Dispongo di dati sulle vendite di un'azienda stagionale e desidero prevedere le vendite in base alla temperatura. Come posso farlo in JMP?
Non sono sicuro al 100% di quello che stai cercando di fare qui ... forse puoi chiarire? La domanda del thread riguarda la creazione di una serie temporale per prevedere le vendite. È tutto quello che vuoi fare? In tal caso, l'utilizzo dell'analisi delle serie temporali e delle piattaforme di modellazione è l'approccio migliore. O alla fine stai cercando di costruire un modello predittivo delle vendite in funzione della temperatura? O forse è entrambi?
Per il pezzo di modellazione predittiva ecco i miei pensieri iniziali.
Il punto più semplice da cui iniziare è tracciare le colonne della temperatura e delle vendite nella piattaforma di distribuzione e porre queste domande:
1. Dov'è il mezzo?
2. Qual è lo spread?
3. Qual è la forma?
4. Ci sono osservazioni che sembrano sospette, prive di senso, mancanti o anomale che potrebbero influenzare l'analisi successiva?
L'obiettivo qui è convalidare la disponibilità di valori ragionevoli e appropriati per qualsiasi analisi successiva.
Quindi andrei alla piattaforma Fit Y by X e traccerei i dati lì per darti un'idea della relazione, se esiste, tra le variabili.
Ora, dal momento che vuoi costruire un modello predittivo piuttosto che un modello esplicativo, penserei a una strategia di convalida del modello e alle tattiche che vorresti usare. Le operazioni successive dipendono in parte dall'utilizzo di JMP o JMP Pro. Troppi percorsi diversi qui per suggerire un approccio appropriato ... leggere nella documentazione JMP sulla convalida per iniziare.
Ora, finalmente, è il momento di creare effettivamente un modello. All'interno della piattaforma Fit Model (e altri) hai una pletora di percorsi. La mia raccomandazione è di sceglierne almeno alcuni e vedere come si comportano bene con un occhio alla risposta al problema pratico a portata di mano.
In bocca al lupo. Sono sicuro che altri offriranno ulteriori pensieri.
