現代の信頼性に関する真の洞察を得るためのテキストデータのマイニング - Scott Wise講演者: スコット・ワイズ 、JMP Lighthouse クライアント テクノロジー マネージャー
スピーカー： スコット・ワイズ，JMP Beacon Account Technical Manager
講演テーマ:テキストデータのマイニングによる現代の信頼性に関する真の洞察の獲得
トピック:現代の信頼性のための保証/パフォーマンス テキストの調査
まとめ：
保証/パフォーマンス データが増えるにつれて、重要な洞察をより深く得ることができ、製品の設計と改善の機会を発見して、機器の信頼性を大幅に向上させることができます。しかし、この情報は通常、技術者、研究者、顧客からの非構造化テキスト データから取得されるため、分析に大きな不便が生じます。このデータ内のグループと傾向を特定できないと、検閲されたデータや保証期限のタイムスタンプなど、従来のデータ分析では検出できない実際の信頼性の問題が隠れてしまう可能性があります。このプレゼンテーションでは、最新の分析ソフトウェアを使用して、非構造化テキスト データを迅速かつ簡単に探索し、製品や機器の信頼性に関する実際の洞察を得る方法について説明します。保証/パフォーマンスに関する非構造化テキスト データを使用して、視覚化、グループ化、分析、モデル化、傾向の発見を行う方法の基本について説明します。実践的なケースでは、実際の製品/サービスの品質保証、運用、パフォーマンスに関連するデータ情報が紹介されます。その中でも、テキスト データの調査は、実際の信頼性に関する洞察を明らかにする上で重要な役割を果たします。
抽象的な：
入手可能な保証/パフォーマンス データの量が増えていることで、設計や製品についてより多くを学び、より優れた信頼性/保守性モデルを開発する絶好の機会が生まれています。ただし、こうした追加情報は、技術者、研究者、顧客から提供される非構造化テキストの形で提供されることがよくあります。こうしたデータでグループ化や傾向を見つけられないと、従来の検閲済みテスト データや保証障害タイムスタンプなどのデータ分析では明らかにできない、信頼性に影響を与える実際の問題が隠れてしまう可能性があります。このセッションでは、最新の分析ソフトウェアを使用して、この非構造化テキスト データを迅速かつ簡単に探索し、真の信頼性に関するより優れた洞察を得る方法を紹介します。保証/パフォーマンスの非構造化テキスト データを使用して、視覚化、グループ化、分析、モデル化、傾向の検出を行う基本について説明します。業界の例では、実際の保証/パフォーマンス データを示し、テキスト探索が実際の信頼性傾向の発見に役立ったことを示します。
