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OMS: Todos los usuarios de JMP del área de Charlotte: desde principiantes hasta expertos
QUÉ: "Aceptando el desafío JMP"
CUANDO: Lunes 21 de marzo de 2016 de 5:30 p.m. a 7:30 p.m. ( por favor planee llegar entre las 5:30 y las 6:00 pm para hacer contactos y tomar un refrigerio )
DÓNDE: Charlotte SAS ® Centro de formación ( Interstate Tower, 121 West Trade St, Suite 2200)
CÓMO: PAGS arrienda RSVP a Cheryl Johnson en cjohnson6@bankofamerica.com antes del jueves 17 de marzo th a las 3 pm ( el espacio es limitado y se proporcionarán refrescos )
W Vamos a darle a Byron un descanso de la presentación y mezclarlo para el 1 S t trimestre de la reunión del JMP del Área de Charlotte. Byron y yo estamos trabajando para reunir un conjunto de datos públicos (o dos) y algunas preguntas comerciales relacionadas. Queremos fomentar la participación de todos los niveles de usuarios de JMP, por lo que tendremos una pregunta comercial básica y al menos una más desafiante.
A los participantes del desafío se les pedirá que realicen un análisis en JMP para abordar una de las preguntas comerciales y preparar 1 diapositiva en PowerPoint utilizando el resultado de JMP para compartir cualquier información obtenida del análisis. (También proporcione cualquier script JMP relacionado con su salida; para los usuarios principiantes, puedo explicarle cómo guardar sus scripts). Le recomendamos que se tome unos minutos para presentar sus resultados en la reunión (5 a 10 minutos como máximo); llegaremos a la mayor cantidad posible en el tiempo asignado.
ACTUALIZAR :
Examinaremos un par de conjuntos de datos que Byron encontró en Kaggle. Uno cubre los datos de las elecciones primarias anticipadas para Iowa, New Hampshire, Nevada y Carolina del Sur en un nivel de granularidad condado por condado. Un segundo conjunto de datos contiene una gran cantidad de datos demográficos a nivel de condado. Consulte el archivo adjunto para obtener consejos sobre cómo descargar los datos, las preguntas de desafío y algunos consejos y sugerencias sobre el uso de JMP para el análisis.
Fuente de datos: https://www.kaggle.com/react/benhamner/2016-us-election
