Gran parte de los datos que manejan las empresas, como las cifras de ventas, los niveles de inventario y las mediciones de sensores, son datos de series temporales que se registran a lo largo del tiempo. En los últimos años, las situaciones en las que manejamos este tipo de datos son cada vez más frecuentes.
Este seminario utilizará datos de series temporales reales como ejemplos para explicar, con demostraciones, todo, desde la visualización de datos de series temporales hasta la cuantificación de factores mediante regresión, y luego la previsión y el análisis de escenarios utilizando modelos de series temporales.
En regresión, es importante tener en cuenta la relación entre los valores precedentes y los siguientes (autocorrelación), pero mediante el uso de modelos de series temporales que aprovechan esta característica, es posible realizar predicciones precisas. Obtendrá información valiosa sobre las técnicas de manejo únicas de JMP y consejos para utilizar los datos empresariales en la predicción y la toma de decisiones.
Detalles y solicitud
Introducción al análisis de datos de series temporales con JMP: Visualización, análisis y predicción de datos empresariales | JMP
