글쎄, 월스트리트는 프로그램 거래를위한 데이터를 더 빨리 처리하고 주문을 더 신속하게 처리 할 수 있도록 고속 전용 회선을 배치한다는 신속한 결정을 중요하게 생각합니다. 월스트리트에서이 모든 작업을 밀리 초 단위로 수행 할 수 있다면 신속한 대응을 통해 시간을 단축하고 시간을 초 단위로 지표를보다 빨리 얻을 수 있다는 점에서 차이가 있습니까?
오늘 하루의 주제는 속도였습니다. 예측 분석 월드 빠른 속도로 진행되는 미드 타운 맨해튼의 중심부에서보다 더 신속하게 일을 처리하는 방법에 대해 이야기하고 토론의 주제를 호스팅 할 수있는 완벽한 장소는 무엇입니까? 존 살 , SAS 공동 창립자 겸 수석 건축가 JMP 20 분짜리 기조 연설에서 속도에 대해 설명했습니다. 구체적으로 데이터를 탐색 할 수있는 방법, 대용량 데이터조차도 더 빨리 수행 할 수 있습니다.
사람들이 흔히 묻는 질문 : 대화식 그래픽을 사용하기에는 너무 많은 데이터가 있습니까? 볼 수있는 것이 많을수록 더 많은 것을 발견하고 가치를 더 빨리 실현할 수 있습니다. 더 많은 기능과 더 많은 차원을 갖춘 풍부한 그래픽을 통해이 프로세스가 크게 가능 해지고 애니메이션도 도움이됩니다. 빠른 시각화가 중요합니다. 다음은 John의 시각적 데이터 탐색에서 정확히 18 분 만에 배웠던 것입니다.
지난 50 년간 CDC 출생 기록을 볼 때 JMP의 그래프 빌더 기능 :
30 세 이상의 여성은 더 무거운 아기를 낳습니다.남성 아기는 여성 아기보다 약 100 그램 더 나가는 경향이 있습니다.많은 아기들이 주말에 태어나지 않습니다. 왜? 예정된 출생은 의사의 바쁜 일정을 둘러싸고 있습니다.일부 아기의 몸무게는 22 톤에 달합니다. 오, 기다려라, 그건 그냥 데이터 테이블에 값이 누락되었습니다.1,280 만 명의 출생에서 이러한 사실을 발견하는 데 걸리는 시간 : 3 분 .
항공사 트래픽의 문제를보다 잘 이해할 수 있도록 ASA 데이터를 살펴본 결과 히트 맵 그래프 기능을 사용하여 월별 및 연도별로 데이터를 그룹화했습니다.
우리는 1999 년과 2000 년 12 월 미국 전역에서 많은 지연을 보였습니다.지연을 추적하기 위해 1987 년 추적 메커니즘이 없었습니다.거리별로 분산의 산점도를 쉽게 만들고 비닝을 사용하여 데이터가 가장 많은 곳을 확인할 수 있습니다.1 억 2300 만 건의 사례를 조사하여 이러한 관찰을하는 데 걸린 시간 : 2 분 .
존 (John)은 5,416 개의 변수를 사용하여 사회 조사 데이터와 노동력 통계를 조사한 결과,
사람들을 행복하게 만드는 것은 무엇입니까 (이것은 별도의 블로그 포스트 일 수도 있지만 건강 상태와 재정 안정성이 상위 순위 변수 중 하나라고 말할 수 있습니다).귀하의 가정에 12 명이있을 경우 행복하지 않을 것입니다. 네, 이것은 실제로 데이터가 보여 주었고 PAW 관객으로부터 많은 웃음을 얻었습니다.사람들을 행복하게 만드는 총 시간 : 2.5 분 .
결론적으로 JMP는 데스크탑에서 JMP가 가능하게하는 모든 속도 외에도, SAS는 고성능 분석에서 큰 발전을 이루었습니다. . 고객은 이전에는 다루기 힘든 문제를 해결할 수있었습니다. 몇 가지 개선 사항 :
분석 처리 시간을 11 시간에서 10 초, 다른 경우에는 30 시간에서 2 시간입니다.고객 유지율이 15 % 향상되었습니다.실시간으로 1 억 9 천 5 백만 고객 기록 모델링.요한이 이러한 통찰력을 공유하기 위해 오늘 우리와 함께했던 것은 행복했습니다. 나는 그에게 그렇게 말했는데, 그는 이미 펜 역에서 고속 열차를 타고 다음 일차 입장에 나서기 위해 문 밖으로 나왔다.
