多変量メソッドを使用してデータを探索する
JMPの多変量プラットフォームは、強力な分析手法をすぐに利用できます。 このトピックでは、散布図マトリックスや相関ヒートマップ、主成分分析、因子分析、部分最小二乗法、構造方程式モデリングなどの多変量分析および視覚化ツールを最大限に活用する方法を示します。
データ内の重要な変数を特定する
強力な予測モデルを構築し、追加の洞察を明らかにするための前兆として、データ内の主要な変数と相互作用を特定するための簡単な統計手法の使用方法を学びます。 さまざまなツールを使用して、データ内の重要な変数と根本原因の重要なイベントをすばやく特定する方法をご覧ください。
言語：英語| （提供中文交流问回答）
発表者：JMPグローバルテクニカルイネーブルメントエンジニア、Kim Hui Lim（林鑫辉）
後援：JMPシニアアカデミックアンバサダーJulianna Zhou（周暘）
