Il 19 novembre, JMP ha offerto il webinar Tecnicamente parlando, Costruire un sistema di avviso di epidemia di malattia utilizzando sorveglianza e analisi. Presentato da Sam Edgemon di SAS, il webinar evidenzia come Edgemon abbia utilizzato le carte di controllo JMP e il database dei sintomi per identificare un'epidemia di norovirus del 2010 un mese prima che le reti di notizie regionali fossero in grado di riferire sull'epidemia.
Edgemon spiega come utilizza l'analisi delle componenti principali per trovare le regioni della Carolina del Nord in cui i sintomi di COVID-19 sono più prevalenti. Dimostra come l'uso di dati a livello di sintomi più granulari combinato con tecniche statistiche innovative abbia il potenziale per identificare più rapidamente focolai di malattie limitando i falsi positivi. Utilizzando i dati dei reparti di emergenza, dei servizi di ambulanza, dei centri antiveleni e dei social media, Sam ha dimostrato come i dati testuali non strutturati possano essere combinati con un'ampia gamma di altri dati a livello di sintomi per individuare focolai precedentemente nascosti; come identificare tempestivamente potenziali "punti caldi" utilizzando tecniche statistiche non solitamente associate alla sorveglianza biologica; e come queste tecniche potrebbero essere utilizzate per fare la differenza durante l'attuale pandemia, così come quella successiva.
Per aiutare il team di vendita di JMP a impegnarsi in conversazioni post-evento più significative e produttive con clienti e potenziali clienti, abbiamo creato il seguente elenco di risorse consigliate da posizionare. Qualsiasi risorsa che appare in questo elenco è considerata pertinente all'argomento, all'area di applicazione o al settore , ha un buon rendimento ed è abbastanza recente da poter essere condiviso. Per aiutare a distinguere tra le risorse, includiamo anche un breve riassunto, alcune parole di commento e un sistema a 4 stelle per identificare il "meglio del meglio".Se hai domande sui consigli relativi a questo evento, non esitare a contattarmi.
Questo webinar Tecnicamente parlando si abbina molto bene al contenuto dell'evento di Sam. Andrea Coombs illustra un esempio basato sulla costruzione di modelli predittivi per il rischio di malattia arteriosa periferica utilizzando i dati dei sondaggi National Health and Nutrition Examination Surveys. Dimostra come JMP, le carte di controllo multivariate, possono essere utili per esaminare i fattori di rischio per lo sviluppo di una particolare malattia: la capacità di associare i fattori di rischio alla probabilità di malattia offre l'opportunità di adottare misure preventive che possono salvare vite umane. Lungo la strada mostra anche come costruire modelli logistici tradizionali, creare modelli alternativi utilizzando approcci di modellazione più moderni e come applicare tecniche di convalida e confronto dei modelli per determinare il miglior modello per la previsione del rischio di malattia.
Questo webinar non di serie, molto frequentato, è stato creato in risposta al precoce aumento di COVID negli Stati Uniti Ha ricevuto ottime recensioni e continua a essere una delle nostre risorse più forti sotto tutti gli aspetti. Byron Wingerd utilizza i dati della Johns Hopkins University per dimostrare di preparare e pulire i dati con JMP; come modellare la trasformazione e le funzioni degli annunci in un set di dati esistente; come costruire mappe integrative e modi per comunicare efficacemente le tue scoperte agli altri. Mostra JMP in azione in un modo pertinente e riconoscibile.
3 Stelle Creazione e confronto di modelli predittivi utilizzando JMP Pro, Webinar su JMP
Questo video Mastering JMP discute i tipi e le tecniche dei modelli; i ruoli dei dati di test, addestramento e convalida; e come confrontare i modelli. È rilevante per questo webinar perché mostra come costruire, convalidare e confrontare modelli per prevedere il rischio di malattia utilizzando dati demografici e sulla malattia. utilizzando JMP Pro. Include sezioni sulla regressione logistica generalizzata e penalizzata, foresta bootstrap, albero potenziato e confronto di modelli.
3 stelle Affrontare i dati non strutturati con l'esplorazione del testo , Parlando tecnicamente
I dati non strutturati erano al centro del webinar di Edgemon. Questo webinar Technically Speaking discute modi efficienti per analizzare i dati non strutturati utilizzando JMP. I partecipanti apprenderanno nuove funzionalità avanzate di esplorazione del testo disponibili in JMP che consentono di estrarre rapidamente informazioni dettagliate dai dati basati su testo. Il webinar esplora anche i collegamenti tra l'uso delle parole e il documento di origine, come le nuvole di parole possono aiutare a visualizzare la frequenza delle parole in un modo che rende chiari i temi prevalenti in un dato set di dati non strutturato e come generare un rapporto sui documenti di clustering.
Non è una corrispondenza perfetta, ma copre molti argomenti del discorso di Sam. Questo webinar mostra come utilizzare JMP Text Explorer per analizzare il testo non strutturato. Imparerai come consolidare in modo interattivo termini simili, ricodificare termini, comprendere i modelli sottostanti nei dati di testo e includere i dati nelle tue analisi. Il webinar copre l'identificazione di parole e frasi chiave utilizzando elenchi di termini e frasi, nuvole di parole e conteggi di riepilogo; rivedere qualsiasi termine o frase nel contesto; arginare interattivamente; interpretazione dei rapporti staminali e delle eccezioni staminali; e ricodificare e analizzare le espressioni regolari.
