JMP 19를 사용하여 제작된 이 영상은 2026년 7월에 게시되었습니다.
월드컵 축구 데이터를 사용하여 JMP에서 모델을 구축하고, 공간적 관계를 탐색하고, 유익한 시각화를 생성해 보세요. JMP의 반복적인 시각화 및 데이터 가공 기능을 활용하여 데이터를 탐색하고 이해하는 방법을 알아보세요.
방법을 알아보세요:
- JMP Python 통합을 사용하여 데이터에 액세스합니다. (ChatGPT와 Python을 사용하여 데이터에 액세스합니다.)
- 더욱 풍부한 시각화를 지원하기 위해 데이터를 준비하고 변환합니다.
- 인구와 각국의 국제 순위 간의 상관관계를 살펴보세요.
- 거리와 각도 등의 주요 변수를 사용하여 모델 촬영 품질을 평가합니다.
- 축구 경기장에서 직접 결과를 시각화하세요. (볼 운반과 패스 동작을 살펴보고 그래프로 나타내세요.)
- 벡터 플롯을 생성하여 공의 움직임(패스 및 캐리)을 분석하고 시퀀스를 효과적으로 재생합니다.
- 예상 목표와 실제 결과를 비교하여 토너먼트 전반에 걸쳐 기대 이상의 성과를 낸 팀과 선수, 그리고 기대 이하의 성과를 낸 팀과 선수를 파악합니다.
이 웨비나에서는 모델 적합, 모델 선별, 예측 프로파일러, 윤곽 프로파일러, Python 통합, 그래프 빌더 및 워크플로우 빌더를 다룹니다 .
권장 사전 요구 사항:
- JMP 데이터 테이블에 대한 이해.
- 모델링에 대한 기본적인 이해.
자원
본 웨비나는 공개적으로 이용 가능한 축구 데이터를 사용하며 FIFA와 제휴 관계가 없으며 FIFA의 승인을 받지 않았습니다.
