Am 19. November bot JMP das technisch sprechende Webinar zum Aufbau eines Alarmsystems für Krankheitsausbrüche mithilfe von Überwachung und Analyse an. Das Webinar, das von Sam Edgemon von SAS präsentiert wird, zeigt, wie Edgemon einen Monat bevor die regionalen Nachrichtensender über den Ausbruch berichten konnten, mithilfe von JMP-Kontrollkarten und der Symptomdatenbank einen Norovirus-Ausbruch 2010 identifizierte.
Edgemon diskutiert, wie er mithilfe der Hauptkomponentenanalyse Regionen in North Carolina findet, in denen COVID-19-Symptome häufiger auftreten. Er zeigt, wie die Verwendung detaillierterer Daten auf Symptomebene in Kombination mit innovativen statistischen Techniken das Potenzial hat, Krankheitsausbrüche schneller zu identifizieren und falsch positive Ergebnisse zu begrenzen. Anhand von Daten aus Notaufnahmen, Rettungsdiensten, Giftnotrufzentralen und sozialen Medien demonstrierte Sam, wie unstrukturierte Textdaten mit einer Vielzahl anderer Daten auf Symptomebene kombiniert werden können, um zuvor verborgene Ausbrüche zu erkennen. wie man potenzielle "Hot Spots" früher mithilfe statistischer Techniken identifiziert, die normalerweise nicht mit biologischer Überwachung verbunden sind; und wie diese Techniken verwendet werden könnten, um sowohl während der aktuellen als auch der nächsten Pandemie einen Unterschied zu machen.
Um das JMP-Verkaufsteam bei aussagekräftigeren und produktiveren Gesprächen nach der Veranstaltung mit Kunden und potenziellen Kunden zu unterstützen, haben wir die folgende Liste empfohlener Ressourcen für die Positionierung erstellt. Jedes in dieser Liste angezeigte Asset wird als relevant für das Thema, den Anwendungsbereich oder die Branche angesehen , funktioniert gut und ist neu genug, um zu teilen. Zur Unterscheidung zwischen Ressourcen enthalten wir außerdem eine kurze Zusammenfassung, einige Kommentare und ein 4-Sterne-System, um die "Besten der Besten" zu identifizieren.Wenn Sie Fragen zu Empfehlungen im Zusammenhang mit dieser Veranstaltung haben, können Sie sich gerne an mich wenden.
Dieses technisch gesehen Webinar passt sehr gut zum Inhalt von Sams Veranstaltung. Andrea Coombs geht ein Beispiel durch, das auf der Erstellung von Vorhersagemodellen für das Risiko peripherer arterieller Erkrankungen basiert und Daten aus den National Health and Nutrition Examination Surveys verwendet. Sie zeigt, wie JMP, multivariate Kontrolldiagramme, bei der Untersuchung von Risikofaktoren für die Entwicklung einer bestimmten Krankheit hilfreich sein kann. Die Fähigkeit, Risikofaktoren mit der Wahrscheinlichkeit von Krankheiten in Verbindung zu bringen, bietet die Möglichkeit, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, die Leben retten können. Unterwegs zeigt sie auch, wie traditionelle Logistikmodelle erstellt, alternative Modelle mit moderneren Modellierungsansätzen erstellt und Validierungs- und Modellvergleichstechniken angewendet werden, um das beste Modell für die Vorhersage des Krankheitsrisikos zu ermitteln.
Dieses gut besuchte Webinar ohne Serien wurde als Reaktion auf den frühen Anstieg von COVID in den USA erstellt Es erhielt großartige Bewertungen und ist nach wie vor eines unserer stärksten Vermögenswerte. Byron Wingerd verwendet Daten der Johns Hopkins University, um zu zeigen, wie Daten mit JMP vorbereitet und bereinigt werden. wie man Transformations- und Anzeigenfunktionen an einen vorhandenen Datensatz anpasst; Wie Sie integrative Karten erstellen und wie Sie Ihre Ergebnisse effektiv an andere weitergeben können. Zeigt JMP in Aktion auf sehr relevante und relevante Weise.
3 Sterne Erstellen und Vergleichen von Vorhersagemodellen mit JMP Pro, JMP-Webinar beherrschen
In diesem Mastering-JMP-Video werden Modelltypen und -techniken erläutert. die Rolle von Test-, Schulungs- und Validierungsdaten; und wie man Modelle vergleicht. Es ist für dieses Webinar relevant, da es zeigt, wie Modelle erstellt, validiert und verglichen werden, um das Krankheitsrisiko anhand von Krankheits- und demografischen Daten vorherzusagen. mit JMP Pro. Enthält Abschnitte zu generalisierter und bestrafter logistischer Regression, Bootstrap Forest, Boosted Tree und Modellvergleich.
3 Sterne Unstrukturierte Daten mit Texterkundung in Angriff nehmen , Technisch gesagt
Unstrukturierte Daten standen im Mittelpunkt von Edgemons Webinar. In diesem technisch sprechenden Webinar werden effiziente Möglichkeiten zur Analyse unstrukturierter Daten mithilfe von JMP erläutert. Die Teilnehmer lernen neue erweiterte Funktionen zur Texterkundung in JMP kennen, mit denen Sie schnell Erkenntnisse aus textbasierten Daten extrahieren können. Das Webinar untersucht auch die Zusammenhänge zwischen der Verwendung von Wörtern und dem Ursprungsdokument, wie Wortwolken dazu beitragen können, die Häufigkeit von Wörtern so zu visualisieren, dass die vorherrschenden Themen in einem bestimmten unstrukturierten Datensatz klar werden, und wie ein Bericht über Clusterdokumente erstellt wird.
Keine perfekte Übereinstimmung, deckt aber viele Themen von Sams Vortrag ab. Dieses Webinar zeigt, wie Sie mit JMP Text Explorer unstrukturierten Text analysieren. Sie lernen, wie Sie ähnliche Begriffe interaktiv konsolidieren, Begriffe neu codieren, die zugrunde liegenden Muster in Ihren Textdaten verstehen und die Daten in Ihre Analysen einbeziehen. Das Webinar behandelt die Identifizierung von Schlüsselwörtern und Phrasen anhand von Begriffs- und Phrasenlisten, Wortwolken und Zusammenfassungen. Überprüfung eines Begriffs oder einer Phrase im Kontext; interaktiv stammend; Interpretation von Stammberichten und Stammausnahmen; und Rekodieren und Parsen von regulären Ausdrücken.
