<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />autori
Matthew Flynn, PhD, Direttore e Responsabile del Machine Learning, Aetna
Mary Loveless, JMP Systems Engineer, SAS
I programmi di bike sharing a New York offrono a newyorkesi e turisti un'opzione di trasporto per spostarsi in città. I noleggiatori di biciclette devono sapere se una bicicletta è disponibile presso la stazione di partenza desiderata e se c'è uno spazio per attraccare alla stazione di destinazione. Le informazioni sulla disponibilità della bici, l'offerta, la domanda e il riequilibrio delle stazioni bici sono fondamentali per garantire un'esperienza cliente positiva. Utilizziamo gli script JMP e SAS per automatizzare il processo di recupero dei dati disponibili pubblicamente a più intervalli di tempo. Trasformiamo i dati in SAS e li trasferiamo a JMP per generare report di visualizzazione e analisi interattivi. Mappatura a livello stradale, Graph Builder, grafico a bolle, filtro dati, serie temporali e altre analisi saranno mostrati in una demo dal vivo. Questa presentazione mostrerà che la visualizzazione interattiva e la mappatura a livello stradale sono metodi efficaci per esaminare la disponibilità di noleggio, i luoghi di ritiro e consegna. Inoltre, sono metodi efficaci per comunicare informazioni alla direzione sui programmi di sviluppo commerciale e di marketing.
