레벨 : 초보자
Kelci Miclaus, SAS JMP Life Sciences의 고급 분석 R & D 선임 관리자
번역 및 임상 연구 수행에는 큰 가격표가 제공됩니다. 건강 결과와 질병을 이해하기위한 연구에서 비용과 시간을 고려할 때, 연구자들은 일반적으로 가능한 많은 엔드 포인트에 대한 많은 데이터를 수집합니다. 이는 새로운 치료법의 효능뿐만 아니라 안전성과 운영 무결성을 평가하기 위해 질병의 게놈 기반과 우수한 임상 연구 관행 프로토콜에 대한 우리의 제한된 이해에 의해 더욱 동기 부여됩니다. 생명 과학 데이터 "라이프 사이클"에서 데이터 볼륨은 결과를 분석하고 전달하는 데 어려움이 있습니다. 수백 개의 테이블을 생성하는 전통적인 관행은 효율적이거나 효과적이지 않습니다. 이 프레젠테이션은 생명 과학 연구의 전형적인 몇 가지 사례 연구 분석에서 결과를 전달하기 위해 시각화에 중점을 둘 것입니다. 복잡한 통계 분석 결과를 전달하기 위해 데이터 요약 시각화 기술과 그래프를 모두 강조합니다. 게놈 데이터, 임상 시험에서의 안전성 및 효능의 분포 요약, 실험실 결과 경향 (폭포도, 이동도, 스파게티도, 라자냐도, 수영도) 및 임상으로 수천 내지 수백만 개의 통계 모델을 수행 할 때의 화산도 및 맨해튼도 운영 무결성 이상 탐지. 모든 예제는이 주요 JMP 플랫폼의 강점과 유연성을 보여주는 Graph Builder와 함께 제공됩니다.
