<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Heath Rushing, Adsurgo 공동 창업자이자 교장
James Wisnowski, Adsurgo 공동 창립자이자 교장
대부분의 조직에서는 제품 시험, R & D, 프로세스 개발, 프로세스 모니터링, 판매 및 마케팅, 상업적 제조와 같은 구조화 된 수치 데이터를 분석하고 있습니다. 구조화 된 수치 데이터는 대부분의 조직에서 다양하고 잘 사용됩니다. 그러나 저장된 데이터의 대부분은 숫자가 아닙니다. 설문 결과 및 부적합 보고서와 같이 보고서 및 문서에 구조화되지 않은 텍스트 형태로 나타납니다. 이 회사는 이러한 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 수집하기 위해 자원을 사용하고 있지만, 아무 것도하지 않습니다. 제시되는 개념은 모든 산업 분야에 적용 가능하지만, 규정 준수 문서에서 구조화되지 않은 텍스트 데이터 분석을 시연합니다. 연사는 R을 호출하는 JMP 스크립트를 사용하여 서로 다른 텍스트 소스 (텍스트 파일 폴더와 FDA 웹 사이트에서 직접 생성)를 구조화 된 데이터 세트로 어셈블하고 문서 용어를 구성하는 것으로 시작하는 엔드 투 엔드 예제를 보여줍니다. 그런 다음 클러스터 분석 및 의사 결정 트리와 같은 데이터 마이닝 방법을 적용하여 이전에 알려지지 않은 관계를 발견합니다. 관련 이론이 논의되는 동안 JMP를 사용하여 규제 준수 문서에서 유용하고 실행 가능한 준수 및 비즈니스 통찰력을 발견 한 관객에게 감사의 말을 전합니다.
