Henry T. Bahnson, 수석 생물통계학자, Benaroya Research Institute
공중 보건 지침은 종종 전문가 그룹이 출판된 문헌을 검토하고 보고서를 준비한 다음 건강 정책 권장 사항을 논의하는 합의 회의에서 수립됩니다. 이러한 회의는 종종 빠르게 진행되고 역동적이며 예측할 수 없습니다. 전문가들이 데이터를 다르게 해석하고 다르게 수행했다면 어떤 결과가 나타났을지 추측하기 때문입니다(예: 다양한 공변량에 대한 조정 또는 하위 그룹 효과 조사). 실시간 데이터 분석을 통해 질문에 응답하고 주장을 처리할 수 있는 능력은 이러한 합의 회의에 큰 가치를 더할 수 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 JMP 사용자가 데이터 세트와 분석을 더 잘 준비하여 효율적이고 민첩하게 질문과 주장에 응답할 수 있는 방법을 다룹니다. 다루는 주제는 다음과 같습니다. 민첩한 분석을 위한 메타데이터 생성 및 데이터 세트 구조, 분석 및 시각화 테마를 정의하기 위한 행 상태 생성, 열 속성 설정, 열 전환기와 함께 사용할 수 있도록 변수를 테마로 그룹화, 대시보드 구성 및 질문을 예상하기 위한 분석 방법. 마지막으로, 프레젠테이션에서는 데이터 과학자가 실시간 분석을 통해 주장을 사실 확인하고, 질문에 동적으로 응답하고, 궁극적으로 증거 기반 의학에 대한 권장 사항을 안내하는 데 도움이 되는 회의에 참여해야 하는 이유를 홍보하고 정당화합니다.
