매출, 재고량, 센서의 측정치 등, 기업에서 취급하는 데이터의 대부분은 시간과 함께 기록되는 「시계열 데이터」입니다. 이러한 데이터를 다루는 장면은 최근 점점 늘어나고 있습니다.
본 세미나에서는, 실재의 시계열 데이터를 소재로, 시계열 데이터의 가시화로부터, 회귀에 의한 요인의 정량화, 시계열 모델에 의한 예측과 What-if 분석까지를, 데모를 섞어 해설합니다.
회귀에서는 전후의 값이 관련되는 점(자기 상관)에 주의가 필요합니다만, 그 특성을 살린 시계열 모델을 사용하면 정확한 예측이 가능합니다. JMP 특유의 취급 방법의 요령과 업무 데이터를 예측이나 의사 결정에 활용하는 힌트를 얻을 수 있습니다.
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JMP로 시작하는 시계열 데이터 분석 ~ 업무 데이터를 시각화, 분석, 예측 ~ | JMP
