Autoren
Matthew Flynn, PhD, Direktor und Leiter für maschinelles Lernen, Aetna
Mary Loveless, JMP-Systemingenieurin, SAS
Bike-Sharing-Programme in New York City bieten New Yorkern und Besuchern gleichermaßen eine Transportmöglichkeit, sich in der Stadt fortzubewegen. Fahrradmieter müssen wissen, ob an der gewünschten Startstation ein Fahrrad verfügbar ist und ob an der Zielstation eine Ladestation vorhanden ist. Informationen zu Fahrradverfügbarkeit, Angebot, Nachfrage und der Neuverteilung der Fahrradstationen sind entscheidend für ein positives Kundenerlebnis. Wir nutzen JMP-Scripting und SAS, um den Abruf öffentlich verfügbarer Daten in mehreren Zeitintervallen zu automatisieren. Wir transformieren die Daten in SAS und übergeben sie an JMP, um interaktive Visualisierungs- und Analyseberichte zu erstellen. Straßenkarten, Graph Builder, Blasendiagramme, Datenfilter, Zeitreihen und weitere Analysen werden in einer Live-Demo präsentiert. Diese Präsentation zeigt, dass interaktive Visualisierung und Straßenkarten effektive Methoden sind, um die Verfügbarkeit von Mietfahrzeugen sowie Abhol- und Rückgabeorte zu ermitteln. Darüber hinaus sind sie wirksame Methoden, um dem Management Informationen über Geschäfts- und Marketingentwicklungsprogramme zu vermitteln.
