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JMP® のモデリングとスクリプト作成を通じてビッグデータのビジネス上の意思決定を推進

Veeraporn Kullatham veerapornkullat0 、ライフサイクルおよび信頼性エンジニア、GE パワー サービス

Brad Foulkes bradford.foulkes 氏、GE パワー サービス社、ライフ アナリティクス担当主席エンジニア

データを使用してビジネス上の意思決定を行うには、多くの場合、データを操作して分析し、ユーザーが理解しやすいシンプルな形式に変換する必要があります。このプレゼンテーションは、JMP を使用して、非常に乱雑なデータ セットを、顧客が運用に関する意思決定を支援するために私のビジネスで使用できる形式に変換するケース スタディです。この分析では、故障の物理学と経験的データを組み合わせて、何がイベントを引き起こし、何がそうでないかをよりよく理解し、将来のイベントとイベントまでの残り時間を予測するのに役立ちます。その過程で、テーブルの概要と行関数、生存モデリング、データベース接続によるスクリプト作成、回帰モデリング、結果を伝達するためのグラフィカル機能など、JMP のいくつかの側面が使用されました。 JMP は他のデータベースやデスクトップ ソリューションよりも優れたパフォーマンスを実現できるため、データの操作と集計にも使用されました。その結果、エンド ユーザーにとって役立つモデルと、将来分析を簡単に実行するために実行できるスクリプトが得られます。

予測モデリング