您可以观看视频“JMP 大师：分析日期和时间数据。”
- 这是 2022 年 6 月举办的网络研讨会的点播版本。研讨会内容经过重新调整，可按需使用，并介绍了 JMP 有效的日期/时间数据可视化和时间序列数据分析。
- 该视频由两章（Chapter1 和 Chapter2）组成，每章又分为三个部分（Section1 至Section3）。
- 视频中使用的 JMP 格式数据 (.jmp) 可以从此页面顶部的链接下载。
*本次研讨会使用视频制作时（2022 年 8 月）的最新版本“JMP 16.2”。
*在网络研讨会期间，我们介绍了“Function Data Explorer”的功能，但该点播视频中未包含该功能。我们计划在其他场合介绍“函数数据浏览器”的功能。
第1章：如何使用 JMP 处理日期/时间数据以及如何有效地将其可视化
我们将解释 JMP 日期/时间数据格式的基础知识，并在此基础上解释使用 JMP 可视化日期/时间数据的示例。作为可视化图表，我们使用直线、平滑线、回归线、条形图、热图和气泡图。
・第一章 第一节：有关 JMP 日期/时间数据的基础知识（10 分 20 秒）
・第一章 第二节：分析示例1每日数据（13分09秒）
・第一章 第三节：分析示例2 年度、月度数据（14分48秒）
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第2章：使用JMP的时间序列预测~ARIMA模型、状态空间平滑模型~
本文介绍如何使用 JMP 将模型拟合到时间序列数据并预测未来行为。 JMP有两个用于时间序列预测的平台：“时间序列分析”和“时间序列预测”。我们将解释每个平台的特点，并说明如何实际使用时间序列数据来创建时间序列模型。我们将演示如何拟合、选择最佳模型并根据拟合模型进行预测。
・第二章 第一节：简介（5分57秒）
・第二章 第二节：通过“时间序列分析”拟合ARIMA模型（18分35秒）
・第二章 第三节：使用“时间序列预测”拟合状态空间平滑模型（18分03秒）
下一个“让我们掌握 JMP”系列将于 10 月 4 日和 12 日分为两部分，涵盖主成分分析和聚类分析。
如果您有兴趣，请加入我们。
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掌握 JMP 主成分分析/聚类分析 | JMP
