Argomento del discorso: Estrazione di dati di testo per ottenere informazioni reali sull'affidabilità moderna
Argomento: Esplorazione del testo di garanzia/prestazioni per l'affidabilità moderna
riepilogo:
Con l'aumento dei dati relativi a garanzia/prestazioni, possiamo acquisire informazioni chiave e scoprire opportunità di progettazione e miglioramento dei prodotti per aumentare significativamente l'affidabilità delle nostre apparecchiature. Ma queste informazioni solitamente provengono da dati di testo non strutturati provenienti da tecnici, ricercatori e clienti, il che comporta notevoli inconvenienti per la nostra analisi. La mancata identificazione di gruppi e tendenze in questi dati può nascondere reali problemi di affidabilità che non possono essere rilevati mediante l'analisi tradizionale dei dati, come dati censurati o timestamp di scadenza della garanzia. Questa presentazione mostrerà come i moderni software di analisi possono aiutarti a esplorare in modo rapido e semplice dati di testo non strutturati per ottenere informazioni reali sull'affidabilità di prodotti e apparecchiature. Tratteremo le basi su come visualizzare, raggruppare, analizzare, modellare e scoprire tendenze utilizzando dati testuali non strutturati su garanzia/prestazioni. Casi pratici illustreranno informazioni sui dati relative alla garanzia della qualità, al funzionamento e alle prestazioni di prodotti/servizi reali, tra cui l'esplorazione dei dati di testo svolge un ruolo importante nel rivelare informazioni reali sull'affidabilità.
Astratto:
Con la crescente quantità di dati di garanzia/prestazioni disponibili, abbiamo un'opportunità d'oro per saperne di più sui nostri progetti e prodotti e per elaborare modelli di affidabilità/manutenibilità migliori. Tuttavia, queste informazioni aggiuntive spesso si presentano sotto forma di testo non strutturato da tecnici, ricercatori e clienti. L'incapacità di trovare raggruppamenti e tendenze in questi dati può nascondere i veri problemi di impatto sull'affidabilità che la nostra tradizionale analisi dei dati su dati di test censurati, timestamp di guasti in garanzia, ecc., non sarà in grado di scoprire. Questa sessione mostrerà come il moderno software analitico può aiutare a fornire un modo per esplorare rapidamente e facilmente questi dati di testo non strutturati per ottenere informazioni migliori sulla nostra vera affidabilità. Tratteremo le basi su come visualizzare, raggruppare, analizzare, modellare e trovare tendenze utilizzando dati di testo non strutturati di garanzia/prestazioni. Esempi di settore mostreranno dati di garanzia/prestazioni reali in cui l'esplorazione del testo è stata utile per scoprire le reali tendenze di affidabilità.
