계절별 회사의 판매 데이터가 있고 기온을 기준으로 판매를 예측하고 싶습니다. JMP에서 이 작업을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?
나는 당신이 여기서 무엇을 하려는지 100% 확신하지 못합니다...아마도 명확히 할 수 있습니까? 스레드 질문은 매출 예측을 위한 시계열 생성에 관한 것입니다. 그게 당신이 원하는 전부입니까? 이 경우 시계열 분석 및 모델링 플랫폼을 사용하는 것이 가장 좋은 방법입니다. 아니면 궁극적으로 온도의 함수로 판매 예측 모델을 구축하려고 합니까? 아니면 둘 다일까요?
예측 모델링 조각에 대한 내 초기 생각은 다음과 같습니다.
가장 간단한 시작 방법은 배포 플랫폼에서 온도 및 판매 열을 플로팅하고 다음 질문을 하는 것입니다.
1. 중간이 어디야?
2. 확산은 무엇입니까?
3. 모양은 무엇입니까?
4. 후속 분석에 영향을 미칠 수 있는 의심스럽거나, 말도 안되거나, 누락되거나, 이상치로 보이는 관찰이 있습니까?
여기서 목표는 후속 분석에 대해 합리적이고 적절한 값이 있는지 확인하는 것입니다.
그런 다음 Fit Y by X 플랫폼으로 이동하여 변수 간의 관계(있는 경우)에 대한 아이디어를 제공하기 위해 데이터를 플로팅합니다.
이제 설명 모델이 아닌 예측 모델을 구축하려고 하므로 사용하려는 모델링 유효성 검사 전략 및 전술에 대해 생각해 보겠습니다. 다음에 수행할 작업은 JMP를 사용하는지 JMP Pro를 사용하는지에 따라 부분적으로 달라집니다. 여기에는 적절한 접근 방식을 제안하기에는 너무 다양한 경로가 있습니다. 시작하려면 유효성 검사에 대한 JMP 문서를 읽어보세요.
이제 마지막으로 실제로 모델을 만들 차례입니다. Fit Model 플랫폼(및 기타 플랫폼)에는 수많은 경로가 있습니다. 제가 추천하는 것은 최소한 몇 가지를 선택하고 당면한 실제 문제에 답하는 눈으로 얼마나 잘 수행하는지 확인하는 것입니다.
행운을 빌어요. 다른 사람들이 추가 생각을 제공할 것이라고 확신합니다.
