ルース・ハメル、JMPアカデミックアンバサダー、SAS
ロブ・カーバー、ストーンヒル・カレッジ／ブランダイス大学名誉教授
統計教育者は、コースのトピックを統合する方法として、プロジェクトやケーススタディの価値を長年認識してきました。初心者の学生に統計的推論を紹介する場合でも、従業員に分析手法を研修する場合でも、分析が予測可能なワークフローに従うべきより大きなプロセスの文脈の中で行われることを学生に理解させることは重要です。
このプレゼンテーションでは、Airbnbリスティングデータの分析の各段階をサポートするJMPプロジェクトツールのデモを行います。ジャーナル、グラフビルダー、クエリビルダーなど、JMPプロジェクト環境内の様々なJMPツールを活用し、プロセスを文書化する方法を学びます。プロセスは以下のようになります。
- 質問してください。
- データのニーズと分析計画を指定します。
- データを取得します。
- データを消去します。
- 分析を行ってください。
- あなたのストーリーを語ってください。
信頼性の高いワークフローを指導することで、学生たちは統計的思考の論理に従い、良い思考習慣を身につけることができます。ワークフローを重視する姿勢がなければ、統計学の授業は、脈絡がなく、目的のない技術の羅列にしか見えません。学生がプロジェクトワークフローの視点を取り入れることで、すべての要素が刺激的な形で組み合わさります。
自動生成されたトランスクリプト...
| スピーカー |
トランスクリプト |
| |
皆さん、ようこそ。私の名前は |
| 00 |
07.933 |
| |
3 |
| |
JMPのアンバサダーです。 |
| |
退職した経営学教授 |
| 00 |
30.566 |
| |
7 |
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学生と |
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プロジェクトに取り組んでいる教授。 |
| 00 |
49.700 |
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11 |
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12 |
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学生を統計学に取り組ませる |
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推論、それを教える |
| 00 |
12.433 |
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16 |
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それに対して、現在の考え方は |
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学生が学ぶべきこと |
| |
再現可能なワークフローについて |
| 00 |
36.266 |
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21 |
| |
基本的なデータ管理。そして、 |
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再び統計を見ると |
| 00 |
58.800 |
| |
25 |
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26 |
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今日はこれにご参加したいと思いました |
| |
バーチャルコール。ご参加ありがとうございました |
| 00 |
20.600 |
| |
30 |
| |
特にマンハッタンでは |
| |
そしてあなたは私たちに尋ねたので |
| 00 |
36.433 |
| |
34 |
| |
そして私たちはAirbnbを選びました |
| |
賃借人の視点です。 |
| 00 |
51.733 |
| |
38 |
| |
高い。 |
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だから私たちは |
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記入を始めました...あなたは私たちに与えてくれました |
| 00 |
09.166 |
| |
43 |
| |
44 |
| |
メインの問題とは別の問題 |
| |
場所を見つけることに焦点を当てる |
| 00 |
36.066 |
| |
49 |
| |
あなたが...あなたが通過すれば |
| |
最初の3つの質問では |
| 00 |
54.100 |
| |
53 |
| |
知っている、一部はありますか |
| |
マンハッタンに興味ありますか？ |
| 00 |
11.133 |
| |
58 |
| |
あなたが私たちに送ったリポジトリ。 |
| |
そして私たちは本当に |
| 00 |
26.433 |
| |
32.866 |
| |
63 |
| |
私たちが見つけたものは、 |
| |
このデータセットの4つの列 |
| 00 |
46.766 |
| |
67 |
| |
それがこれだと分かった |
| |
1つ目は、ホスト地区です。 |
| 00 |
58.100 |
| |
71 |
| |
72 |
| |
最初の2つは |
| |
たくさんの小さな小さな |
| 00 |
13.300 |
| |
76 |
| |
マンハッタン。そこで私たちは |
| |
マンハッタン。そして私たちが |
| 00 |
29.700 |
| |
80 |
| |
それが私たちが得た方法です |
| |
マンハッタンの物件情報。 |
| 00 |
44.033 |
| |
84 |
| |
データはこれらに遭遇することです |
| |
なぜ4つあるのかといった問題 |
| 00 |
03.300 |
| |
88 |
| |
マンハッタンに限定すると、 |
| |
戻って少し掃除する |
| 00 |
18.033 |
| |
92 |
| |
データは私たちが |
| |
データを取得するために何をしたか、私たちは話します |
| 00 |
28.400 |
| |
33.200 |
| |
97 |
| |
組み合わせる必要があることを知っている |
| |
郵便番号に基づいて、 |
| 00 |
47.166 |
| |
101 |
| |
102 |
| |
107列、 |
| |
ただ見つけるのが難しい |
| 00 |
09.366 |
| |
106 |
| |
なので、掃除しなければいけないと分かっていました |
| |
それをアップします。さて、私たちはまた |
| 00 |
27.366 |
| |
111 |
| |
ノートの日記。 |
| |
これを整理するには、再コードを使用します |
| 00 |
45.500 |
| |
115 |
| |
まさに。かっこいい。 |
| |
さて、私たちは掃除をしました |
| 00 |
02.200 |
| |
119 |
| |
マンハッタンの税金データにはこの郵便番号があります |
| |
コードです。この郵便番号を持っています |
| 00 |
19.300 |
| |
123 |
| |
授業の日、私たちが話したとき |
| |
について |
| |
データ型。そして、 |
| 00 |
42.300 |
| |
128 |
| |
...の分布を分析する |
| |
そのコラムは面白い |
| 00 |
03.200 |
| |
133 |
| |
マンハッタンは実際には何も語らない |
| |
あなたに物を与える。 |
| |
しかし、郵便番号のクリーンデータは |
| 00 |
18.466 |
| |
23.266 |
| |
139 |
| |
ただのラベル、識別子、そして |
| |
もっと言えば、 |
| |
参加または合併したい場合 |
| 00 |
41.833 |
| |
48.766 |
| |
145 |
| |
重要です。それは単なる |
| |
抽象的なアイデア。統合できない |
| 00 |
03.166 |
| |
11.266 |
| |
150 |
| |
名目モデルは、 |
| |
ただ確認しただけです。 |
| 00 |
26.200 |
| |
31.033 |
| |
155 |
| |
メインテーブルについては |
| |
リスト。保存したい |
| 00 |
45.533 |
| |
159 |
| |
マンハッタン税と組み合わせる |
| |
データ。 |
| |
うん。それからどうする？それから |
| 00 |
03.266 |
| |
164 |
| |
コラムと呼ばれる |
| |
ジップクリーン、 |
| |
郵便番号はクリーン... |
| |
もうすぐです。これで完了です。 |
| |
そして、郵便番号という列は |
| 00 |
33.200 |
| |
171 |
| |
172 |
| |
Airbnbのリスティング |
| |
そしてそれを |
| 00 |
57.033 |
| |
177 |
| |
178 |
| |
それらをテーブルの各行に記入するか、 |
| |
他のものと一致するか |
| 00 |
13.233 |
| |
182 |
| |
メインテーブル、そして物だけ |
| |
2番目から重なる |
| 00 |
29.600 |
| |
186 |
| |
別名、Air BnB IRS |
| |
それとも何か？うん、かなり多いよ |
| 00 |
50.966 |
| |
190 |
| |
もう一つやる |
| |
なぜなら、これらはただ |
| |
散らばったデータテーブル |
| 00 |
06.666 |
| |
195 |
| |
走っています。わかりました。それでは保存します |
| |
データテーブル。次は何をすればいいですか? |
| |
そして実際、これがデータです |
| 00 |
19.833 |
| |
22.033 |
| |
26.266 |
| |
35.466 |
| |
203 |
| |
負ける前に、他に何か |
| |
私たちがどこにいるかを追跡しましょう |
| 00 |
49.733 |
| |
58.800 |
| |
01.833 |
| |
209 |
| |
それともオークチーム？ |
| |
その後 |
| |
プロジェクトのアイデアの一部 |
| 00 |
23.700 |
| |
214 |
| |
だからもしあなたが |
| |
つかむ、つまり取ると言う |
| 00 |
50.100 |
| |
218 |
| |
219 |
| |
220 |
| |
2つの元のデータセット、そして |
| |
最終マージが完了しました。 |
| 00 |
16.200 |
| |
225 |
| |
タブとして表示します。 |
| |
グラフを生成すると |
| 00 |
36.566 |
| |
229 |
| |
230 |
| |
231 |
| |
これらに入っていても |
| |
タブ。すごいですね。 |
| 00 |
58.833 |
| |
02.500 |
| |
236 |
| |
そうだ、オークチームを応援しよう。 |
| |
こんにちは、カーバー博士、ありがとう |
| 00 |
19.233 |
| |
240 |
| |
いくつかをざっと見るだけで |
| |
これらのこと、そしてもしあれば教えてください |
| 00 |
32.300 |
| |
244 |
| |
グラフビルダーを使って |
| |
地域ごとの価格。そして |
| 00 |
45.400 |
| |
248 |
| |
少し楽に |
| |
それらを比較します。 |
| 00 |
01.000 |
| |
252 |
| |
多くの経験がある |
| |
ニューヨーク市。そこで私たちは計画を立てました |
| 00 |
18.166 |
| |
256 |
| |
国連の前に立ち、 |
| |
みんなで写真を撮る |
| 00 |
31.733 |
| |
260 |
| |
グラマシーパークで言ったり |
| |
マレーヒル。 |
| |
振り返ってみると |
| 00 |
46.566 |
| |
265 |
| |
私たちは拡大すべきだと思った |
| |
その近所を越えて検索する |
| 00 |
58.766 |
| |
269 |
| |
270 |
| |
平均値をプロットしただけです |
| |
近所のためだったが |
| 00 |
14.533 |
| |
274 |
| |
モデリングとモデル化 |
| |
予測です。 |
| 00 |
30.766 |
| |
279 |
| |
予想価格。私たちは始めました |
| |
モデルを構築し、私たちが |
| 00 |
42.800 |
| |
283 |
| |
要因です。そして、 |
| |
これらの要素を単なる |
| 00 |
58.833 |
| |
287 |
| |
さらに、フィット統計の一部 |
| |
授業で話してくれたこと。 |
| 00 |
15.466 |
| |
292 |
| |
でも大部分は雲です |
| |
残差ゼロラインです。 |
| 00 |
30.766 |
| |
296 |
| |
それは他のどの |
| |
他のモデルも扱っています。 |
| 00 |
45.800 |
| |
300 |
| |
実際のデータを使用する理由。 |
| |
時々、これが現実です。これは |
| 00 |
58.266 |
| |
304 |
| |
見てますか？ |
| |
これが残存価値です。 |
| 00 |
19.266 |
| |
309 |
| |
いいですね。ああ、いいですね。 |
| |
いいですね。では、 |
| 00 |
34.966 |
| |
313 |
| |
これは私たちが答えているようなものです |
| |
いくつか重要な質問があります。そして |
| 00 |
47.300 |
| |
317 |
| |
掃除するのは本当に大変でした |
| |
データとデータを結合します。 |
| 00 |
57.866 |
| |
03.500 |
| |
322 |
| |
JMPの仕組みをデモしたかった |
| |
現実世界と組み合わせて |
| 00 |
28.700 |
| |
327 |
| |
実際のプロジェクトではナンバーワン、 |
| |
スコープの設定は重要です。 |
| 00 |
47.600 |
| |
331 |
| |
にもたらすことを望んで |
| |
グループに。落とし穴その2、 |
| |
探求することが重要です |
| 00 |
08.033 |
| |
336 |
| |
データのリンク領域 |
| |
複数のデータを組み合わせる |
| 00 |
27.800 |
| |
341 |
| |
再コーディング |
| |
リンク可能なことを確認し |
| 00 |
45.100 |
| |
345 |
| |
346 |
| |
再現可能な研究は不可欠であり、 |
| |
特にチームワークにおいては |
| |
特に、 |
| 00 |
05.966 |
| |
351 |
| |
保証の習慣 |
| |
再現性。そして最後に |
| |
これらの |
| 00 |
32.633 |
| |
356 |
| |
計算と |
| |
解釈は |
| 00 |
51.900 |
| |
360 |
