Novonesis strebt danach, die Leistungsfähigkeit industrieller Hefeprodukte unter spezifischen Kundenbedingungen zu verstehen. Unsere Anwendungsforschungs- und Entwicklungsgruppen sind hervorragend darin, aufschlussreiche Datensätze für die Prüfung der besten Hefekandidaten im Kundenmaßstab zu generieren. Wissenschaftler verwenden regelmäßig Statistiken, um komplexe Fragen zu beantworten, die sich sowohl auf allgemeine als auch auf spezifische Kundenszenarien beziehen.
Die Einführung bayesscher Methoden in Python-Bibliotheken hat unsere Fähigkeit, Modelle zu berechnen und datenbasierte Entscheidungen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten zu treffen, erheblich verbessert, selbst wenn herkömmliche statistisch signifikante Ergebnisse nicht verfügbar sind. Darüber hinaus ermöglichen die neuen Funktionen in JMP 18 eine nahtlose Integration mit Python, sodass unsere Wissenschaftler große Datensätze generieren und kundenspezifische Anfragen beantworten können, ohne JMP zu verlassen. Durch die Nutzung von Anwendungsforschungsdaten, Kundentestdaten und Vorabinformationen begeben wir uns auf eine Reise, um unsere Entscheidungen auf der Grundlage fundierter Daten und bayesscher Statistiken zu charakterisieren, anstatt uns auf statistisch unbedeutende Trends zu verlassen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, ein umfassenderes Verständnis und eine Quantifizierung der Leistung zu ermöglichen, was letztendlich zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führt.
