Orador: Lai Minghuang , director de I+D de un conocido fabricante de semiconductores de Taiwán, experto sénior en análisis de datos
Orador: Voca Lai , gerente de I+D del gigante taiwanés de ensamblaje y pruebas de semiconductores
Tema del discurso: Estandarización del análisis de big data y proceso práctico de JMP
Tema: La estandarización del análisis de Big Data y JMP ® Flujo experimental
resumen:
La fiebre del big data está en pleno auge, pero las llamadas aplicaciones de big data que hay en el mercado en realidad se limitan en su mayoría a la organización e inducción sin análisis; Sin análisis, no hay mayor exploración de causas, contramedidas o incluso predicciones, por lo que las aplicaciones generales de big data pueden quedar sólo a medias y la gente no puede sentir su encanto mágico. Este discurso utiliza los muchos años de experiencia práctica del autor en la industria de semiconductores para compartir el análisis de datos: desde la clasificación hasta el análisis, desde la toma de decisiones hasta la predicción, hasta todos los pasos para resolver problemas, resumiendo un proceso que se puede estandarizar; y dar ejemplos de cómo combinar las herramientas únicas de JMP en este proceso práctico para hacer una presentación perfecta.
Abstracto:
El reciente auge del big data sigue siendo un tema candente, pero la mayoría de sus aplicaciones en el mercado se limitan a resúmenes o regresiones y no incluyen análisis. Sin análisis, no podemos profundizar en las causas raíz ni tomar decisiones ni realizar predicciones. La aplicación general del big data es incompleta, y no debemos dejarnos llevar por su magia. Esta conferencia, basada en la experiencia práctica del autor durante muchos años en el campo de los semiconductores, le mostrará los pasos del análisis de datos con un flujo estandarizado, desde la clasificación hasta el análisis para la toma de decisiones o la realización de predicciones y la posterior resolución del problema. Las herramientas únicas de JMP proporcionan una plantilla para una demostración perfecta.
