Tema de demostración
Modelado predictivo
Objetivo
El propósito de esta demostración es revelar las ventajas y desventajas al crear modelos predictivos en JMP estándar y cómo JMP Pro puede ser una herramienta más eficaz.
Video
Hay dos vídeos. La primera es una explicación de la demostración para SE. El segundo es la demostración en sí.
Flujos de trabajo analíticos
Modelado predictivo y aprendizaje automático
Industria(s)
Propósito general.
Preguntas que se responden
El público objetivo son personas que están familiarizadas con el modelado predictivo y que pueden beneficiarse de tener más herramientas a su disposición. También se espera que algunas personas de la audiencia no comprendan qué es el modelado predictivo.
En términos de caso de negocios, si un cliente se siente cómodo usando el modelo de ajuste o la partición, realmente debería tener JMP Pro en su equipo para lidiar con problemas de modelado que no se adaptan bien a los árboles de regresión o clasificación básicos y de mínimos cuadrados ordinarios. Estos problemas son comunes en la industria. Resolverlos de manera efectiva puede agregar valor más allá del costo de JMP Pro.
¿Cuál es la historia/escenario?
Hay dos escenarios utilizados para la demostración. El primero es un escenario de detección variable, el segundo es la optimización del proceso. Ambos escenarios muestran cómo los resultados difieren en JMP y JMP Pro y explican por qué los resultados de JMP Pro son más realistas.
Funciones y plataformas de JMP
Partición, Bosque Bootstrap, Personalidad de Mínimos Cuadrados Estándar del Modelo de Ajuste y personalidad de Regresión Generalizada del Modelo de Ajuste.
Preparación de la llamada de descubrimiento, qué preguntar y posibles puntos débiles a buscar
Escuche a cualquiera que esté creando activamente modelos estadísticos o que tenga un rol de liderazgo y una visión para utilizar datos para resolver problemas e innovar. Esté atento a los desafíos que la gente tiene con los modelos de partición y mínimos cuadrados estándar. Por ejemplo, es posible que tengan datos que no se adapten bien a los mínimos cuadrados estándar y hayan intentado transformar variables de respuesta sin éxito. Cualquier comentario sobre imprecisiones en las predicciones de los modelos es una apertura para una discusión sobre JMP Pro. En pocas palabras, si un cliente o un cliente potencial está creando modelos estadísticos, realmente debería tener JMP Pro para manejar problemas de datos complejos. Todo el mundo los tiene.
Material incluido
JMP Project contiene todos los materiales de demostración.
Dejar atrás
El Proyecto JMP se puede compartir.
Consejos para realizar la demostración
Mire la explicación de demostración del vídeo SE.
