데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 분석가, 비즈니스 사용자 및 학생들은 데이터에서 의미 있고 실용적인 정보를 추출하기 위해 점점 더 정교 해지는 기술에 의존해야합니다. JMP JMP를 사용하면 널리 사용되는 데이터 마이닝 및 예측 도구에 다양한 분야의 학생, 교사 및 전문가가 액세스 할 수 있습니다.
Partition and Stepwise Regression 플랫폼은 사용자가 데이터에서 제공하는 설명 변수 중 가장 통찰력있는 것을 결정하는 데 도움을 주며, 주성분 분석 및 요인 분석과 같은 도구를 사용하면 사용자가 "넓은"데이터 세트 (수십 또는 수십 수백 개의 변수들)을 생성 할 수 있으며, 프로세스에서 예측력을 거의 잃지 않습니다. ARIMA 및 지수 평활화 모델을 포함하는 JMP의 예측 도구는 과거 가치를 고려할 때 미래 가치가 어떻게 나타날지 예측할 수 있습니다.
이제 JMP의 새로운 사용자가 Google의 One-Guide 가이드에 추가하여 이러한 기술의 힘을 활용할 수있게되었습니다. 학습 라이브러리 . 이 One-Page Guides는 JMP를 사용하여 데이터를 분석하기위한 지침, 스크린 샷 및 팁을 제공합니다. 그 중 40 개가 이미 게시되어 있습니다. 최신 추가 내용은 다음과 같습니다.
• 분류 나무
• 회귀 나무
• ARIMA 모델
• 스무딩 모델
• 주요 구성 요소 분석
• 요인 분석
• 클러스터링
• 단계별 회귀 분석
• 판별 분석
• 신경망
그들을 확인하고 시작하십시오!
