En la búsqueda de Novonesis por comprender el rendimiento de los productos de levadura industrial en condiciones específicas de los clientes, nuestros grupos de investigación y desarrollo de aplicaciones se destacan en la generación de conjuntos de datos interesantes para seleccionar las mejores levaduras candidatas a escala del cliente. Los científicos emplean periódicamente estadísticas para abordar preguntas complejas relacionadas con escenarios de clientes tanto amplios como específicos.
La introducción de métodos bayesianos en las bibliotecas de Python ha mejorado significativamente nuestra capacidad para calcular modelos y facilitar decisiones basadas en datos basadas en probabilidades, incluso cuando los resultados tradicionales estadísticamente significativos no están disponibles. Además, las nuevas capacidades de JMP 18 permiten una integración perfecta con Python, lo que permite a nuestros científicos generar grandes conjuntos de datos y abordar consultas específicas de los clientes sin salir de JMP. Al aprovechar los datos de investigación de aplicaciones, los datos de pruebas de clientes y la información previa, nos embarcamos en un viaje para caracterizar nuestras decisiones con base en datos informados y estadísticas bayesianas, en lugar de depender de tendencias estadísticamente insignificantes. Este enfoque tiene como objetivo proporcionar una comprensión y una cuantificación más completas del desempeño, lo que en última instancia conduce a una toma de decisiones más informada.
