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높은 처리량 스크리닝

이 사례 연구에 대해 무엇을 좋아합니까?

• R&D에서 나온 것입니다. EDA 및 예측 모델링에 대한 대부분의 과학 및 엔지니어링 사례 연구는 제조에서 나온 것입니다.
• 데이터는 저널 기사(첨부 .pdf)에서 가져온 것이므로 실제 데이터입니다.
• "와우" 요소인 매우 매력적인 비주얼을 보여줄 수 있습니다.
• Excel에서는 불가능했던 중요한 통찰력을 추출하는 간단하고 강력한 방법을 보여줄 수 있습니다.
• JMP Pro 방법이 상당히 작은 데이터에 대해서도 표준 모델링보다 성능이 우수함을 보여줄 수 있습니다.

 

 

누구를 위한 것입니까?

• 화학 물질 또는 소분자 제약 개발 분야의 모든 사람과 매우 관련이 있어야 합니다.
• R&D 관계자라면 누구나 자신의 상황에 맞게 해석할 수 있어야 합니다.

 

어떻게 사용해야 하나요?

1. 150행 하위 집합 또는 전체 데이터를 사용하여 태블릿 데모에 따라 EDA를 데모할 수 있습니다. 첨부된 슬라이드는 사용하고 싶은 고객 상황의 뒷이야기를 제공합니다.
2. JMP Pro에서 예측 모델링을 시연하는 데 사용할 수 있습니다. 첨부된 저널과 아래 비디오는 이러한 유형의 데모를 보여줍니다. Model Screening을 사용하여 모델을 만든 다음 Formula Depot를 사용하여 전체 데이터에 최상의 모델을 적용하고 성능을 확인하십시오. 이 모델은 완벽하지는 않지만 단 150개의 하위 집합에서 모든 4608개의 가능성을 예측하는 데 매우 훌륭합니다!

 

어떤 플랫폼을 사용할 수 있습니까?

• 분포
• 그래프 빌더
• 분할
• 모델 심사
• 포뮬러 디포
• 더...