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liliconcom · 2022-09-04T20:49:55+00:00

高通量篩選你喜歡這個案例研究的哪一點？ * 它來自研發部門——我們針對 EDA 和預測建模的大多數科學和工程案例研究都來自製造部門。 * 數據來自期刊文章（附件 .pdf），因此是真實數據。 * 你可以展示非常引人注目的視覺效果——“哇”的因素。 * 您可以展示簡單、強大的方法來提取 Excel 無法獲得的重要見解。 * 您可以證明 JMP Pro 方法的性能優於標準建模，即使對於相當小的數據也是如此。它是給誰的？ * 它應該與化學品或小分子藥物開發的任何人都非常相關。 * 研發部門的任何人都應該能夠看到它如何轉化為他們的情況。我應該如何使用它？ * 根據平板電腦演示，您可以使用 150 行子集或完整數據來演示 EDA。…

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高通量篩選

你喜歡這個案例研究的哪一點？

它來自研發部門——我們針對 EDA 和預測建模的大多數科學和工程案例研究都來自製造部門。
數據來自期刊文章（附件 .pdf），因此是真實數據。
你可以展示非常引人注目的視覺效果——“哇”的因素。
您可以展示簡單、強大的方法來提取 Excel 無法獲得的重要見解。
您可以證明 JMP Pro 方法的性能優於標準建模，即使對於相當小的數據也是如此。

Heat Map.png

它是給誰的？

它應該與化學品或小分子藥物開發的任何人都非常相關。
研發部門的任何人都應該能夠看到它如何轉化為他們的情況。

我應該如何使用它？

根據平板電腦演示，您可以使用 150 行子集或完整數據來演示 EDA。隨附的幻燈片提供了您可能希望使用的客戶情況的背景故事。
您可以使用它在 JMP Pro 中演示預測建模。隨附的期刊和下面的視頻顯示了此類演示的示例。使用 Model Screening 構建模型，然後使用 Formula Depot 將最佳模型應用於完整數據並查看其性能如何。該模型並不完美，但它在從 150 個子集中預測所有 4608 個可能性方面做得非常好！

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