Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
À mesure que nous continuons à améliorer JMP, nous devons savoir comment vous exploitez les modèles que vous créez dans JMP. Aujourd'hui, JMP vous permet d'enregistrer des modèles sous forme de formules de prédiction dans de nouvelles colonnes. JMP peut également générer du code d'étape SAS DATA.
Nous souhaitons savoir ce que vous faites avec les modèles que vous créez dans JMP.
- Déployez-vous des modèles créés avec JMP ou JMP Pro en production ? Et si oui, où vont ces modèles ? Quels systèmes utilisez-vous ?
- Utilisez-vous les modèles JMP tels quels ou les reprogrammez-vous dans d'autres langages ? Si oui, quelles langues ?
- S’il y avait une chose que JMP pouvait faire pour faciliter l’intégration d’un modèle construit dans JMP dans un système de production, quelle serait-elle ?
Merci pour toute la contribution. Cela a été utile pour développer le Dépôt de formule dans JMP Pro.
Veuillez continuer à répondre ici pour suggérer des destinations supplémentaires pour les modèles exportés depuis Formula Depot.
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Je souhaite exporter des modèles vers Excel, notamment des réseaux de neurones
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?David, le lien que vous avez publié ressemble beaucoup au profileur que nous avons ajouté dans JMP 12 (voici un blog que j'ai écrit dans lequel je décris certaines des fonctionnalités pour les utilisateurs qui ne le connaissent peut-être pas : Utilisation du profileur HTML interactif dans JMP 12 ).Puis-je vous demander quels sont les avantages de votre implémentation JavaScript par rapport à la version HTML interactive intégrée ?S'il ne répond pas à vos besoins, cela pourrait être l'occasion pour nous de découvrir comment l'améliorer à l'avenir.
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?J'utilise les modèles de plusieurs manières, mais la fonctionnalité qui serait la plus utile concerne les modèles d'étalonnage.Si la régression inverse fonctionnait pour les modèles quadratiques, cela permettrait d'économiser beaucoup d'efforts.
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?À mes clients utilisateurs de JMP, je fournis généralement un tableau de données avec l'ajustement du modèle enregistré sous forme de script personnalisé dans la mesure du possible. Aux utilisateurs non-JMP, je fournis dans Excel l'ajustement du modèle sous forme de tableau de grille car il peut être généré par exemple par "Tableau de grille de sortie" sous le bouton rouge du profileur de prédiction.
Je serais très intéressé par une solution simple pour rendre les équations modèles disponibles sur Internet.
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?La seule différence entre ce que je fais et ce que fait ce client est qu'après le développement du modèle, qui est testé et validé dans JMP à l'aide de la validation du modèle sous les utilitaires avant le développement du modèle et en s'assurant que les statistiques essentielles dans le la plate-forme de validation a un sens plus proche du modèle lui-même. Nous évaluons le modèle après avoir suivi les processus répertoriés ci-dessus en utilisant le modèle pour noter d'autres clients avec un contexte/données historiques similaires et saisir leur réponse et représenter graphiquement les scores prévus par rapport à la réalité par rapport à la position de chacun de ces clients dans leur décile respectif ainsi que autres unités/statistiques analytiques commerciales. Une fois que nous sommes satisfaits de l'évaluation, le modèle est lancé dans le déploiement, qui se déroule comme vous l'avez décrit avec MicroStrategy. Objets métiers, IBM UNICA, Salesforce, etc. Là, le modèle est disponible pour un large éventail d'acteurs qui l'utilisent pour des campagnes, de la prospection, de la réactivation, de la segmentation pour des campagnes ciblées, etc. Ainsi, outre le test et la validation internes de JMP, il est toujours essentiel d'évaluer le modèle avant son déploiement en production, car cela vous permet de voir si quelque chose doit être ajouté et supprimé ou si le modèle nécessite des améliorations supplémentaires. Aucun modèle n'est parfait !
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Comme ici Peter. Vous résumez en quelque sorte mon message précédent.
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?C'est un poste très pertinent car il s'applique directement à mon travail. Au moment où je réponds à ce message, je suis sur le point de terminer mes cinquièmes modèles, tous développés dans JMP Pro 12 en utilisant divers types de données. Une fois le modèle développé dans JMP, je l'ai utilisé pour évaluer les clients ayant un contexte historique similaire à celui des clients dont les données ont été utilisées pour développer le modèle. Une fois que le processus de notation est effectué pour ces clients et que j'ai ensuite récupéré leurs réponses à partir des produits/services avec lesquels ils ont été promus dans le passé et en utilisant les scores prédits du tableau de données notés ainsi que leurs réponses réelles, je trie les scores prédits du plus grand. au plus petit et classez les clients dans un décile de 10.
Par exemple, les clients les plus ciblés seraient ceux du décile 1, suivis des déciles 2, 3, 4, etc. calculant d'autres statistiques dans JMP telles que leur nombre de clients, leur taux de réponse (RR%), le nombre réel d'inscriptions, le pourcentage de gains. , Excédent ($), $/pièce, Montant moyen en $, etc. À l'aide de ces statistiques, nous prenons des décisions commerciales sur les clients à cibler et sur ceux que nous ne devrions pas cibler.
Nous utilisons ce processus pour évaluer également dans quelle mesure le modèle prédit la réalité en incluant les réponses réelles et en utilisant la courbure du décile, qui devrait financièrement déciler de 1 à 10. Ce processus d'évaluation d'extrait est purement exclusif du processus interne de validation du modèle JMP. Une fois que nous sommes tous satisfaits des performances du modèle et de la courbure de la courbe du graphique de profondeur des déciles.
La prochaine étape du processus consiste à déployer le modèle. Pour le moment, je télécharge simplement les identifiants client ainsi que d'autres champs de données essentiels tels que le score du modèle, le décile du modèle et le nom du modèle dans un fichier texte. Nous sommes ensuite chargés dans l'entrepôt de données, qui devient ensuite disponible pour le service marketing pour la campagne. segmentation, analyse de campagne, formulation marketing ciblée. Dans un avenir proche, il est prévu de travailler en interne pour utiliser la plate-forme ouverte de connectivité de base de données JMP pour charger les tables de modèles directement dans l'entrepôt de données marketing. Jeff Perkinson
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Je transforme la formule en javascript pour le déploiement web :
http://pega-analytics.co.uk/model-viewer/html/body-measurements.html
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Jeff,
Je traduis l'équation en code SQL et l'ajoute à un extrait préexistant de clients au temps 0, puis j'examine ces mêmes clients par intermittence pour voir s'ils se comportent de manière cohérente avec le modèle (par exemple, augmenter/diminuer un compte). Je suppose que vous appelleriez cela un « non-déploiement provisoire ».
Merci.
Martin
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Jeff :
J'utilise JMP pour créer des modèles de contrôle des processus pétrochimiques : analyser les données de processus extraites d'un historien de données (généralement Honeywell PHD) ; construire un modèle ; donner des équations aux ingénieurs en contrôle de processus qui les utilisent ensuite dans le code des systèmes de contrôle distribués (généralement Honeywell). Avoir de bons modèles nous permet de créer des algorithmes de contrôle intelligents.
C'est similaire à ce que fait Ellie.maricou.
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?L'enregistrement de l'équation de prédiction dans une colonne JMP est une fonctionnalité intéressante.Nous l'utilisons tout le temps.
Pour une utilisation courante à l'avenir, nous le coupons et le collons également dans Excel 9, puis le modifions).L’option Enregistrer le format Excel serait donc géniale.99% de nos clients internes qui n'utilisent pas JMP utilisent Excel comme outil de données par défaut... (qu'on le veuille ou non, pouah)
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Jeff,
Si j'exécute un modèle avec un facteur nominal qui comporte de nombreuses catégories, je prends note du tableau des moyennes des moindres carrés et classe les catégories. Ensuite, je définis l’ordre des valeurs de cette variable et change le type de modélisation en ordinal. Lorsque je réexécute le modèle, j'obtiens une interprétation plus significative des coefficients, de leur signification et le profileur de prédiction est visuellement plus informatif.
Ce serait bien s'il y avait une option dans la plate-forme de modèle ou dans la sortie permettant de réexécuter le modèle avec des facteurs catégoriels ordonnés de cette manière post-hoc.
Cela permet également d'économiser de nombreux tests personnalisés afin de comparer les nombreuses catégories.
Merci!
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Jeff,
Nous développons des modèles principalement pour deux raisons :
- Etudier les relations et les effets des paramètres du modèle sur le paramètre prédit. Dans ce cas, le développement et l'analyse du modèle sont effectués principalement dans JMP et les formules de prédiction ne sont utilisées que pour évaluer la précision de la modélisation et le pouvoir prédictif (dans le générateur de graphiques), pour comparer différents modèles (dans l'outil de comparaison de modèles) ou même des modèles imbriqués. Dans certains cas, le modèle est ensuite également exporté vers Excel.
- Développer un modèle de mise en œuvre en ligne (suivi ou prédiction). Dans ce cas, l'équation du modèle est utilisée soit dans notre PIMS (système de gestion des informations de production), soit dans AspenIQ. AspenIQ est un outil logiciel Aspentech couramment utilisé dans le cadre d'une solution avancée de contrôle de processus pour automatiser un processus de production. Notre ensemble d'outils actuel est limité à l'utilisation de modèles linéaires. Nous sommes cependant intéressés par le déploiement de modèles plus avancés (ex : bootstrap forest, PLS, NN, ...). Actuellement, exporter ce type de modèles depuis JMP n’est pas si simple (les reprogrammer dans un autre outil ou langage nécessite beaucoup plus de travail).
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Jeff :
J'ai un client qui déploie les modèles prédictifs qu'il crée, valide et teste dans JMP Pro dans ses entrepôts de données internes à des fins d'intelligence marketing. Ces modèles sont ensuite en production au sein des systèmes de business intelligence de leurs entrepôts, prédisant les comportements des clients (probabilité de rétention, dépenses à vie, segmentation du marché, etc.). En gros, ils construisent, valident et testent les modèles dans JMP Pro, puis les mettent en production dans l'architecture de Business Intelligence. Ensuite, lorsque les modèles BI existants ne sont plus utiles, revenons à JMP Pro pour les réparations, les modifications, etc. Testez toujours de nouvelles initiatives BI avec JMP Pro... mais le gros du travail de production se produit dans leurs systèmes BI externes à JMP Pro.
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Jeff,
En "mode de travail", je me retrouverai avec un certain nombre de modèles enregistrés dans une table de données, tous avec des noms de colonnes similaires que je dois renommer (ou gérer les prédits, prédits 2, prédits 3, etc.).Ce serait bien d'avoir une option "Enregistrer la formule de prédiction avec le nom" afin que vous puissiez entrer un nom de modèle dans une boîte de dialogue qui remplirait le(s) nom(s) de colonne enregistré(s) résultant de manière appropriée.
Karen
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Je trouve très utile d'exporter le profileur de prédiction au format flash. Pour ce faire, j'extrais la formule du modèle et je l'utilise dans la plateforme de profileur. Malheureusement, cela n'est pas disponible pour la régression logistique nominale ou ordinale.
De plus, la régression logistique prend trop de temps pour calculer les rapports de cotes et les intervalles de confiance lorsqu’il s’agit de fichiers de taille moyenne.
Par exemple, cette chose prend pas mal de minutes en indiquant – sans répondre :
(Avant d'exécuter ce script, enregistrez et fermez toutes les autres fenêtres JMP car elles ont tendance à rester bloquées)
// récupère la table de données
dt = Ouvrir ( "$SAMPLE_DATA/Hurricanes.jmp" ) ;
// exécute le modèle
obj = Modèle adapté (
Oui ( : Catégorie de tempête ) ,
Effets ( : Latitude , : Longitude , : Latitude * : Longitude ) ,
Personnalité ( Logistique nominale ) ,
Courir ( Tests du rapport de vraisemblance ( 0 ) , Tests de Wald ( 0 ) )
) ;
// récupère les intervalles de confiance pour les estimations
obj << Intervalles de confiance ( 0,05 ) ;
Re : Que faites-vous de vos modèles après les avoir construits dans JMP ?Jeff, merci d'avoir posté votre question opportune sur le site de la communauté JMP.Il serait utile que le code SAS Data Step soit :
- un exécutable compilé qu'un package comme Dakota (Design Analysis Kit for Optimization and Terascale Applications), DaVinci ou Galaxy pourrait appeler.
- dans un format Excel.
N'étant pas développeur, des options comme celles mentionnées ci-dessus permettraient de créer un modèle dans JMP et de l'utiliser facilement dans des environnements facilement accessibles.
