Heath Rushing, 공동 창립자 겸 대표, Adsurgo
James Wisnowski, Adsurgo 공동 창립자 겸 대표
대부분의 조직은 제품 시험, R&D, 프로세스 개발, 프로세스 모니터링, 판매 및 마케팅, 상업적 제조와 같은 구조화된 수치 데이터를 분석하고 있습니다. 구조화된 수치 데이터는 많고 대부분의 조직에서 사용됩니다. 그러나 저장된 데이터의 대부분은 수치가 아니며 설문 조사 결과 및 불일치 보고서와 같은 보고서 및 문서의 구조화되지 않은 텍스트 형태입니다. 이러한 회사는 이러한 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 수집하기 위해 리소스를 사용하고 있지만 아무것도 하지 않습니다. 제시될 개념은 모든 산업에 적용 가능하지만 발표자는 규제 준수 문서의 구조화되지 않은 텍스트 데이터 분석을 시연합니다. R을 호출하는 JMP 스크립트를 사용하여 발표자는 다양한 텍스트 소스(텍스트 파일 폴더와 FDA 웹사이트에서 직접 가져온 것 모두)를 구조화된 데이터 세트로 조립하고 문서-용어 행렬을 구성한 다음 클러스터 분석 및 의사 결정 트리와 같은 데이터 마이닝 방법을 적용하여 이전에 알려지지 않은 관계를 발견하는 것부터 시작하여 종단 간 예를 시연합니다. 관련 이론을 논의하는 한편, 이번 강연의 초점은 JMP를 사용하여 규정 준수 문서에서 유용하고 실행 가능한 규정 준수 및 비즈니스 통찰력을 발견하는 방법을 청중에게 알리는 것입니다.
