高度なデータ準備: 「面倒な」状態から「分析の準備が整った」状態にするための JMP(R) の 10 の必須ツール (2019-EU-TUT-143)レベル: 中級
職種: アナリスト / サイエンティスト / エンジニア
Julian Parris 氏、JMP 学習戦略マネージャー、SAS
データが「分析可能な」形式で提供されることは、あったとしてもほとんどありません。 幸いなことに、JMP には、分析用にデータを効率的に準備できる豊富で広範なツール セットが用意されています。 このチュートリアルでは、テーブルの再構築と結合、計算変数と派生変数、外れ値と影響ポイント、変数の再コーディングの処理方法など、データを「乱雑」な状態から「分析の準備が整った」状態に戻すのに役立つ JMP の 10 個の重要なツールについて説明します。 、欠損値など。 10 個の必須ツールをそれぞれ詳しく調べ、ベスト プラクティス (特定のツールの「適応外」使用法も) について説明した後、これらのツールをさまざまな方法で適用して効率的にインポートする 3 つのケース スタディに取り組みます。 、複雑で困難なデータセットを再コーディング、再構築、再編成します。 厳密に必要というわけではありませんが、JMP の使用経験があることを強くお勧めします。
データのアクセスと操作データ探索チュートリアルRe: 高度なデータ準備: 「面倒な」状態から「分析の準備が整った」状態にするための JMP(R) の 10 の必須ツール (2019-EU-TUT-143)確かに、 @tajrida ！ この日記をこの投稿に追加しました。まだ存在していないことをお詫びします。
@ジュリアン
Re: 高度なデータ準備: 「面倒な」状態から「分析の準備が整った」状態にするための JMP(R) の 10 の必須ツール (2019-EU-TUT-143)こんにちは、ジュリアンさん
素晴らしいチュートリアルです。このチュートリアルで使用したジャーナルをアップロードしていただけますか。
ありがとう
タジリダ
