Niveau: Anfänger
Christine Anderson-Cook, Wissenschaftlerin, Los Alamos National Laboratory
Lu Lu, Assistenzprofessorin, University of South Florida
Sarah Burke, Statistikerin, The Perduco Group
Datenwettbewerbe haben weltweit große Aufmerksamkeit in der Daten- und Analyse-Community sowie unter fachspezifischen Experten erregt. Ihr breites Engagement bietet Unternehmen und Behörden ein Crowdsourcing-Modell, um schwierige und drängende Probleme kostengünstig zu lösen. Die Gewinner werden üblicherweise anhand einer Ranglistenformel ermittelt, die während des gesamten Wettbewerbs statisch bleibt und feste Belohnungen und Strafen für Muster richtiger und falscher Antworten zu verschiedenen Aspekten der Lösung vorsieht. Je nach Anwendungsfall der Lösung können diese Aspekte jedoch mehr oder weniger wichtig sein. Durch die Nutzung der vorhandenen Funktionen zur Erstellung flexibler hochdimensionaler Pareto-Fronten in JMP können verschiedene Lösungen mit ihren Stärken und Schwächen untersucht und identifiziert werden. Pareto-Fronten ermöglichen es dem Benutzer, alle objektiv überlegenen Lösungen über alle möglichen Gewichtungen der verschiedenen Lösungselemente hinweg zu identifizieren und nicht wettbewerbsfähige Lösungen zu verwerfen. Der Ansatz, mehrere Pareto-Fronten zur Hervorhebung verschiedener „bester“ Lösungen zu verwenden, wird anhand eines kürzlich abgeschlossenen Datenwettbewerbs demonstriert, der sich auf die Erkennung, Identifizierung und Lokalisierung radioaktiver Quellen in einer städtischen Umgebung konzentrierte (https://www.topcoder.com/lp/detect-radiation).
