Analytics hat seit 1976 einen langen Weg zurückgelegt, in dem sich John Sall und Jim Goodnight zusammen mit zwei anderen etablierten SAS . Und viele JMP-Benutzer haben seit den späten achtziger Jahren, als Sall gegründet wurde, einen großen Weg zurückgelegt JMP Software zur dynamischen Verknüpfung der statistischen Analyse mit Grafiken.
JMP spielt weiterhin eine wichtige Rolle in Modellieren Prozesse branchenübergreifend als Desktop Datenvisualisierung Werkzeug. Es bietet auch eine visuelle Schnittstelle zu SAS in einer wachsenden Reihe von Lösungen.
Heutzutage verfügen Organisationen über viele Daten und können diese erstaunlich schnell verarbeiten. Sie brauchen jedoch immer noch Möglichkeiten, sie zu betrachten, ohne überfordert zu sein.
Sall wird eine Keynote-Ansprache halten bei Discovery Summit 2012 am 11. September in der SAS Weltzentrale. Er spricht über Big Data, große Statistiken und Grafiken.
"Wir wollen nicht 10.000 Grafiken betrachten", sagt Sall. „Wir möchten eine minimale Anzahl von Grafiken und manchmal interaktive Grafiken, um die hellen Punkte in den 10.000 Grafiken zu sehen.
„Wir möchten, dass der Computer und die Software den Löwenanteil der Arbeit übernehmen, um herauszufinden, was am interessantesten ist, und uns darauf aufmerksam machen. Wir möchten, dass unsere Ergebnisse sortiert und zusammengefasst werden, aber immer noch Zugriff auf die Details haben, die wir zum Verständnis benötigen. Wenn wir uns die bedeutendsten von Tausenden von statistischen Tests ansehen, möchten wir wissen, ob zufällige Zufälle aus Tausenden ausgewählt werden oder ob wir echte Auswirkungen sehen. “
Sall sagt, wenn massive Stichprobengrößen statistische Signifikanz für winzige Effekte liefern, müssen wir eine Bewertung ihrer praktischen Bedeutung einholen, um zu bestimmen, wann der Effekt eine weitere Untersuchung rechtfertigt. Die Forscher der Genomforschung waren Vorreiter bei der Verwendung von Methoden, die dieses Problem angehen, beispielsweise Korrekturen, die sich an die Leistung mehrerer ähnlicher Tests anpassen. Da die Datensätze in allen Disziplinen weiter an Größe zunehmen, ist auch der Bedarf an Werkzeugen erforderlich, um die Größe zu analysieren und Muster im Maßstab zu erkennen.
„Wir freuen uns auf das Internationale Jahr der Statistiken im nächsten Jahr, in dem wir der Welt zeigen können, wie Statistiken genutzt werden können, um große Herausforderungen zu meistern“, sagt Sall.
Big Data benötigt große Statistiken und Grafiken.
