Fast 40 führende Analysten aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Marketing, Forschung und Entwicklung sowie der öffentliche Sektor versammelten sich im SAS-Büro in Manchester, Großbritannien, um herauszufinden, wie Sie schnellere und einfachere statistische Modelle erstellen können. Sam Gardner, der weltweite technische Vorsprung für JMP Pro , startete das Seminar am 25. September mit einer kurzen Umfrage unter den Zuhörern und stellte fest, dass ihr statistisches Wissen im Allgemeinen moderat war, wobei einige Mitglieder des Publikums ihr Wissen als hoch oder niedrig bezeichneten. Eine Normalverteilung dann!
Nach einer Einführung in die Modellierung hat Sam in JMP Pro gezeigt, dass das Zurückhalten von Daten beim Erstellen eines Modells eine Überanpassung verhindert. Ein Delegierter fragte nach der Größe der Holdback-Daten. Als echter Statistiker antwortete Sam: "Es kommt darauf an." Während der Demonstrationen suchten Sam und Robert Anderson, der technische Leiter des Vereinigten Königreichs, diese Frage zu beantworten.
Sam gab auch eine Einführung in Entscheidungsbäume , auch als rekursive Partitionierung, CHAID und CART bekannt. Sam beschrieb Entscheidungsbäume als aus einer Reihe verschachtelter "if-Anweisungen" aufgebaut, die Verzweigungen in einem Baum sind. Sam erklärte, dass zufällige Gesamtstrukturen und Boostings dabei helfen können, Modelle zu entwickeln, die subtilere oder versteckte Effekte hervorbringen.
In vier Fallstudien:
Robert zeigte, wie Holdback-Validierung dazu beitragen kann, ein Engineering-Problem in der Halbleiterindustrie effizient zu lösen. Ohne diese Technik könnten die Ingenieure am Ende durch Sackgassen gehen und gute Prozessschritte auf nicht vorhandene Probleme überprüfen, wodurch wertvolle Ressourcen verschwendet werden.Sam zeigte, wie mit der K-fach Kreuzvalidierung robustere schrittweise Regressionsmodelle aufgebaut werden können, um die Formulierung von Tierfutterergänzungsmitteln in der landwirtschaftlichen Forschung und Entwicklung zu beschreiben.Roberts nächstes Beispiel befasste sich mit der Neigung der Telekommunikationskunden zur Abwanderung. Er zeigte, wie weiter fortgeschritten Modellierungstechniken B. zufällige Gesamtstrukturen, in Verbindung mit dem Zurückhalten eines Teils der Daten, um dem Modell mitzuteilen, wann das Erstellen beendet werden soll, und einem anderen Teil, um das Modell zu testen, können bessere Modelle erstellt werden.Sam zeigte, wie mit Hilfe von neuronalen Netzwerken flexible Modelle für eine Risikoanwendung erstellt werden können. Er verwendete Receiver Operator Curves (ROC) und Lift Curves, um die Modelle zu bewerten. Er verglich auch eine Reihe verschiedener Modelle mit der Modellvergleichsplattform . Er zeigte auch, wie Sie mit einem Durchschnittsmodell ein hervorragendes Modell erstellen können.Eine Reihe der Delegierten sagte, sie seien verblüfft über die Geschwindigkeit, mit der Modelle in JMP Pro erstellt und verglichen werden können. Andere sagten, dass sie zwar Modelle mit den Werkzeugen, die sie derzeit haben, bauen können, es aber sehr schwierig sei, sie anderen zu erklären. Sie schätzten, wie der Prognose-Profiler ihnen dies erlauben würde und Szenarien oder "Was wäre wenn" -Analysen durchführte, damit die Führungskräfte fundiertere Entscheidungen treffen konnten.
Einige fragten nach dem Einsatz des Modells und waren zufrieden, das zu hören SAS Bewertungscode könnte aus dem Modell erstellt werden, und die Modellgleichung könnte leicht in anderen Sprachen wie SQL codiert werden.
