Ciao. Bene Mattina, tutti.
Questo È Saijac Lami E I Avere Mio compagno di squadra, Zhe Diao.
Fondamentalmente, Noi Sono a Attività commerciale analisi laureato studenti
da Campus di Stamford dell'Università del Connecticut.
Poco Di la nostra esposizione A JMP.
Noi Avere ampiamente usato JMP
In il nostro P modello di revisione corso In Nostro primo semestre .
Noi sentito suo a molto facile E molto potente attrezzo,
E Là È a quantità Noi Potere Fare da Esso.
Noi Sono Ancora esplorare IL molti caratteristiche Di IL JMP.
Oggi, Noi Sono Qui A presentiamo il nostro lavoro svolto durante l'estate
quello è un cuore fallimento previsione usando moderno screening piattaforma.
Noi Sono chiamando Esso migliorato Perché Noi utilizzo parecchi Piattaforme JMP
A leva previsioni.
In arrivo A IL ordine del giorno Oggi, COSÌ Questo È Appena UN panoramica diapositiva
da Quale Voi volevo Ottenere IL succo Di Che cosa Noi Sono facendo,
Noi parlato Di seguito di IL tre diapositive,
Quale Noi Dove Noi parlare Di pre-elaborazione
E Alcuni EDA, Quale Noi Avere Fatto, E IL modellazione.
In arrivo A IL introduzione,
Noi Sapere Quello malattie cardiovascolari
È IL numero uno causando Di IL morte a livello globale,
rivendicando UN stimato Di 70.9 miliardi di vite In 2019.
Esso conti per in giro 32 % Di deceduti in tutto il mondo ogni anno.
In Nostro problema, COSÌ Noi Avere preso un raccolto dati impostato,
E Noi sviluppato a classificazione modello per classificando IL cuore malattia.
Noi Anche leva Questo previsioni usando IL modello screening,
capitale confronto E attaccamento caratteristica In IL JMP 16.
IL modello produzione Volere aiuto In comprensione IL importanza Di fattori
Quello Sono primo A cuore malattia E IL probabilità.
Noi Anche Trovare IL probabilità Di in via di sviluppo IL cuore malattia,
a meno che quando sotto c medio condizioni.
Riassumendo Nostro obiettivo È A costruire IL migliore modello E Trovare IL fattori
Quello Sono primo A IL cuore fallimento usando IL JMP 16 piattaforma.
In arrivo A a metodologia E poco Di Nostro dati impostato,
IL dati impostato incluso in giro 918 partecipanti da diverso Paesi.
Là Sono 11 fattori associato A cuore fallimento,
come COME età, sesso, sangue pressione, E sangue glucosio.
Come siamo andati A Nostro previsioni
È Noi prima esecuzione IL pre-elaborazione Di IL dati
di esplorare Se Là Sono Qualunque mancante valori O Qualunque valori anomali.
Inoltre, noi abbiamo eseguito IL EDA analisi A capire IL importanza
E IL relazione Di IL ogni caratteristica In relazione A IL cuore fallimento.
A costruire IL modello,
Noi incorporato IL seguendo JMP 16 capacità In Nostro metodologia.
IL prima cosa È IL Modello Screening.
Quale È UN efficiente piattaforma, a simultaneamente montaggio,
confrontando E esplorando, selezione
E Poi distribuzione IL migliore predittivo modello.
IL Prossimo viene IL Modello Confronto, Quale UN facile piattaforma
A confrontare E selezionare IL migliore- eseguendo predittivo modello.
Prossimo arriva il cruscotto È UN efficiente modo
A Meglio rappresentano il nostro EDA in modo conciso.
Noi Potere correre Qualunque tempo COME IL nuovo dati È disponibile.
Io sono in arrivo A Nostro risultati.
Questo È Appena panoramica Di IL risultati Quale Noi avevo.
Utilizzando IL modello screening,
Noi identificato Quello IL Potenziato Albero È Nostro migliore modello.
Noi scegliere E Noi Avere Anche non Appena SU precisione.
Noi messa a fuoco SU Quale È avendo IL meno uno valutare,
Perché Noi Fare non Volere Nostro modello A Avere alto falso positivi,
Perché Noi non Volere IL cuore valutare,
Piace cuore fallimento predire pazienti non A lavoro COME non rilevato.
Basato su Questo, Noi Avere scelto IL Potenziato Albero COME Nostro migliore modello.
In arrivo A IL colonna contributi,
COSÌ Quando Noi Sono, quando noi provato A identificare
Che cosa Sono IL importante fattori Quello Sono causando IL cuore fallimento previsione.
Quando si utilizza IL Potenziato Albero,
Noi identificato Quello Angina da sforzo,
COSÌ Quale È Se a persona ha
IL In- utilizzo Dolore dovuto A esercizio
E Anche Digiuno Bs, livello di glucosio nel sangue,
ECG a riposo, pendenza ST, tipo di dolore toracico
sono pochi parametri su 11,
contribuiscono a circa il 75% di l'insufficienza cardiaca.
Successivamente si passa ad un'analisi più approfondita, Zhe Diao lo farà Essere prendendo cura.
Ok, dopo screening Attraverso IL di base informazioni Di IL dati,
come COME bersaglio caratteristica, predittivo variabili, dati tipi,
Nostro analisi lavoro Volere inizio con dati pulizia.
Noi Bisogno A Affare con mancante valori E Tutto strati primo a Ottenere a pulito dati.
JMP fornisce a varietà Di modi A esplorare E Affare con loro.
Per IL mancante valore, JMP può display IL dettagli
In IL riepilogo tavolo sono raramente display loro In cella complotto O albero mappa.
Oggi, Noi spettacolo IL statistico tavolo Qui,
Quale È Anche a modo A Ottenere le informazioni Noi Volere.
Noi Potere Vedere Quello Là È NO mancante valore In Nostro dati.
Ma Quando Voi ulteriore esplorare IL dati distribuzione, Voi Volere Trovare Quello
alcuni indicatori utilizzo IL numero zero A sostituire IL mancante valore.
Noi trattare IL dati zero con cancellazione E IL media sostituzioni Perché
IL valore Di IL Guida indicatore non può Essere zero.
Per IL Valore anomalo,
diagramma a scatola E esplorare Modulo anomalo Sono comune metodi.
Oggi, Noi utilizzo IL Ana, l'anomalia funzione di lisi,
E c'è a multi-variato modulo,
Quale riflettere IL distanza Di a multidimensionale spazio
in Questo Mahalanobis Distanza Grafico.
Noi Avere conservare Questo Valori anomali in questo analisi Perché Noi considerare Quello
questo è un comune fenomeno In medico test risultati.
Dopo completando questi passi,
Noi Ottenere IL pulito dati, E Poi Noi entrare IL dati esplorazione palcoscenico.
In Questo fare un passo, Noi costruito Alcuni comunemente usato
IL grafici A spettacolo Alcuni informazioni contenuto quantità dati.
JMP fornisce noi molti scelte In questa parte
come COME albero mappa, squillo grafico, sbarra grafico e zero.
Da questi grafici, Noi Sapere Quello IL proporzione Di maschio
sofferenza da cuore fallimento È due volte Quello Sono femmina.
80 % Di pazienti con cuore fallimento Avere diabete
E 77 persone Avere NO sintomi Di Petto Dolore,
Quale rivela IL impercettibilità Di IL malattia.
Dopo Noi disegno Questo utile conclusioni,
Noi Venire A IL modellazione palcoscenico A ulteriore esplorare IL relazione fra dati.
Quando Voi Sono facendo dati analisi,
Voi Maggio Generalmente pensare Che cosa modello I Volere A costruire,
O Che cosa modello esegue migliore.
Modello screening funzione In JMP aiuta noi
risolvere Questo problema in un molto intuitivo modo.
Voi Appena Bisogno A lagna IL bersaglio variabile
E IL previsione variabili A IL corrispondente posizioni.
JMP lo farà aiuto Voi correre Anche appropriato modelli.
In Questo analisi, Scrittura JMP nove modelli automaticamente,
compreso Regressione modello, Albero potenziato, neurale È lavoro E COSÌ SU.
Voi Potere Ottenere a dettagliato E chiaro produzione.
Se Voi soltanto cura Di IL risultati,
IL riepilogo tavolo Potere aiuto Voi scegliere IL migliore modello,
se Voi considerare residuo O montaggio grado.
Se Voi Volere A Sapere IL dettaglio,
IL parametri E IL risultati Di ogni modello,
Voi Appena Bisogno A clic IL modello Voi Volere A visualizzazione In dettagli parte,
E Voi Potere capire IL prestazione Di IL modello da Tutto aspetti.
Qui Noi intercettare a parametri, computer matrice E profilatore.
In profilatore, Voi Potere entrare nuovo dati
A osservare IL modifica treno Di ogni variabile E Ottenere IL predire IL risultato.
Noi Vedere Quello IL influenza Di età È non significativo,
Quale Maggio Essere contrastare A la nostra combinazione.
Dove genere, diabete e ST_ pendenza Sono IL principale influenza fattori.
Inoltre, In questi risultati,
Noi paga Attenzione A IL classificazione errata valutare,
particolarmente È a falso negativo valore,
Perché Esso significa Quello IL paziente ha cuore fallimento,
E Noi predire Quello Lui fa non,
Quale Maggio Guida A molto serio conseguenza.
IL migliore prestazione modello Noi seleziona in Questo analisi È presunto A diminuire
Quale ha IL più basso IL classificazione errata valutare E IL più alto sensibilità.
Poi Noi Potere salva Tutto IL formule di previsione
E IL risultati per utilizzo In IL modello confronto.
Il confronto dei modelli fornisce Di più conciso E intuitivo formato
A spettacolo modello prestazione indicatori,
Quale È conveniente per noi A Fare IL finale scelta.
Ora, I Prendere Attraverso A IL scorso parte Di Nostro presentazione, Quale È IL pannello di controllo.
Utilizzando IL pannello di controllo caratteristica,
Noi creato a utilità Dove Noi aggiunto parecchi importante caratteristiche,
Quale Noi discusso Prima, E Quale Sono criticamente che colpisce IL cuore valutare.
Qui Noi Potere interagire di fornendo IL input
Come I Potere scegliere maschio O femmina,
E Noi Potere Anche scegliere IL Petto Dolore tipo.
Anche, cosa c'è IL ST_s lope modello, E Anche, cosa c'è IL eccesso In genoma?
Basato su Questo, I Potere interagire con IL utilità,
E Anche basato SU Quello, Esso Volere display IL probabilità Di IL cuore valutare,
Quale È a bello utile caratteristica.
Quello viene A IL scorso parte.
In conclusione, I Appena Volere A riassumere.
Noi utilizzo IL moderno schermo piattaforma, E Attraverso Quale Noi esplorare
il miglior predittivo modellazione per IL cuore fallimento previsione.
Noi Anche leva Qualunque cosa IL lavoro Noi prova ad usare IL JMP 16 pannello di controllo.
Quale Noi sviluppare a utilità A sviluppare UN interattivo piattaforma
Quello uscite IL probabilità Di IL cuore fallimento basato SU IL ingresso E parametri.
Questo è Tutto Noi Avere per Oggi.
Grazie Voi.
