利用文本挖掘的力量：分析FDA召回和檢查觀察<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Heur Rushing，聯合創始人兼負責人，Adsurgo
James Wisnowski，Adsurgo的聯合創始人兼負責人
大多數組織正在分析結構化數值數據，如產品試驗，研發，流程開發，流程監控，銷售和營銷以及商業製造。結構化數值數據眾多，並且在大多數組織中使用。但是，大多數存儲的數據不是數字的;它以報告和文檔中的非結構化文本的形式出現，例如調查結果和不合格報告。雖然這些公司正在花費資源來收集這些非結構化的文本數據，但他們並沒有採取任何措施。儘管將要呈現的概念適用於任何行業，但演講者將演示對合規性文檔中非結構化文本數據的分析。使用調用R的JMP腳本，演講者將展示端到端的示例，從將不同的文本源（從文本文件的文件夾和直接從FDA網站）組裝成結構化數據集，構建文檔術語矩陣，然後應用數據挖掘方法，如聚類分析和決策樹，以發現以前未知的關係。雖然將討論相關理論，但討論的重點將是讓觀眾了解如何使用JMP從法規遵從性文檔中發現有用且可操作的合規性和業務見解。
JSL應用程序開發
