Text Explorerを使用してリスクを通知および強化し、アプリケーションの開発と機能を発行する（2019-US-30MP-222）レベル：中級
サンディア国立研究所、コンピューター科学者、スカーレット・マークリン
サンディア国立研究所、ガバナンス、リスクおよびコンプライアンスアナリスト、イボンヌペトロワ
サンディア国立研究所のリーダーシップは、ユーザーが既存の企業ツールで可能であったよりも一貫性と正確さでリスク管理活動を記録するのに役立つ新しい「リスクと問題」ツールの開発を要求しました。この目標を達成するために、開発者は、既存のツール内の各テキストフィールドが過去7年間にユーザーからキャプチャしたものに関する詳細を必要としていました。JMP Text Explorerを使用して、SVDによる潜在セマンティック分析を使用して、問題、リスク、アクション、および結果のカテゴリを分類および識別しました。正規表現の使用に重点を置くことで、データの前処理段階の効率が向上し、結果全体の品質が向上し、前処理時間が短縮されました。比較のためのベースラインがない場合、テキストから派生したカテゴリの精度は、主題の専門家からの入力を行ごとに評価されました。分析により、履歴データのギャップと不整合が強調され、ツールによってキャプチャされるべきものに関する誤解が明確になり、より高品質でより正確なデータキャプチャのために新しいリスクと問題ツールを設定するための明確な道が開かれました。
起こるデータ探索データの可視化品質と信頼性チュートリアル
