En este episodio de ¿Qué modelo cuando , La ingeniera de sistemas Mary Loveless va a buscar casa; más específicamente, la búsqueda de casas en Cincinnati, Ohio. Juntos, Mary y la Gerente Académica Ruth Hummel usan datos de bienes raíces para determinar cómo predecir el precio de venta de viviendas en The Queen City. Primero, Mary lo alienta a no olvidar un paso que a menudo se pasa por alto: ejecutar estadísticas resumidas para familiarizarse con sus datos. (Mary está buscando, en particular, cosas como la cantidad de datos faltantes, max, min y promedios para ayudarla a construir su modelo). Luego, Mary y Ruth nos contarán sobre los diferentes tipos de modelos predictivos y cómo elegir entre ellos cuando trabajando con sus propios datos. Finalmente, las mujeres le muestran cómo el Perfil de predicción de JMP puede ajustar fácilmente sus diversas funciones para mostrar el efecto que tendría en otros factores. Pero no voy a regalar todo. Tendrás que sintonizar para averiguar qué hogar elige finalmente Mary.
