Construire de meilleurs modèles avec JMP Pro

Note :   (4,0 sur 5)

Construire de meilleurs modèles avec JMP Pro (Jim Grayson)

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Titre original :

Building Better Models with JMP Pro

Contenu du livre :

Construire de meilleurs modèles avec JMP Pro propose une introduction à l'analyse d'entreprise basée sur des exemples, avec un processus éprouvé qui vous guide dans l'application d'outils et de concepts de modélisation. Il vous explique « quoi, pourquoi et comment » utiliser JMP Pro pour construire et appliquer des modèles analytiques. Ce livre s'adresse aux analystes commerciaux, aux responsables et aux praticiens qui n'ont pas forcément de solides connaissances en statistiques, mais qui doivent être en mesure d'appliquer facilement des méthodes analytiques pour résoudre les problèmes de l'entreprise.

En outre, ce livre sera très utile aux membres de la faculté qui enseignent l'un des sujets suivants au niveau du premier ou du deuxième cycle universitaire : la modélisation prédictive, l'exploration de données et l'analyse d'entreprise. Les utilisateurs novices ou avancés des statistiques commerciales, de l'analyse commerciale et de la modélisation prédictive y trouveront un aperçu de la boîte noire des algorithmes et des méthodes utilisées.

Les sujets abordés comprennent : la régression, la régression logistique, les arbres de classification et de régression, les réseaux neuronaux, la validation croisée des modèles, la comparaison et la sélection des modèles, ainsi que les techniques de réduction des données. Riche en exemples, Building Better Models with JMP Pro est un ouvrage appliqué à l'analyse et à la modélisation d'entreprise qui présente une méthodologie simple pour la gestion et l'exécution de projets d'analyse. Aucune expérience préalable de JMP n'est nécessaire.

Prenez des décisions plus éclairées à partir de vos données grâce à ce tout nouveau livre sur JMP.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781635269116
Auteur :
Éditeur :
Langue :anglais
Reliure :Relié

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)