È possibile guardare il video "Master JMP: analisi dei dati di data e ora".
- Questa è una versione on demand del webinar tenutosi a giugno 2022. Il contenuto del seminario è stato riorganizzato per l'utilizzo su richiesta e introduce l'efficace visualizzazione di dati di data/ora e l'analisi dei dati di serie temporali da parte di JMP.
- Il video è composto da due capitoli (Capitolo 1 e Capitolo 2) e ogni capitolo è diviso in tre sezioni (dalla Sezione 1 alla Sezione 3).
- I dati in formato JMP (.jmp) utilizzati nel video possono essere scaricati dal collegamento nella parte superiore di questa pagina.
*Questo seminario utilizza "JMP 16.2", l'ultima versione al momento della creazione del video (agosto 2022).
*Durante il webinar abbiamo introdotto la funzione "Function Data Explorer", ma non è inclusa in questo video on-demand. Abbiamo intenzione di introdurre le funzioni di "Funzione Esplora dati" in un'altra occasione.
Capitolo 1: Come gestire i dati di data/ora con JMP e come visualizzarli in modo efficace
Spiegheremo le nozioni di base del formato dati data/ora di JMP e, in base a ciò, spiegheremo esempi di visualizzazione dei dati data/ora utilizzando JMP. Come grafici di visualizzazione vengono utilizzati linee, linee morbide, linee di regressione, grafici a barre, mappe termiche e grafici a bolle.
・Capitolo1 Sezione1 : Nozioni di base sui dati di data/ora JMP (10 minuti e 20 secondi)
・Capitolo1 Sezione2 : Esempio di analisi 1 Dati giornalieri (13 minuti 09 secondi)
・Capitolo1 Sezione3 : Esempio di analisi 2 Dati annuali, mensili (14 minuti e 48 secondi)
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Capitolo 2: Previsione delle serie temporali utilizzando JMP ~modello ARIMA, modello di livellamento dello spazio degli stati~
Questo articolo spiega come utilizzare JMP per adattare un modello ai dati di serie temporali e prevedere il comportamento futuro. JMP dispone di due piattaforme per la previsione delle serie temporali: "analisi delle serie temporali" e "previsione delle serie temporali". Spiegheremo le caratteristiche di ciascuna piattaforma e spiegheremo come utilizzare effettivamente i dati delle serie temporali per creare modelli di serie temporali. dimostrerà come adattare, selezionare il modello ottimale e fare previsioni dal modello adattato.
・Capitolo2 Sezione1 : Introduzione (5 minuti e 57 secondi)
・Capitolo2 Sezione2 : Adattamento del modello ARIMA mediante "analisi delle serie temporali" (18 minuti e 35 secondi)
・Capitolo2 Sezione3 : Adattamento di un modello di livellamento dello spazio degli stati utilizzando la "previsione delle serie temporali" (18 minuti e 03 secondi)
La prossima serie "Let's Master JMP" sarà divisa in due parti il 4 e 12 ottobre e riguarderà l'analisi delle componenti principali e l'analisi dei cluster.
Se sei interessato, unisciti a noi.
Dettagli e domanda (gratuita)
Master Analisi delle componenti principali/Analisi dei cluster di JMP | JMP
