In dieser Folge von Welches Modell wann? , Systemingenieurin Mary Loveless geht auf Wohnungssuche; genauer gesagt, Hausjagd in Cincinnati, Ohio. Mary und die akademische Leiterin Ruth Hummel verwenden gemeinsam Immobiliendaten, um zu bestimmen, wie ein Verkaufspreis für Häuser in The Queen City vorhergesagt werden kann. Zunächst empfiehlt Mary, einen häufig übersehenen Schritt nicht zu vergessen: Ausführen von Zusammenfassungsstatistiken, um sich mit Ihren Daten vertraut zu machen. (Mary sucht insbesondere nach Dingen wie der Anzahl fehlender Daten, Max, Min und Durchschnittswerte, um ihr Modell zu erstellen.) Als nächstes werden Mary und Ruth uns verschiedene Arten von Vorhersagemodellen erläutern und erläutern, wie sie wann zwischen ihnen auswählen können Arbeiten mit Ihren eigenen Daten. Schließlich zeigen Ihnen die Damen, wie der Prediction Profiler von JMP Ihre verschiedenen Funktionen einfach anpassen kann, um die Auswirkungen auf andere Faktoren zu zeigen. Aber ich werde nicht alles verraten. Sie müssen sich einschalten, um herauszufinden, welches Zuhause Mary letztendlich wählt.
