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JMP®에서 모델링 및 스크립팅을 통한 빅데이터 비즈니스 결정 추진

Veeraporn Kullatham 비라폰쿨라트0​ , 수명 주기 및 신뢰성 엔지니어, GE Power Services

Brad Foulkes 브래드포드.파울크스 , GE Power Services의 Lifing Analytics 수석 엔지니어

데이터를 사용하여 비즈니스 결정을 내리려면 종종 데이터를 조작하고 분석한 다음 사용자가 쉽게 이해할 수 있는 간단한 형식으로 변환해야 합니다. 이 프레젠테이션은 JMP를 사용하여 매우 지저분한 데이터 세트를 내 비즈니스에서 고객이 운영에 대한 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 사례 연구입니다. 분석은 실패의 물리학과 경험적 데이터를 결합하여 이벤트를 주도하는 요인과 그렇지 않은 요인을 더 잘 이해한 다음 미래 이벤트와 이벤트까지 남은 시간을 예측하는 데 도움이 됩니다. 테이블 요약 및 행 함수, 생존 모델링, 데이터베이스 연결을 사용한 스크립팅, 회귀 모델링 및 결과 전달을 위한 그래픽 기능을 포함하여 JMP의 여러 측면이 사용되었습니다. JMP는 다른 데이터베이스 및 데스크톱 솔루션보다 뛰어난 성능을 제공하므로 데이터 조작 및 집계에도 사용되었습니다. 그 결과 최종 사용자에게 유용한 모델과 나중에 분석을 쉽게 수행하기 위해 실행할 수 있는 스크립트가 만들어졌습니다.