Lorsque la régression échoue : combiner les techniques JMP® pour gérer les données non conformes
Cheryl E. Johnson, vice-présidente adjointe et analyste de recherche opérationnelle II, Bank of America
Une équipe technologique de Bank of America souhaitait utiliser des données historiques pour prédire les performances de nouveaux projets en fonction de la combinaison des applications testées pour détecter les bugs de programmation. Cette équipe est chargée de concevoir et d'exécuter des scripts de test pour identifier les bugs et les corriger avant la remise en production des applications avec des mises à jour ou de nouvelles fonctionnalités. Le service Analyse et Modélisation des Données accompagne cette équipe et a été chargé de développer le modèle prédictif. L'objectif de l'analyse était double : (1) estimer initialement le nombre et le type de bugs, ainsi que leur délai de détection probable ; (2) prédire si un projet en cours pourrait être achevé dans les délais, en fonction des problèmes déjà identifiés et du délai prévu pour leur résolution.
