Nel tentativo di Novonesis di comprendere le prestazioni dei prodotti a base di lievito industriale nelle condizioni specifiche del cliente, i nostri gruppi di ricerca e sviluppo applicativo eccellono nella generazione di set di dati approfonditi per lo screening dei migliori candidati lievito su scala del cliente. Gli scienziati utilizzano regolarmente le statistiche per affrontare domande complesse relative a scenari di clienti sia ampi che specifici.
L’introduzione dei metodi bayesiani nelle librerie Python ha migliorato significativamente la nostra capacità di calcolare modelli e facilitare decisioni basate sui dati basate su probabilità, anche quando i tradizionali risultati statisticamente significativi non sono disponibili. Inoltre, le nuove funzionalità di JMP 18 consentono un'integrazione perfetta con Python, consentendo ai nostri scienziati di generare grandi set di dati e rispondere a richieste specifiche dei clienti senza lasciare JMP. Sfruttando i dati della ricerca applicativa, i dati delle prove dei clienti e le informazioni precedenti, stiamo intraprendendo un viaggio per caratterizzare le nostre decisioni sulla base di dati informati e statistiche bayesiane, anziché fare affidamento su tendenze statisticamente insignificanti. Questo approccio mira a fornire una comprensione e una quantificazione più complete delle prestazioni, portando in definitiva a un processo decisionale più informato.
