デモのトピック
予測モデリング
目的
このデモの目的は、標準 JMP で予測モデルを構築する際のトレードオフと、JMP Pro がどのようにより効果的なツールになるかを明らかにすることです。
ビデオ
ビデオが 2 つあります。 まずはSE向けのデモの説明です。 2 つ目はデモ自体です。
分析ワークフロー
予測モデリングと機械学習
業界
一般的用途。
回答中の質問
対象読者は、予測モデリングにある程度の知識があり、より多くのツールを自由に使えることから恩恵を受ける可能性のある人々です。 また、聴衆の中には予測モデリングが何なのかを理解していない人もいると予想されます。
ビジネスケースの観点から言えば、顧客がフィットモデルやパーティションの使用に慣れているのであれば、通常の最小二乗木や基本的な分類木や回帰木には適していないモデリング問題に対処するために、JMP Pro を実際に導入すべきです。 こうした問題は業界ではよくあることです。 それらを効果的に解決すると、JMP Pro のコストを超える価値を付加できます。
ストーリー/シナリオとは何ですか
デモには 2 つのシナリオが使用されます。 1 つ目は変数スクリーニング シナリオ、2 つ目はプロセスの最適化です。 どちらのシナリオも、JMP と JMP Pro で結果がどのように異なるかを示し、JMP Pro の結果がより現実的である理由を説明します。
JMPの機能とプラットフォーム
パーティション、ブートストラップ フォレスト、フィット モデル標準最小二乗パーソナリティおよびフィット モデル一般化回帰パーソナリティ。
Discovery Call の準備、質問する内容、および検討すべき問題点
統計モデルを積極的に構築している人、または指導的な役割を担い、データを使用して問題を解決し革新するというビジョンを持っている人の意見に耳を傾けてください。 標準の最小二乗モデルや分割モデルに関して人々が抱えている課題に注意してください。 たとえば、標準の最小二乗法にあまり適していないデータがあり、応答変数の変換を試みたが成功しなかった可能性があります。 モデル予測の不正確さに関するコメントは、JMP Pro での議論のきっかけとなります。 結論として、顧客または将来の顧客が統計モデルを構築している場合、複雑なデータ問題を処理するには JMP Pro が必要です。 誰もがそれらを持っています。
同梱物
JMP プロジェクトにはすべてのデモ素材が含まれています。
残す
JMP プロジェクトは共有可能です。
デモを提供するためのヒント
SE向けのデモ説明動画をご覧ください。
