テキストマイニングの力を活用する：FDAリコールと検査所見の分析<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Adsurgoの共同創設者兼プリンシパル、Heath Rushing
Adsurgoの共同創設者兼プリンシパル、James Wisnowski
ほとんどの組織は、製品試験、研究開発、プロセス開発、プロセス監視、販売およびマーケティング、商業生産などの構造化数値データを分析しています。構造化数値データは、多くの組織で使用されています。ただし、格納されているデータの大部分は数値ではありません。調査結果や不適合レポートなど、レポートやドキュメントには構造化されていないテキストの形式です。これらの企業はこの構造化されていないテキストデータを収集するためにリソースを費やしていますが、それに関して何もしていません。ここで紹介する概念はどの業界にも当てはまりますが、講演者は規制順守文書で非構造化テキストデータの分析を実演します。Rを呼び出すJMPスクリプトを使用して、講演者は、（テキストファイルのフォルダーからと直接FDA Webサイトからの）異種のテキストソースを構造化データセットに組み立て、ドキュメント用語を構築することから始まるエンドツーエンドの例を示します次に、クラスター分析や決定木などのデータマイニング手法を適用して、これまで未知の関係を発見します。関連する理論については説明しますが、JMPを使用して規制順守文書から有用で実用的な順守およびビジネス上の洞察を発見したことに対して、聴衆に感謝の意を表することに焦点を当てます。
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