12月1日网络广播-快速整形数据以进行聚类分析和时间序列分析的方法在此网络广播中，我们将从从能源部-能源信息管理局（DOE-EIA）下载的.CSV文件开始，使用Excel导入向导将其导入JMP，然后堆叠和拆分列，然后再次堆叠列“塑造”数据以进行各种分析。 特别是，对于聚类分析，我们希望数据“宽”，对于时间序列分析，我们希望数据“高”。
待使用的数据表附在此页的底部，包括使用DOE EIA网站的 “电数据浏览器”。提供了2001年1月至2013年8月期间的平均电价数据美国50个州和DC，按该国家/地区划分，并提供了三个行业部门及其总和。 途中的所有中间文件都已保存，以便与会者可以提前下载它们并在网络广播中继续进行。 该网络广播的重点将是堆叠和拆分数据的机制，以促进所示的聚类和时间序列分析。 易于分析往往是JMP的“哇”，但是数据整形的机制有时会引起一些评论，例如“您在JMP中几分钟内所做的事情使我在电子表格中花了几天时间！”
以下是与聚类超过12年以上的平均零售电价得出的50个州和DC的比例。
以下是两个图表，显示时间序列加州平均零售电价的预测。
注意：名为0.8的单个0.8 Mb文件 12月1日，网络直播DOE-EIA Files.zip” 包含将在此网络广播中使用的16个单独的文件。 由于并非所有用户都可以下载* .zip文件，因此我们分别发布文件和压缩文件。 此网页最多只能有十个附件，因此 16个文件中的9个附在下面。 剩余的7个文件位于此页面上链接 。
在此网络广播中，我们将从从能源部-能源信息管理局（DOE-EIA）下载的.CSV文件开始，使用Excel导入向导将其导入JMP，然后堆叠和拆分列，然后再次堆叠列“塑造”数据以进行各种分析。 特别是，对于聚类分析，我们希望数据“宽”，对于时间序列分析，我们希望数据“高”。
回复：12月1日网络广播-快速聚类和时间序列分析数据的方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好汤姆，
上周一（12月1日），我无法参加此在线网络研讨会。演示文稿是否已录制？如果是这样，您可以将我定向到可以访问该记录的页面吗？
非常感谢！
克里斯蒂娜（Christina）
回复：12月1日网络广播-快速聚类和时间序列分析数据的方法嗨，伊夫，
感谢您的联系.....我很好奇您为谁工作，以防万一我们有一些JMP用户可以与您联系。
问候，
泰勒·约翰逊（Tyler Johnson）
联邦项目经理-JMP
手机（919）397-4477
回复：12月1日网络广播-快速聚类和时间序列分析数据的方法伊夫
请今天回到COB。这些文件应在那时发布。在昨天的MAJUG网络广播中使用文件后，我正在“清理”文件。
谢谢，
汤姆
汤姆·唐纳利（CAP）博士
JMP系统工程师
和共同暴动者
SAS Federal LLC
27 Farmingdale Lane•纽瓦克，德国19711•美国
语音：919-531-1380•手机：302.489.9291•传真：919.677.4444
电子邮件：tom.donnelly@jmp.com
http://twitter.com/JMP_Fed
回复：12月1日网络广播-快速聚类和时间序列分析数据的方法此页面底部没有附加数据表...
谢谢
