라이브 마스터 링 JMP 웹 캐스트의 새로운 데모를 이제 여유있게 볼 수 있습니다. 각 웹 캐스트를 2 ~ 3 개의 비디오로 나눴습니다.
동영상을 보려면 등록 할 필요가 없습니다.
Jami Hampton의 비디오 분석을위한 데이터 준비 1 월 20 일 Mastering JMP 라이브 웹 캐스트에서 기록되었습니다.
첫 번째 에피소드에서 Jami는 JMP 데이터 구조와 데이터 가져 오기 방법을 다룹니다. 두 번째 에피소드에서는 열 레코딩, 열 속성 수정, 일치하는 셀 선택, 값 및 열 레이블 추가, 선택한 열 압축 및 스태킹, 분할, 조인 및 테이블 정렬과 같은 열과 행 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다. 세 번째 에피소드에서 Jami는 테이블 함수와 Tabulate를 다루고, 누락 된 데이터를 찾고 처리하는 방법, 데이터를 스택하는 방법, 데이터를 분할하는 방법, 행이나 열별로 테이블을 정렬하는 방법, 테이블을 조인하는 방법, JMP 테이블 작성 기능을 사용하여 그룹 및 데이터를 요약합니다.
Scott Wise의 동영상 탐색 적 데이터 분석 및 동적 그래픽 1 월 27 일 Mastering JMP 라이브 웹 캐스트에서 기록되었습니다. Wise는 공급망 사례 연구를 사용하여 JMP를 사용하여 수익성에 영향을 미치는 늦은 발송물을 이해하고 수정하는 방법을 보여줍니다.
첫 번째 에피소드에서 Scott은 사례 연구 및 비즈니스 문제를 설명하고 JMP를 사용하여 관계, 패턴 및 이상 치를 검사하여 문제에 대한 중요한 통찰력을 얻는 방법을 보여줍니다. 두 번째 에피소드에서는 배포, 데이터 필터, 재귀 분할, 비상 계획 분석, 단방향 분석 등을 사용하여 늦은 출하에 영향을 미치는 주요 변수를 밝혀냅니다. 세 번째 에피소드에서 그는 늦은 출하를 수정하기위한 정보를 예측하고 제공합니다. 그는 Fit Model, Parameter Estimates, Prediction Profiler 등을 사용합니다.
그만큼 공급망 후기 주문 데이터 사용 된 Scott은 JMP 파일 교환에서 다운로드 할 수 있습니다.
Sam Gardner 님의 동영상 데이터 마이닝 및 예측 모델링 2 월 10 일 Mastering JMP 라이브 웹 캐스트에서 기록되었습니다.
첫 번째 에피소드에서 샘은 데이터 마이닝의 세 가지 목표, 패턴 발견, 관계 발견 및 예측 모델 구축을 정의합니다. 그는 종이 인쇄 밴딩 데이터를 사용하여 오일 회수 노력의 수익성에 영향을 미치는 중요한 요소를 식별하기 위해 품질 및 유전 복구 데이터를 유도하는 중요한 요소를 발견합니다. 두 번째 에피소드에서 Sam은 인쇄 밴딩 데이터를 마이닝 할 때 사용한 분석 기술에 대한 질문에 대답합니다. 세 번째 에피소드에서는 JMP 회귀, 혼동 행렬 및 의사 결정 트리를 사용하여 예측 모델을 작성하는 방법을 보여줍니다. 그는 JMP Pro 부트 스트랩 (무작위) 포리스트를 사용하고 예측 모델을 작성하기 위해 나무를 강화했으며 교육, 검증 및 테스트 데이터의 사용을 다룹니다. 그는 간단히 부트 스트랩 집합 (bagging)과 boosting에 대해 설명합니다.
샘이 사용하는 세 가지 데이터 세트는 JMP 파일 교환에서도 사용할 수 있습니다. 제조 데이터 인쇄 , 오일 회수율 , 및 휴대 전화 고객 변동 (취소) 데이터.
