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JMP® のモデリングとスクリプト作成によるビッグデータによるビジネス上の意思決定の推進

Veeraporn Kullatham veerapornkullat0​ 、ライフサイクルおよび信頼性エンジニア、GE Power Services

Brad Foulkes ブラッドフォード・フォークス 、GE Power Services、Lifing Analytics 主任エンジニア

データを使用してビジネス上の意思決定を行うには、多くの場合、データを操作して分析し、ユーザーが理解しやすいシンプルな形式にする必要があります。このプレゼンテーションでは、JMP を使用して、非常に乱雑なデータセットを、私の会社が顧客が業務に関する意思決定を行うのに役立つ形式に変換するケース スタディを紹介します。分析では、障害の物理と経験的データを組み合わせて、イベントの原因とそうでない原因をより深く理解し、将来のイベントとイベントまでの残り時間を予測します。その過程で、テーブル サマリーと行関数、生存モデル、データベース接続を使用したスクリプト、回帰モデル、結果を伝えるためのグラフィカル機能など、JMP のさまざまな側面が使用されました。JMP は、他のデータベース ソリューションやデスクトップ ソリューションよりも優れたパフォーマンスを実現できるため、データの操作と集計にも使用されました。その結果、エンド ユーザーにとって便利なモデルと、将来簡単に分析を実行できるスクリプトが作成されました。