利用文本挖掘的力量：分析 FDA 召回和檢查觀察結果Heath Rushing，Adsurgo 共同創辦人兼負責人
James Wisnowski，Adsurgo 共同創辦人兼負責人
大多數組織都在分析結構化數值數據，例如產品試驗、研發、流程開發、流程監控、銷售和行銷以及商業製造。結構化數字資料數量眾多，並且在大多數組織中使用。然而，大多數儲存的數據不是數位的；它以報告和文件中的非結構化文字形式出現，例如調查結果和不合格報告。雖然這些公司花費資源來收集這些非結構化文字數據，但他們並沒有對其進行任何操作。儘管將介紹的概念適用於任何行業，但演講者將演示對監管合規文件中非結構化文字資料的分析。使用調用 R 的 JMP 腳本，演講者將演示端到端示例，從將不同的文本源（來自文本文件文件夾和直接來自 FDA 網站）組裝到結構化數據集中，構建文檔術語開始矩陣，然後應用聚類別分析和決策樹等資料探勘方法來發現以前未知的關係。雖然將討論相關理論，但演講的重點是讓觀眾了解使用 JMP 從監管合規文件中發現有用且可操作的合規性和業務見解。
JSL應用程式開發
