<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Heath Rushing, co-fondatore e direttore, Adsurgo
James Wisnowski, co-fondatore e direttore, Adsurgo
La maggior parte delle organizzazioni sta analizzando dati numerici strutturati come prove sui prodotti, R & D, sviluppo dei processi, monitoraggio dei processi, vendite e marketing e produzione commerciale. I dati numerici strutturati sono, beh, numerosi e usati nella maggior parte delle organizzazioni. Tuttavia, la maggior parte dei dati memorizzati non è numerica; è sotto forma di testo non strutturato in report e documenti, come risultati di sondaggi e rapporti di non conformità. Mentre queste aziende stanno spendendo risorse per raccogliere questi dati di testo non strutturati, non stanno facendo nulla con esso. Sebbene i concetti che verranno presentati siano applicabili a qualsiasi settore, il relatore dimostrerà l'analisi dei dati di testo non strutturati nei documenti di conformità normativa. Usando uno script JMP che chiama R, l'oratore mostrerà esempi end-to-end a partire dall'assemblaggio di fonti di testo disparate (sia da una cartella di file di testo e direttamente dal sito web della FDA) che da un set di dati strutturato, costruendo un termine di documento matrice, quindi applicare metodi di data mining come analisi del cluster e alberi decisionali per scoprire relazioni precedentemente sconosciute. Mentre verrà discussa la teoria pertinente, il focus del talk sarà quello di fornire al pubblico un apprezzamento per la scoperta di conformità utile e attuabile e approfondimenti aziendali dai documenti di conformità alle normative che utilizzano JMP.
