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liliconcom · 2022-07-21T17:24:17+00:00

C62 高通量筛选您喜欢这个案例研究的哪些方面？ * 它来自研发——我们针对 EDA 和预测建模的大部分科学和工程案例研究都来自制造。 * 数据来自期刊文章（附件.pdf），因此是真实数据。 * 您可以展示非常引人注目的视觉效果 - “哇”因素。 * 您可以展示简单、强大的方法来提取 Excel 无法实现的重要见解。 * 您可以证明，即使对于相当小的数据，JMP Pro 方法也优于标准建模。它是给谁的？ * 它应该与化学或小分子药物开发的任何人都非常相关。 * 研发部门的任何人都应该能够看到它如何转化为他们的情况。我应该如何使用它？ * 您可以按照 Tablet 演示使用 150 行子集或完整数据来演示 EDA。…

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C62 高通量筛选

您喜欢这个案例研究的哪些方面？

它来自研发——我们针对 EDA 和预测建模的大部分科学和工程案例研究都来自制造。
数据来自期刊文章（附件.pdf），因此是真实数据。
您可以展示非常引人注目的视觉效果 - “哇”因素。
您可以展示简单、强大的方法来提取 Excel 无法实现的重要见解。
您可以证明，即使对于相当小的数据，JMP Pro 方法也优于标准建模。

Heat Map.png

它是给谁的？

它应该与化学或小分子药物开发的任何人都非常相关。
研发部门的任何人都应该能够看到它如何转化为他们的情况。

我应该如何使用它？

您可以按照 Tablet 演示使用 150 行子集或完整数据来演示 EDA。随附的幻灯片提供了您可能喜欢使用的客户情况的背景故事。
您可以使用它在 JMP Pro 中演示预测建模。随附的日志和下面的视频显示了此类演示的示例。使用 Model Screening 构建模型，然后使用 Formula Depot 将最佳模型应用于完整数据并查看其性能。该模型并不完美，但它在从 150 个子集中预测所有 4608 种可能性方面做得非常好！

我们可以使用哪些平台？

分配
图形生成器
划分
模型筛选
配方库
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实例探究

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