金融サービス、マーケティング、研究開発、および公共部門のアナリスト40名近くが、英国のSASのマンチェスターオフィスに集まり、より優れた統計モデルをより速く簡単に構築する方法を見つけ出しました。Sam Gardnerは、世界の技術リーダーです。 JMP Pro は、9月25日のセミナーの参加者の素早い調査で、彼らの統計的知識は概ね中程度で、少数のメンバーが自分の知識を高いまたは低いと説明していることを確認しました。その後正規分布！
モデリングの概要に続いて、SamがJMP Proで示した重要なメッセージは、モデルを構築するときにデータを抑制することで、過剰適合が防止されるということです。ある代議員が、ホールドバックデータのサイズがどれくらい大きいかについて尋ねました。真の統計学者として、サムは「それは依存する」と答えた。デモの過程で、英国の技術リーダーであるSamとRobert Andersonは、この質問に答えようとしました。
サムはまたに紹介をしました決定木 、再帰的分割、CHAID、CARTとも呼ばれます。Samは、決定木は、木の枝である一連の入れ子になった「if文」から構築されていると説明しました。Samは、ランダムフォレストとブースティングが、より微妙なまたは隠れた効果を引き出すモデルの構築に役立つことを説明しました。
4つのケーススタディで：
Robertは、ホールドバック検証を使用して半導体業界のエンジニアリング問題を効率的に解決する方法を説明しました。このテクニックがなければ、エンジニアは盲目の路地を下りて、存在しない問題について良いプロセスステップをチェックすることになり、それによって貴重なリソースを無駄にすることになります。Samは、農業研究開発における動物飼料サプリメントの処方を記述するために、どのようにしてK倍交差検定を使用してより堅牢な段階的回帰モデルを構築できるかを示しました。Robertの次の例では、電話会社の顧客が解約する傾向を調べました。彼はもっと進んだことを示したモデリング手法ランダムフォレストのように、いつ構築を停止するかをモデルに指示するためにデータの一部を保持し、モデルをテストするために別の部分を保持することと組み合わせると、より良いモデルを構築するのに役立ちます。Samは、リスクアプリケーション用の柔軟なモデルを構築するためにニューラルネットワークをどのように使用できるかを示しました。彼はモデルを評価するのにReceiver Operator Curve（ROC）とLift Curvesを使った。彼はまた、さまざまなモデルの比較を使用してモデル比較プラットフォーム 。また、優れたモデルを作成するために平均化モデルを使用する方法についても説明しました。多くの参加者は、JMP Proでモデルを構築して比較できる速度に驚いたと述べました。他の人たちは、彼らが現在持っているツールでモデルを構築することはできますが、これらを他の人たちに説明するのは非常に難しいと言いました。彼らは、どのように予測プロファイラーが彼らにこれをさせ、シナリオや "what if"分析を実行させ、執行部がより情報に基づいた決定を下せるようにすることを認めた。
モデルの展開について尋ねたところ、それを聞いて満足していました SAS スコアリングコードはモデルから作成でき、モデル方程式はSQLなどの他の言語で簡単にコーディングできます。
