數(shù)據(jù)挖掘與建模是數(shù)據(jù)分析工作中的重要手段，在需要尋找關(guān)鍵影響因素的案例分析中占據(jù)著重要的角色。

JMP提供了豐富多樣的建模和數(shù)據(jù)挖掘方法。除了標(biāo)準(zhǔn)最小二乘法、逐步法和Logistic法等傳統(tǒng)的回歸建模分析之外，JMP還提供了包括決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)間序列、隨機(jī)森林、提升樹(shù)、樸素貝葉斯等眾多建模技術(shù)。

在數(shù)據(jù)挖掘方面，JMP既提供了探索性數(shù)據(jù)挖掘方法，也提供了預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)挖掘方法。通過(guò)JMP的交互式數(shù)據(jù)挖掘，你可以在一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)表中便捷地找到數(shù)據(jù)模式。而運(yùn)用預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，你可以建立合適的模型來(lái)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)。

無(wú)論是科班出身的統(tǒng)計(jì)學(xué)家，還是沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)功底的普通技術(shù)人員，都能快速而輕松地在JMP中創(chuàng)建準(zhǔn)確而可靠的預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)可視化工具在同一個(gè)交互式環(huán)境中考察和比較各種模型，真正地從數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)企業(yè)決策有益的信息。

11月26日，JMP將面向所有對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)建模感興趣的朋友開(kāi)展一場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)課程，老師將詳細(xì)介紹并演示如何從不完全的、有噪聲的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中, 提取隱含其中的、先前未知的、并具有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，從而進(jìn)一步構(gòu)建理想的模型。

在課堂中，針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘，老師將介紹JMP的相關(guān)功能平臺(tái)如缺失值、異常值分析、分布、圖形生成器等，以及數(shù)據(jù)處理后豐富的預(yù)測(cè)建模平臺(tái)，如廣義回歸、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等，并對(duì)相關(guān)方法進(jìn)行比較，尤其對(duì)于歷史的數(shù)據(jù)分析或是異常原因查詢，如何大幅減少?gòu)?fù)雜的工作。

歡迎業(yè)內(nèi)研發(fā)工程師、制程工程師、質(zhì)量工程師、實(shí)驗(yàn)室人員、AI工程師，以及所有對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)建模感興趣的朋友報(bào)名學(xué)習(xí)！

課程內(nèi)容?

1?數(shù)據(jù)挖掘

JMP相關(guān)平臺(tái)及功能簡(jiǎn)介(缺失值，異常值平臺(tái)等)

2?預(yù)測(cè)建模

預(yù)測(cè)建模相關(guān)平臺(tái)(包含JMP Pro的方法，如廣義回歸，隨機(jī)森林等)

3?Q & A

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