ある季節企業の売上データがあり、気温に基づいて売上を予測したいと考えています。 JMPでこれを行うにはどうすればよいですか?
あなたがここで何をしようとしているのか、私は 100% 確信が持てません...おそらく明確にできますか? スレッドの質問は、売上を予測するための時系列の作成に関するものです。 やりたいことはそれだけですか？ その場合、時系列分析およびモデリング プラットフォームを使用するのが最善の方法です。 それとも最終的に、気温の関数として販売の予測モデルを構築しようとしていますか? それとも両方でしょうか？
ここにある予測モデリングの部分について、私の最初の考えを示します。
開始する最も簡単な場所は、分布プラットフォームで温度と売上の列をプロットし、次の質問をすることです。
1.真ん中はどこ？
2.スプレッドは？
3. 形は？
4. その後の分析に影響を与える可能性がある、疑わしい、ナンセンス、欠落、または外れ値に見える観測はありますか?
ここでの目標は、その後の分析に妥当で適切な値があることを検証することです。
次に、Fit Y by X プラットフォームに移動し、そこにデータをプロットして、変数間の関係 (ある場合) のアイデアを提供します。
ここで、説明モデルではなく予測モデルを構築したいので、使用したいモデリング検証戦略と戦術について考えます。 次に行うことは、JMP または JMP Pro のどちらを使用しているかによって異なります。 適切なアプローチを提案するには、ここにはさまざまな経路が多すぎます...開始するには、検証に関するJMPドキュメントを読んでください。
いよいよ、実際にモデルを作成します。 Fit Model プラットフォーム (およびその他) 内には、多数の経路があります。 私の推奨事項は、少なくともいくつかを選択し、目前の実際的な問題に答えることを視野に入れて、それらがどれだけうまく機能するかを確認することです.
幸運を。 他の人が追加の考えを提供すると確信しています。
