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JMP®의 모델링 및 스크립팅을 통해 빅 데이터 비즈니스 의사결정 추진

Veeraporn Kullatham veerapornkullat0​ , GE Power Services의 수명 주기 및 신뢰성 엔지니어

Brad Foulkes bradford.foulkes , GE Power Services Lifing Analytics 수석 엔지니어

데이터를 사용하여 비즈니스 의사결정을 내리려면 데이터를 조작하고 분석한 다음 사용자가 쉽게 소화할 수 있는 간단한 형식으로 변환해야 하는 경우가 많습니다. 이 프레젠테이션은 JMP를 사용하여 매우 지저분한 데이터 세트를 고객이 운영에 대한 결정을 내리는 데 도움이 되는 형식으로 변환하는 사례 연구입니다. 분석은 고장의 물리학과 경험적 데이터를 결합하여 이벤트를 유발하는 요소와 그렇지 않은 요소를 더 잘 이해하고 향후 이벤트와 이벤트까지 남은 시간을 예측하는 데 도움을 줍니다. 그 과정에서 테이블 요약과 행 함수, 생존 모델링, 데이터베이스 연결을 통한 스크립팅, 회귀 모델링, 결과 전달을 위한 그래픽 기능 등 JMP의 여러 측면이 사용되었습니다. JMP는 다른 데이터베이스 및 데스크톱 솔루션보다 우수한 성능을 제공하므로 데이터 조작 및 집계에도 사용되었습니다. 그 결과 최종 사용자에게 유용한 모델과 향후 분석을 쉽게 수행하기 위해 실행할 수 있는 스크립트가 탄생했습니다.

예측 모델링