Dans la quête de Novonesis de comprendre les performances des produits de levure industriels dans les conditions spécifiques des clients, nos groupes de recherche et de développement d'applications excellent dans la génération d'ensembles de données perspicaces pour sélectionner les meilleurs candidats de levure à l'échelle du client. Les scientifiques utilisent régulièrement des statistiques pour répondre à des questions complexes liées à des scénarios clients à la fois généraux et spécifiques.
L'introduction des méthodes bayésiennes dans les bibliothèques Python a considérablement amélioré notre capacité à calculer des modèles et à faciliter les décisions basées sur des données basées sur des probabilités, même lorsque les résultats traditionnels statistiquement significatifs ne sont pas disponibles. De plus, les nouvelles fonctionnalités de JMP 18 permettent une intégration transparente avec Python, permettant à nos scientifiques de générer de grands ensembles de données et de répondre aux demandes spécifiques des clients sans quitter JMP. En tirant parti des données de recherche d'applications, des données d'essais clients et des informations préalables, nous nous lançons dans un voyage visant à caractériser nos décisions sur la base de données éclairées et de statistiques bayésiennes, plutôt que de nous appuyer sur des tendances statistiquement insignifiantes. Cette approche vise à fournir une compréhension et une quantification plus complètes de la performance, conduisant finalement à une prise de décision plus éclairée.
