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JMP Statistical Discovery JMP(점프)λŠ” 데이터 뢄석 및 μ‹œκ°ν™” μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄μž…λ‹ˆλ‹€. 톡


28:40
μ‹ μ œν’ˆ κ°œλ°œλ‹¨κ³„μ—μ„œ μŠ€νŽ™ 섀정을 μœ„ν•œ μ‹œμŠ€ν…œμ  접근법
25:07
μ‹€ν—˜ μ„€κ³„μ˜ 평가 방법: Custom Design을 μ€‘μ‹¬μœΌλ‘œ ν•œ λ°˜μ‘μΈμž μ΅œμ ν™” 및 Criteria 해석
27:22
곡학 κ΄€μ μ—μ„œ 바라본 JMP λ¨Έμ‹ λŸ¬λ‹ μ΅œμ ν™”
30:45
JMPλ₯Ό ν™œμš©ν•œ κ°€μ†μ—΄ν™”μ‹œν—˜ 뢄석 사둀
15:25
데이터 뢄석 문제 해결을 μœ„ν•œ λ‚˜μ˜ JMP ν™œμš©λ²•
29:41
JMPλ₯Ό ν™œμš©ν•œ μ „μž/λ°˜λ„μ²΄ μ‚°μ—… Yield Enhancement Methodology
16:31
JMP κΈ°λŠ₯의 ν™•μž₯ 및 λ‚΄μž¬ν™”μ˜ 핡심 JMP-Python μ†Œκ°œ
26:54
JMP 18 μƒˆλ‘œμš΄ κΈ°λŠ₯ μ†Œκ°œ
15:38
JMPκ°€ κ±Έμ–΄μ˜¨ μ—¬μ •, μƒˆλ‘œμš΄ 도약 JMP 18!
46:50
New in JMP 18: JMP와 Python
50:30
JMP Clinical 18 μ†Œκ°œ 및 μƒˆλ‘œμš΄ κΈ°λŠ₯
50:58
New in JMP 18: 톡계, DOE 및 λͺ¨λΈλ§
48:58
New in JMP 18: Data Table & Utility
02:00:30
JMP μ‹œμž‘ν•˜κΈ° (JMP μ²΄ν—˜)
31:38
뢄석 μ½˜ν…μΈ  μž¬μ‚¬μš©μ„± ν–₯상을 μœ„ν•œ AppStore μƒνƒœκ³„ ꡬ좕
35:16
μ„μœ ν™”ν•™μ‚°μ—…μ—μ„œμ˜ JMP ν™œμš© 사둀
34:18
QbD 기반 μ˜μ•½ν’ˆ 개발의 톡계뢄석 및 JMP ν™œμš© 사둀
50:58
Empowering Experimental Designs: From Simplicity to Sophistication
26:28
Semiconductor Wafer Test Fail Map Clustering and Data Mining using JMP Add-In
37:39
λ°”μ΄μ˜€ μ˜μ•½ν’ˆ 곡정 개발 및 νŠΉμ„± 뢄석을 μœ„ν•œ DOE 연ꡬ 사둀
30:31
톡계 뢄석 λŠ₯λ ₯의 κ°•ν™” - JMP와 Python의 μ‹œλ„ˆμ§€
24:30
Clinical Trials Analysis Trends & JMP Clinical
21:48
λ„€κ±°ν‹°λΈŒ λ””μžμΈ κ°œλ…μ„ ν™œμš©ν•œ ꡰ함 초기 섀계에 μ μš©λ˜λŠ” λ””μžμΈ μ˜μ—­ 탐색
19:25
Improving Engineering Efficiency
24:38
SmartPAM (Proactive Analysis Material)
16:57
제쑰 계츑 μž₯λΉ„ λΉ„μ •ν˜• 데이터 파일 기반으둜 데이터 λ³€ν™˜ 및 관리도 뢄석 μ„œλΉ„μŠ€
34:30
λ‹€μ–‘ν•œ 무고μž₯쑰건 ν•„λ“œν΄λ ˆμž„ 뢄석 μžλ™ν™”
31:09
JMP/Python μ—μ½”μ‹œμŠ€ν…œ 성곡 사둀
48:33
JMP 및 JMP Pro의 λ¨Έμ‹ λŸ¬λ‹ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜κ³Ό 성곡사둀 μ†Œκ°œ
42:50
μ΅œλŒ€ κ°€λŠ₯λ„μ˜ 이해와 적용
16:29
λ°˜λ„μ²΄ 기판의 톡계 뢄석 ν™œμš© κ°•ν™” 사둀
24:25
JMPλ₯Ό ν™œμš©ν•œ λ°”μ΄μ˜€μ˜μ•½ν’ˆ 곡정 개발 사둀
24:00
JMP Script 기반의 λΉ„ν–‰ μ‹œν—˜ 데이터 뢄석 λŒ€μ‹œλ³΄λ“œ ꡬ좕
02:05
JMP in 2 Minutes
55:07
μ œμ•½μ΄ μžˆλŠ” μ‹€ν—˜κ³Ό Optimal Design
59:49
Profiler의 μ—­ν• κ³Ό ν™œμš©
54:23
μ˜¬λ°”λ₯Έ 곡정λŠ₯λ ₯뢄석 λ°©λ²•μ˜ 선택과 μ‚°μΆœ
09:33
μ „κΈ°μ°¨ μΆ©μ „μ†Œ μš°μ„  ν™•μΆ© 지역 선별
24:07
파이썬 μ˜€ν”ˆμ†ŒμŠ€ pymooλ₯Ό μ μš©ν•œ JMP μˆ˜μ‹ 기반 λ‹€λͺ©μ  μ΅œμ μ„€κ³„
36:36
μ˜μ—… λΆ€λ¬Έμ˜ JMP ν™œμš©
18:07
JMP DOEλ₯Ό ν™œμš©ν•œ μ—λ„ˆμ§€ μ ˆκ°ν˜• V벨트의 절감인자 확인
11:51
λΉ„μ •ν˜• ν…μŠ€νŠΈ 데이터 μ‹œκ°ν™”
26:45
면역원성 μ—°κ΅¬μ—μ„œ ADA Cut Point 결정을 μœ„ν•œ JSL 개발
29:08
λ°”μ΄μ˜€μ˜μ•½ν’ˆ 앑상 μ œν˜• κ°œλ°œμ—μ„œμ˜ DOE ν™œμš©
09:25
ν™•μž₯된 곡정 데이터λ₯Ό ν™œμš©ν•œ PM23 μš΄μ „μ†λ„ 20m/min 증속
48:43
JMPλ₯Ό ν™œμš©ν•œ κ³ κΈ‰ μ‹€ν—˜κ³„νšλ²•
17:05
SKν•˜μ΄λ‹‰μŠ€ λ§žμΆ€ν˜• 데이터 뢄석 μžμ‚° ꡬ좕 및 ν™œμ„±ν™”
22:51
ML 기반 CTQ Define Add-in 개발
30:03
μΉœμ ˆν•œ JMP씨와 ν•¨κ»˜ν•œ 29λ…„
34:32
JMP 17 μ†Œκ°œ
48:14
μ‹ λ’°μ„± κ°œμ„  ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ 6: μ‹€μŠ΅
18:35
μ‹ λ’°μ„± κ°œμ„  ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ 5: μ‹ λ’°μ„± μ‹€μ¦μ‹œν—˜ 섀계
01:09:33
μ‹ λ’°μ„± κ°œμ„  ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ 4: κ°€μ†μ‹œν—˜λ°μ΄ν„° 뢄석
01:26:32
μ‹ λ’°μ„± κ°œμ„  ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ 3: 수λͺ…μžλ£Œμ˜ 뢄석
42:39
μ‹ λ’°μ„± κ°œμ„  ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ 2: μ‹ λ’°μ„± 뢄석을 μœ„ν•œ 톡계 ν•΅μ‹¬κ°œλ…
35:09
μ‹ λ’°μ„± κ°œμ„  ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ 1: κ°œμš”
01:01:46
곡정 λŠ₯λ ₯ 뢄석 (PCA, Process Capability Analysis)
57:10
Graph ν™œμš© λŠ₯λ ₯ ν–₯상
58:52
빅데이터λ₯Ό μœ„ν•œ JMP ν™œμš©λ²•
01:02:57
Machine Learning in JMP