Dans cet épisode de Quel modèle quand , Mary Loveless, ingénieure en systèmes, part à la recherche d'une maison; plus précisément, la chasse à domicile à Cincinnati, Ohio. Ensemble, Mary et la directrice académique Ruth Hummel utilisent des données immobilières pour déterminer comment prédire le prix de vente d'une maison à The Queen City. Tout d'abord, Mary vous encourage à ne pas oublier une étape souvent négligée: l'exécution de statistiques récapitulatives pour vous familiariser avec vos données. (Mary cherche, en particulier, des choses comme le nombre de données manquantes, max, min et moyennes pour l'aider à construire son modèle.) Ensuite, Mary et Ruth nous parleront de différents types de modèles prédictifs et comment choisir parmi eux quand travailler avec vos propres données. Enfin, les femmes vous montrent comment Predict Profiler de JMP peut facilement ajuster vos différentes fonctionnalités pour montrer l'effet que cela aurait sur d'autres facteurs. Mais je ne vais pas tout donner. Vous devrez vous connecter pour savoir quelle maison Mary choisit finalement.
