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분석적 문제 해결을 위한 JMP 사용: 실제 사례 기반 학습 경험(2021-US-EPO-860)

레벨: 초심자

 

Anita Lee-Post, 켄터키 대학교 교수
Ram Pakath, 켄터키 대학교 교수

 

분석 문제 해결을 위해 JMP를 사용하여 학생들에게 사례 기반 학습 경험을 제공하기 위해 실제 응용 프로그램 사용 사례를 만들었습니다.사용 사례는 학생들이 미국에서 COVID 백신 수용에 대한 분석 기반 통찰력을 생성하고 분석 기반 의미 형성, 통찰력 생성, 및 의사 결정 제안.구체적으로 학생들은 클러스터 분석, 연관 규칙 분석 및 텍스트 마이닝을 서로 연계하여 수행합니다. 군집 분석 결과는 예방 접종에 대한 태도에 지리적 차이가 있는지, 백신 망설임을 극복하기 위해 노력을 기울여야 하는 위치와 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.연관성 규칙 분석의 결과는 백신 접종에 대한 태도 수준이 지역 간 백신 섭취와 가장 강하게 연관되는 정도와 연관성에 시간적 차이가 있는지 여부를 밝히는 데 도움이 됩니다.텍스트 마이닝의 결과는 백신 접종 경험을 설명하는 데 자주 사용되는 단어를 식별하고 경험에 대한 긍정적인 인식과 부정적인 인식을 구분하는 데 도움이 됩니다.학생 학습 결과 평가의 경험적 증거는 JMP를 사용한 분석적 문제 해결 교육학에서 실제 사용 사례를 사용하는 효과에 대한 신뢰를 부여합니다.

 

 

자동 생성된 성적표...

 

스피커	성적 증명서
재니스 르보, JMP	녹음하고 저는 이것을 녹음할 예정이며 귀하의 허락을 받았는지 알려드리고 싶었습니다.
아니타 리포스트	그래 그래.
재니스 르보, JMP	당신은 제가 검토할 물건이 있다고 생각하실 텐데요, 괜찮으시다면, 질문이 있으시면 여기 있는 제 체크리스트일 뿐입니다.
	나.
	이름 회사와 초록 제목을 확인할 수 있습니다.
	예, 알겠습니다. 쉽게 들어오고 공동 발표자가 없습니다. 여기에서 귀하를 봅시다.
	마이크 소리가 좋습니다.
	휴대 전화와 컴퓨터를 음소거로 만드셨다니 다행입니다.
	그래 그래.
아니타 리포스트	오, 이 컴퓨터, 하지만 당신의 충고 사이먼이 말합니다.
	흠.
	나는 내가 단지 전원을 끄지 않을 것이라고 확신하지 못한다.
	내 것과 같은 소음.
	이메일.
재니스 르보, JMP	예, 그들이 여기에 있는 동안 당신의 존재라면 예, 당신은 당신이 산만해지지 않는다는 것을 알 수 있고, 당신에게 히터가 있는지 또는 지금 당장 히터가 켜져 있지 않을지 모르겠습니다.
	좋아요.
	여기에 발표자 디스플레이를 1920 x 1080으로 설정한다고 나와 있습니다.
	맞아요.
	나.
아니타 리포스트	그러길 바란다.
재니스 르보, JMP	알겠습니다. 그런 다음 여기에서 발표자가 다른 응용 프로그램의 Skype Outlook을 닫는 방법을 살펴보겠습니다. 알겠습니다.
	당신이 당신의 프리젠테이션과 함께 라이브로 갈 때마다 당신 자신을 소개해주세요.
아니타 리포스트	오 예, 그것은 거래의 일부이므로 이것에서도 음성을 끄려고 합니다.
재니스 르보, JMP	좋아, 그게.
	우리가 할 일은 당신이 발표를 시작할 준비가 되었을 때 나 자신을 음소거하고 내 비디오를 중지할 것입니다.
	그래서 나는 당신을 산만하게하지 않습니다.
아니타 리포스트	그래서 음 그냥 갈거야.
	화면을 공유하거나 어떻게 될까요?
	네, 제 파워포인트입니다.
재니스 르보, JMP	화면을 공유하게 됩니다.
아니타 리포스트	좋아요.
재니스 르보, JMP	그리고 나는 당신이 나를 볼 수 없도록 모든 것을 녹음할 것입니다.
	지금은 저를 볼 필요가 없습니다. 계속 진행하여 화면을 공유하세요. 제가 볼 수 없으면 알려드리고 음소거하겠습니다. 그런 다음 언제, 바로 끝, 당신이 말하면 오늘은 끝납니다 또는 이것으로 내 발표를 마치겠습니다.
	무엇이든 당신을 위해 작동합니다.
아니타 리포스트	그리고 그래야 할 수도 있다고 생각합니다.
	부부는 지저분하게 걸립니다.
	너무 길어서 오늘 여기까지 오려고 했는지 모르겠습니다.
	나.
아니타 리포스트	그래서 잘 모르겠습니다. 동영상을 개선하기 위해 몇 가지 트릭을 수행할 수 있습니다.
재니스 르보, JMP	너도 알듯이.
	당신이 알 수 있도록 편집하세요. 저도 당신만큼 긴장하고 있습니다. 아무 일도 일어나지 않으면 우리가 할 수 있는 일에 대해 긴장할 필요가 없습니다.
	그러니 하지마.
	준비가 되셨다면 언제든지 준비가 되어 있습니다. 계속해서 화면을 공유하고 싶으시다면.
아니타 리포스트	우리가 보는 것처럼.
재니스 르보, JMP	완벽합니다. 볼 수 있습니다.
	정말 좋아 보입니다.
	이런.
아니타 리포스트	당신은 작은 음 볼 수 있습니다.
	기본적으로 줌 캐스트 웰이라고 부르는 것은 거래하는 것입니다.
	거기에 당신에, 그리고 이것은에 모퉁이에 나였다.
재니스 르보, JMP	무슨 말씀이신지 모르겠습니다. 제 말은 제가 지금 귀하의 화면을 보고 있다는 뜻입니다. 온라인 디스커버리 서밋이라고 표시된 다음 반대편에 영국을 걸었지만 당신은 그랬습니다.
아니타 리포스트	내 화면에서 내가 보는 것을 당신이 볼 수 없다는 의미는 좋지 않습니다. 내 화면에서 나는 본다는 것은 내가 너무 작다고 가정하기 때문입니다.
	의 이미지.
	참여하고 있는 사람들.
재니스 르보, JMP	또는.
아니타 리포스트	우리의 비디오.
재니스 르보, JMP	바로바로 그래서 당신이 될 것입니다. 이제 내 비디오를 중지할 것입니다.
아니타 리포스트	그래서 기본적으로 나는 부럽다.
	어리석게도 모든 청중은 내 얼굴을 보지 못할 것입니다. 기본적으로 배경에서 내 목소리가 내 남자의 펌프입니다.
재니스 르보, JMP	그들은 지금 당신의 얼굴을 볼 것입니다.
아니타 리포스트	오, 그들은 할 수 있습니다.
재니스 르보, JMP	예, 그들은 당신의 얼굴이 될 것이므로 당신은 말할 것이고 당신은 Can you see my picture now에서 내 사진을 볼 수 있습니다.
아니타 리포스트	예, 저는 할수 있습니다.
재니스 르보, JMP	네, 하지만 누군가를 보고 있는 것처럼 기분이 좋아져요.
	내 사진을 보거나 실제로 카메라를 바로 보고 프레젠테이션을 보면 그것이 당신에게 어떤 것인지 알 것입니다.
아니타 리포스트	좋습니다. 시도해 보겠습니다.
	감사합니다. 다시 시도해 보겠습니다.
재니스 르보, JMP	그들이 들어가서 당신을 위해 그것을 편집하지만 우리는 그냥.
	음소거하고 편안할 때마다 시작하겠습니다.
	알겠습니다. 훌륭한 일을 하도록 하겠습니다.
	알겠습니다. 음소거하겠습니다.
	좋아요.
아니타 리포스트	안녕하세요.
	2021 JMP 디스커버리
	정상 회담. 제 이름은 아니타 리포스트입니다. 오늘 내 프레젠테이션의 제목은
	사용
	제 동료인 Ron Pakath 박사와 공동 집필한 실제 사례 기반 학습 경험입니다.
	먼저 분석 교육에 JMP를 사용한 경험에 대한 몇 가지 배경을 말씀드리겠습니다.
	2019년 가을에 켄터키 대학교에서 비즈니스 분석...비즈니스 분석 부전공 프로그램을 시작했습니다.
	해당 프로그램의 첫 번째 과정은 분석 개념 및 소프트웨어 기술 개발에 중점을 둔 비즈니스 분석 입문이라고 합니다.
	JMP는 우리가 선택한 첫 번째 소프트웨어가 되었습니다.
	데이터 정리, 시각화 및 데이터 마이닝을 포함하여 우리가 원하는 분석 기술 집합을 개발하는 것과 잘 일치하는 기능을 가지고 있습니다.
	실제 사례 기반 학습이 소프트웨어 기술을 가르치고 배우는 데 효과적인 것으로 입증되었기 때문에 우리는 COVID-19 팬데믹을 애플리케이션 컨텍스트로 사용하여 학생들이 분석적 문제 해결을 위해 JMP를 사용하도록 유도하는 여러 사례를 만듭니다.
	오늘 소개해드릴 사례는 코로나19 백신 관련 데이터를 획득, 정제, 수정, 분석한 사례입니다.
	클러스터 분석, 연관 규칙 분석 및 텍스트 마이닝을 수행합니다.
	통찰력을 얻기 위해
	다양한 COVID 백신 관련 문제로.
	그래서 우리처럼
	당신에게 약간의 맛을 제공
	뭐야
	JMP 분석에는 다음 데이터를 기반으로 하는 클러스터 분석에서 알 수 있습니다.
	Facebook 사용자를 응답자로 사용한 Carnegie Mellon의 COVID 증상 설문 조사.
	이들의 설문조사에서 특히 관심이 가는 데이터는 집계를 통해 측정되는 백신 수용도입니다.
	만약 그렇다면 COVID 백신을 확실히 선택하거나 아마도 선택할 것이라고 말하는 응답자 비율의 일일 수
	그날 그들에게 제안했습니다.
	그래서 2020년 12월부터 2021년 2월까지의 백신 수용 데이터를 분석하기 위해 K 평균 클러스터링을 사용합니다.
	이 지도에 표시된 대로 50개 주와 컬럼비아 특별구는
	세 개의 클러스터로 그룹화되었습니다.
	78%의 높은 수용률은 파란색으로 표시됩니다.
	더 낮은 수용도,
	66%,
	는 빨간색으로 표시되고 녹색은 중간 수용도이며 수용도는 73%입니다.
	이 매우 간단한 클러스터 분석에서
	합격률 향상을 위한 노력에 집중할 것을 권고받았습니다.
	빨간색 상태, 여기에서 백신 수용률이 낮은 빨간색 상태를 대상으로 합니다.
	그런 다음 수락 데이터와 함께

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