テキストマイニングの力を活用する: FDAのリコールと検査の観察を分析するHeath Rushing、Adsurgo 共同創設者兼代表者
ジェームズ・ウィズノウスキー、Adsurgo 共同創設者兼代表者
ほとんどの組織は、製品試験、研究開発、プロセス開発、プロセス監視、販売およびマーケティング、商業製造などの構造化された数値データを分析しています。構造化された数値データは、まさに数が多く、ほとんどの組織で使用されています。ただし、保存されているデータの大部分は数値ではなく、調査結果や不適合レポートなどのレポートやドキュメント内の非構造化テキストの形式です。これらの企業は、この非構造化テキスト データを収集するためにリソースを費やしていますが、それを使用して何もしていません。発表される概念はどの業界にも当てはまりますが、講演者は規制遵守ドキュメント内の非構造化テキスト データの分析を実演します。R を呼び出す JMP スクリプトを使用して、講演者は、さまざまなテキスト ソース (テキスト ファイルのフォルダーと FDA Web サイトの両方から) を構造化データ セットに組み立て、ドキュメント用語マトリックスを構築し、クラスター分析や決定木などのデータ マイニング手法を適用して、これまで知られていなかった関係を発見するエンドツーエンドの例を実演します。関連する理論についても説明しますが、講演の焦点は、JMP を使用して規制コンプライアンス ドキュメントから有用かつ実用的なコンプライアンスとビジネスの洞察を発見することの重要性を聴衆に理解してもらうことにあります。
