A medida que los volúmenes de datos continúan creciendo, los analistas, los usuarios empresariales y los estudiantes deben confiar en técnicas cada vez más sofisticadas para extraer información significativa y útil de sus datos. JMP es una prueba de que no tendrán que sacrificar la facilidad de uso por el poder predictivo: Con JMP, las herramientas populares de minería de datos y pronóstico están disponibles para estudiantes, maestros y profesionales en una amplia variedad de disciplinas.
Las plataformas Partition y Stepwise Regression ayudan a los usuarios a determinar cuál de las variables explicativas en sus datos ofrece la mayor información, mientras que las herramientas como el Análisis de componentes principales y el Análisis factorial les permiten a los usuarios entender mejor los conjuntos de datos "amplios" (a menudo con docenas o incluso cientos de variables) al construir un puñado de nuevas variables, perdiendo muy poco poder predictivo en el proceso. Las herramientas de pronóstico de JMP, que incluyen ARIMA y los modelos de suavizado exponencial, ayudan a predecir cómo se verán los valores futuros de una serie, dados sus valores pasados.
Ahora, hemos hecho que sea aún más fácil para los nuevos usuarios de JMP aprovechar el poder de estas técnicas, agregando a nuestra colección de Guías de una página, que están disponibles en el Biblioteca de aprendizaje . Estas guías de una página ofrecen instrucciones, capturas de pantalla y consejos para analizar datos con JMP. Más de 40 ya están publicados, con más en camino. Las últimas incorporaciones incluyen:
• Árboles de clasificación
• árboles de regresión
• modelos ARIMA
• Modelos de alisado.
• Análisis de componentes principales
• Análisis factorial
• agrupamiento
• Regresión escalonada
• Análisis discriminante
• Redes neuronales
¡Échales un vistazo y comienza!
