Argomento dimostrativo
Modellazione predittiva
Scopo
Lo scopo di questa demo è quello di rivelare i compromessi quando si creano modelli predittivi in JMP standard e come JMP Pro può essere uno strumento più efficace.
video
Ci sono due video. La prima è una spiegazione della demo per gli SE. Il secondo è la demo stessa.
Flusso/i di lavoro analitico/i
Modellazione predittiva e machine learning
Settore(i)
Scopo generale.
Domande a cui viene data risposta
Il pubblico target è composto da persone che hanno una certa familiarità con la modellazione predittiva e che potrebbero trarre vantaggio dall'avere più strumenti a loro disposizione. Si prevede inoltre che alcune persone tra il pubblico potrebbero non capire cosa sia la modellazione predittiva.
In termini di business case, se un cliente si sente a proprio agio nell'utilizzare il modello o la partizione di adattamento, dovrebbe davvero avere JMP Pro a portata di mano per gestire problemi di modellazione che non sono adatti alla classificazione ordinaria dei minimi quadrati e di base o agli alberi di regressione. Questi problemi sono comuni nell’industria. Risolverli in modo efficace può aggiungere valore oltre il costo di JMP Pro.
Qual è la storia/scenario
Ci sono due scenari utilizzati per la demo. Il primo è uno scenario di screening variabile, il secondo è l’ottimizzazione del processo. Entrambi gli scenari mostrano le differenze tra i risultati di JMP e JMP Pro e spiegano perché i risultati di JMP Pro sono più realistici.
Funzionalità e piattaforme JMP
Partizione, foresta Bootstrap, personalità dei minimi quadrati standard del modello di adattamento e personalità della regressione generalizzata del modello di adattamento.
Preparazione alla chiamata di scoperta, cosa chiedere e possibili punti critici da cercare
Ascolta chiunque stia attivamente costruendo modelli statistici o abbia un ruolo di leadership e una visione per l'utilizzo dei dati per risolvere problemi e innovare. Stai attento alle sfide che le persone incontrano con i minimi quadrati standard e i modelli di partizione. Ad esempio, potrebbero avere dati che non si adattano bene ai minimi quadrati standard e hanno provato a trasformare le variabili di risposta senza successo. Qualsiasi commento relativo alle imprecisioni nelle previsioni del modello costituisce un'apertura per una discussione su JMP Pro. In conclusione, se un cliente o un potenziale cliente sta costruendo modelli statistici, dovrebbe davvero avere JMP Pro per gestire problemi di dati complessi. Tutti li hanno.
Materiale incluso
Il progetto JMP contiene tutti i materiali dimostrativi.
Lasciarsi alle spalle
Il progetto JMP è condivisibile.
Suggerimenti per la consegna della demo
Guarda la spiegazione demo del video SE.
