばれる イニシャル 細胞 密度 それ は たいてい 来る から 上流、 それ それ だった a 一般 要素 間 これら 二 ユニット。 W e 電話 それ として a ペア 要素 に 参加する これら 二 ドエ そして 接続する これら 二 ドエ の中へ 1つ 複雑な 1つ。
に 始める それ、 私たちは また 必要 に 理解する、 わかった、 何 は その 最小 番号 の 上流 バッチ または 下流 バッチ 私たちは 必要？ S 薄い、 として あなた できる 見る ここ、 彼らは 両方 持っていた 八 デザイン 要因、 しかし 以来 その 下流 プロセス 持っていた その 余分な 制限 の上 私たちの デザイン、 それ だろう なれ その 1つ 制御する その 最小 番号 の 実験。 それは なぜ I 始める その エネルギー省 による 見ている で その 下流 プロセス。
さあ 持っている a 見て で その デモ。 として あなた できる 見る ここ、 これら は その デザイン 要素 それ 私たちは 持っていた のために その 下流 ユニット。 I 欲しい に 知る どうやって 多くの 最小、 どうやって 多くの 実験 または バッジ する I 必要 から 上流 に なれ できる に カバー 全て その 必須 バッジ または 実験 I 走る で 私の DoEs。
起動 と カスタム デザイン、 それから I できる 負荷 私の 要素。 これら は 全て 要因 それ I 持っている のために 下流。 プラス I 必要 に 追加 私の イニシャル 細胞 密度、 その 一部 要素 それ 来る から 上流 バッチ。 として あなた できる 見る ここ、 ほとんど 全て の これら 要因、 その 変更 は セット として 簡単 を除外する その 我慢する 時間 そして また 酵素 時間、 どれの は その 二 要因 それ I 欲しい に 保つ 彼ら 似ている のために その 二 ランニング バッチ で 平行。
と これ 設定、 I できる なれ もちろん それ それらの バッチ は セット に 持っている その 同じ 所有 上 時間 そして 酵素 時間。 さらに、 私は 興味がある で その 主要 効果 で 私の モデル そして その 相互作用。 さあ 持っている a 見て ここ。 として あなた できる 見る、 いくつかの の 彼ら、 その 相互作用 は セット で もし 可能、 どれの I 欲しい に 持っている 彼ら として 必要。 そして 私たちは は 良い ここ。
として あなた できる 見る ここ、 ジャンプ 示唆する 自分 それ あなた 必要 最小 19 実験 で a 下流 に カバー のために これら 相互作用。 T o なれ 安全、 私たちは いつも 欲しい に 持っている 1つ 最小 余分な の上 トップ。 T もっている 与える 自分 20 実験 または 20 上流 バッチ として その 最小 起動 ポイント のために 上流へ。
わかった、 それから さあ 持っている a 見て で 私の 上流へ。 これら は 私の 上流 要因 そして I できる 負荷 それ で 私の カスタム デザイン。 I 午前 また ここ 興味がある で 二 相互作用。 S 薄い 私たちは 言った それ 私たちは 欲しい に 持っている 20 上流 実験、 I できる 特定 として a ユーザー どうやって 多くの 実験 I 欲しい。 T めんどり I できる 作る その デザイン による 押す これ 1つ。
に 保存 その 時間、 I すでに 保存された その デザイン そして させて 自分 持ってくる それ 上 ここ。 これ は その 実験的な デザイン のために 私の 上流 で その 初め レベル。 今、 I 欲しい に 使用 これ デザイン に デザイン 私の 下流 実験。 に する それ、 I 行く 戻る に 私の デザイン 要素 のために 下流。 A 得、 カスタム デザイン。 I 意思 負荷 私の 要素 として I 欲しい 彼ら に なれ。
N ああ、 I 欲しい に 含む これ デザイン 実験 のために 上流 で 私の 実験。 どうやって I する それ は それ I 初め 選択 それ デザイン ウィンドウ そして それから I できる それを呼び出します。 I できる 選択 その 筋の通った 要因、 そして それから 輸入 それ 実験 また で 私の デザイン。 A s あなた できる 見る ここ、 これら は その 実験 それ だった 設計された のために その 上流、 そして 彼らは は セット として a 共変量 .
もっと よりも ステップ は それ I 欲しい に 持っている 全て 私の 下流 パラメータ プラス 私の イニシャル セット 密度。 I 欲しい に 見て で 彼ら また で 交流 モード。 しかし その 要因 それ 来る から 上流、 I 保つ 彼ら として a 主要 効果。 として あなた できる 見る ここ、 そこには は いくつかの まだ で もし 可能、 I 必要 に なれ もちろん それ 彼らは は セット として a 必要 1つ。
それから 以来 I すでに 含まれている a デザイン 実験、 それから I できる 除外する その 要素 それ I 持っている から 上流へ。 多分 I できる ただ 取り除く 彼ら 全て ここ また。 追加 その 主要 要素、 その 2番 注文、 そして それから その 要因 から 上流 のみ として a 主要 要素。
それから I できる 選ぶ 彼ら。 もし I 行く 上 ここ そして 言う 灌流 レート、 これ 1つ、 これ 1つ、 そして これ 1つ、 これら は その 要因 は 来る から 私の 上流、 そして I できる セット 彼ら として もし 可能。 ただ に なれ もちろん それ I 持っている すべて 含まれている で これ 1つ そして これ 1つ もっている に なれ また もし 可能。 I しない 必要 に 力 それ で これ デザイン もう なぜなら その すでに 含まれている そこには。 今、 I できる セット それ に 持っている 10 全体 プロット そして 20 走る ここ そして 作る その デザイン。
に 保存 その 時間 また、 I 持っている 作った その デザイン そして これ だろう なれ その 結果。 今 ここ I 持っている a 組み合わせた エネルギー省 両方 上流向け そして 下流。 その ニース 一部 について それ は それ 今 I 持っている a カラム と呼ばれる 全体 プロット それ それ 言う それ のために その 同じ 番号、 意味 それ それ 言う それ それぞれ 平行 ユニット、 I 持っている a 修理済み 我慢する 時間 そして その 酵素 時間。
として あなた できる 見る ここ それ それ 変更、 それ 保持する 絶え間ない 間 それぞれ 二 ペア。 私は 組み合わせる 両方 デザイン 上流 そして 下流 今 の中へ 1つ ユニット。 それから I できる また 優先順位をつける どれの 上流 ユニット もっている に なれ 走る 初め に なれ できる に 保つ その 時間 バランス 間 その 上流と 下流、 そして また 持っている それで 多くの 柔軟性 で 維持 その 状態 修理済み 間 その 平行 専門家。 これ できた 与える 自分 a とても 良い 概要 の 両方 レベル そして それから 両方 フェーズ 一緒に。
さあ 行く 戻る に その スライド。 N わあ 私たちは 持っている a 良い 実験計画法 カバー 両方 段階。 今 さあ 持っている a 見て どうやって 私たちは できる する その 分析 一緒に。 しかし に 保存 その 時間、 私は 行く に のみ 見て で その 上流 プロセス そして 見て で その データ。 T 彼 標的 は それ 今 I 欲しい に モデル その 成長 段階 の その ウイルス で その 上流 そして 使用 その キネティック モデリング。
それから 後 I 探す それ モデル、 それから I できる 探す その 最適 プロセス 条件 のために 上流へ。 どうやって できる 使用 その 機能性 建てる 上 で JMPですか？ T 彼の は 私の データ セット で その 一瞬、 その a 正規化された データ セット それ 私たちは 持っている。 A s あなた できる 見る ここ、 これ は その データ それ 私たちは 収集された その間 これ 実験。 それ だった 30 違う バッチ。
T めんどり 私たちは 走った 違う プロセス そして 私たちは 監視 その 成長 段階 の ウイルス 以上 違う 日 そして 違う 条件。 そして それから 私たちは できた 見る どうやって その ウイルス 人口 ビルド 上。 U 名誉 いくつかの 条件 後 a その間、 その ウイルス 人口 開始 に 劣化する または 行く に その 死んだ 空間。
N わあ 私たちは 欲しい に 特徴づけるまたはモデル化する これ プロフィール または これ 成長 段階 の その ウイルス に なれ できる に 予測する、 わかった、 何 だろう なれ その 最高 組み合わせ の 細胞、 ウイルス、 その 環境 状態、 そして また どうやって 多くの 日 する 私たちは 必要 に 走る で その 上流？
に する それ、 ジャンプ もっている a とても ニース 特徴 で その 専門化された モデリング そして フィット 曲線。 I できる 置く そして、 その 収率 は その ウイルス 集中 または 人口 以上 時間、 として そして。 X として 私の 日 そして その バッチ 番号 そして その 要因 それ は 制御する 私の プロセス、 どれの は その インキュベータ、 その 温度 そして その イニシャル ウイルス 集中 で その 対数 規模。
適合曲線 与える 自分 a とても ニース イニシャル 概要 の どうやって それぞれ の これら バッチ 建てる 上 以上 時間 個別に。 しかし それから 今 I 欲しい に モデル これら バッチ または これら 特性、 これ キネティック モデル。 私たちは 持っている a とても ニース オプション ここ で ジャンプ それは と呼ばれる 指数関数 成長 そして 減衰 そして それから フィット 細胞 成長。 それで その a 建てられた で 図書館 それ あなた できる 簡単に 選ぶ そして それから あなた できる フィット a ロジスティック 成長 モデル に あなたの プロフィール。
として あなた できる 見る ここ、 これ 細胞 成長 モデル 試みる に フィット これ 機能性 に それぞれ の 私の 曲線、 カバー の Y0 , どれの は イニシャル ウイルス 集中、 YM 斧 は その 最大 到達した ウイルス 集中、 そして それから 分割 レート そして それから 死亡 レート。 T めんどり それ 与える あなた a ニース まとめ の それぞれ の これら バッチ、 そして これ は その 有効 発達 の それぞれ の これら パラメータ のために それぞれ の その バッチ。
しかし それから I 欲しい に 持っている 1つ 余分な さらに遠く、 ただ 計算する 外 どうやって は これ プロセス パラメータ 影響を与える それぞれ の 私の 要因 ここ。 T めんどり で プロ バージョン の JMP、 そこには は a とても ニース オプション と呼ばれる 曲線 エネルギー省 A 分析 それ 与える あなた これ オプション に 分析する 何 要因 影響を与える それぞれ の 私の プロセス パラメータ の YM 斧、 のために 例、 分割 比率 または 死亡 レート または それで の上。
として あなた できる 見る ここ、 それ 与える あなた a 組み合わせた ウィンドウ それ のために それぞれ の これら 4つ パラメータ、 それ 与える あなた a 可能性 に 使用 その 一般化された 回帰と それから 試す に 分析する または モデル それぞれ の 彼ら 個別に。 として 一つの 例、 あなた 見る それ のために YM 斧、私 できる 見る その 温度 そして イニシャル ウイルス 集中 もっている a 重要な 効果 そして インキュベーター は ない 働く 似ている。 あなた 本当に 得る a 良い 概要 の その 違う パラメータ そして もの。
または もし I 行く のために 死亡、 I 見て で その プロファイラー、 I 見る また どうやって だろう なれ その 効果 の これら 二 要因 の上 それぞれ の その インキュベーター、 のために 例。 それ もっている a とても 良い ユーザー インタフェース に 組み合わせる 全て これら 分析 一緒に そして 与える あなた a とても ニース 概要 の 違う 要因 そして 彼らの 効果 の上 私の プロセス。
しかし また 与える あなた a ニース プロファイラー で その 底 ここ それ 与える あなた 良い 情報 について、 わかった、 もし I 変化 私の インキュベータ そして 温度 そして 私の イニシャル ウイルス 集中、 どうやって する それ 影響する 私の 収率？ T めんどり もし 私は、 例、 到着 に 私の ターゲット 内で 半分 a 日、 どうやって すべき なれ 私の プロセス 状態？ T めんどり I できる 簡単に 使用 その 望ましさ 関数 ここ そして 最大化する それ。
何 I できる 見る ここ、 もし I 欲しい に 到着 私の ターゲット そして 得る その 最大 ウイルス 集中 内で 半分 a 日、 I 持っている に 始める と その 最高 イニシャル ウイルス 集中 そして 最高 温度。私は f I 与える それ もっと 時間 そして、 のために 例、 言う それ その 大丈夫、 I できる 走る 私の 上流 と 二 そして a 半分 日、 それから その 状況 だろう なれ 違う。
あなた だろう 言う それ、 わかった、 に 得る その より高い 収率、 あなた 必要 に 始める と その より低い 細胞 密度 または ウイルス 密度、 そして それから ウイルス それ のように それ 高い 温度。 それは なぜ あなた すべき 行く と a より低い 温度。 その a とても ニース 直感的な 方法 に ただ 遊ぶ その周り と 違う 要因 そして それから ベース の上 その 可視性 の あなたの システム そして また その 実用性 それ あなた 持っている で あなたの プロセス、 それから あなた できる 大丈夫 曲 そして 探す その 最適 屈強 プロセス 状態。
これ は 素晴らしい。 しかし その 最大の 問題 それ I 持っている と これ 曲線 エネルギー省 分析 は それ 私は ない いくつかの とても ニース 機能性 で その 標準 モデリング 一部 の それ、 どれの もし I 行く のために 診断 プロット、 のために 例、 私は ない これ デジタル化された 残留 プロット それ 助けた 自分 に 探す アウトリ は、 どれの I できない 識別する もし I する 持っている アウトリ は ここ か否か。
または もし I する 必要 に 適用する いくつかの 変換 のように p たくさん 変換 または それで。 I 本当に 逃した それらの 機能性 で これ 一部、 しかし I まだ 持っている 一つの オプション に 補償する それ ない と 抽出 これ まとめ 外 そして それから 試す に モデル それぞれ の これら パラメータ 個別に。 しかし さあ する それ。
I 抽出された それ パラメータ、 として あなた できる 見る ここ、 その グループ まとめ パラメータ、 そして I 抽出された 彼ら、 そして それから I 追加した に 私の データ テーブル。 今 I できる 持っている a 見て で それぞれ の 彼ら 個別に そして 作る その 分析 そして に ただ 計算する 外。
のために 例、 I 意思 行く のために Y0 , そして それから あなた 持っている その オプション、 もし I 行く ここ、 に ただ 適用する あなたの 自分の ルーティーン の モデリング そして それから 含む 全て その 要因 そして 使用 一般化された 回帰 そして それから 動く の上 と 計算する 外 もし あなた 必要、 のために 例、 に 適用する それ で 変換 または 取り除く どれでも 外れ値。 それから、 のために 例、 もし I 見て で これ 1つ、 もし I 見て で Yマックス モデル そして I 試す に モデル それ で a 普通 ルーティーン、 I できる 見る それ、 のために 例、 I する 持っている 1つ 外 嘘つき それ I 持っている に 取り除く それ。
または のために 例、 I 必要 に 適用する いくつかの 変換 の上 私の データ に クリア それ 外 初め そして また に 作る それ もっと 正規化された そして それから 含む それ で 私の... それから 動く の上 と 私の 休む の その 分析。 しかし それから もし I 比較する ここ、 のために 例、 今 I 欲しい に 取り除く その 外れ値 ここ。
今 私は 削除する その 外れ値 ここ。 それから I 見る それ I しない 必要 どれでも もっと プロット 曲線 変換 後 削除する その 外れ値。 何 I 見る ここ、 これ は 行く に なれ その プロフィール から a 普通 または 標準 アプローチ の モデリング の それぞれ の その パラメータ。 その間 もし I 来る 戻る に これ セクション、 I だった ない それ 分析 そして したがって、 何 I できた 得る 外 の それ だった そのような a プロファイラー なぜなら I まだ 持っていた 私の 外れ値 で これ データ セット そして I できなかった 見る それ。T めんどり それ だった 来る と 何か それ以外。
もし I する これ 初め、 I する 私の イニシャル 検査 そして それから I できる 来る 戻る ここ で 私の 写真 そして それから、 のために 例、 I できる 適用する... I 初め 必要 に 取り除く これ また、 再 動く フィット。 そして それから、 のために 例、 I できる 適用する 私の 地元 データ フィルター そして 除外する 私の 外れ値 そして それから する その モデリング 一部 の それ。 そして それから、 のために 例、 そして 動く と その 他の 一部。
I 持っている これ オプション に する これ。 そして の コース、 I する 持っている その オプション に 力 要素 で モデル 打ち上げ、 として それは 制御された そして 力 学期、 に 力 いくつかの 要因 それ I できた 見る で 私の 前の 分析 それ I 持っている に 持っている それ。 に 始める と。 I 持っている これら 二 オプション に 補償する のために その ない 診断 一部 で これ 分析。
しかし で 一般的な、 それは a 完璧 道具 に 持っている a とても 良い 概要 について 何 できた なれ その 潜在的 要因 影響を与える の上 私の プロセス。
わかった。 に 要約する どうやって 私たちは できる 使用 これ 機能性、 として あなた できる 見る ここ、 私たちは 開始 と フィッティング a 曲線、 そして それから 私たちは 抽出された その モデル パラメータ、 そして それから 私たちは できた 調査する それぞれ の それらの パラメータ 個別に、 そして それから どちらか 私たちは 力 その 重要な 要素 で その フィット 曲線、 または 除外する その 外れ値、 そして また ただ 予め 適用する どれでも 変換 それ は 必要、 そして それから あなた できる 得る a 組み合わせた 概要 として そのような で その フィット モデル。 これ 行く に なれ a とても ニース 分析と a とても 役に立つ パッケージ の 機能性 のために 私たちの 場合。
に 要約すると、 何 私たちは 持っている 終わり は それ I 本当に 望んでいた に 強調する、 初め の 全て、 その とても 重要 に 知る その 複雑 の その システム、 特に いつ 私たちは 持っている 交流する と いくつかの 違う レベル の プロセス それ 彼らは は 相互作用する 部分的に 一緒にそして 前に 動く の上 のために いくつかの ドエ それ 彼らは は 独立して 働く そして 彼らは は 独立して 使用済み に 特徴づける その システム。
試す に 組み合わせる これら ドエ の中へ 1つ 筋の通った 1つ なぜなら それ 本当に 与える あなた a 良い 概要 の マルチ 層 相互作用 そして また 与える あなた a 多く の 情報 それ あなた 逃す で 練習する もし あなた 走る いくつかの 独立した DOE。
それから ジャンプ また 与える あなた a 多く の 柔軟性 の上 建物 上 これら ドエ そして また 埋め込む a 多く の 実用性 情報 で あなたの DoEs。 T めんどり で その 終わり また、 私たちは できた 見る それ どうやって 違う データ 分析 機能性と また 建てられた で 図書館 できた ヘルプ に 特徴づける その 違う プロセス、 具体的には、 のために 例、 で これ 場合、 それ だった その 自己- 成長 プロセス、 そして どうやって 私たちは できる 使用 いくつかの とても 強力 ツール、 特に で ジャンプ プロ、 そして また どうやって 私たちは できる 交流する と 他の 標準アプリケーション それ あなた 持っている で ジャンプ に 補償する のために いくつかの ない 特徴 で その ジャンプ プロ 高度な 分析 ツールボックス。 と それ、 I 欲しい に 感謝 あなた それで 多くの のために あなたの 注意 そして I 希望 あなた のように その プレゼンテーション。
