JMP 统计和数据可视化培训
使用 JMP 统计软件学习统计、分析和数据可视化
讲师：Brandon Fiorucci
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你将学到什么
- 统计数据
- JMP软件
- 数据可视化
- 数据分析
- 假设检验
- 方差分析
- 线性回归
- 发行版
- 控制图
- 热图
- 描述性统计
- 推论统计
- 帕累托图
- 精益六西格码
要求
- 计算机基础知识
描述
使用 JMP 15 学习统计、分析和数据可视化，以解决问题、揭示机会并为决策提供信息。为您或关键决策者创造机会发现数据模式，例如客户购买行为、销售趋势、质量缺陷或生产瓶颈。
你将学到什么：
以下是本课程所涵盖主题的摘要：
- 假设检验
- 正态分布
- 夏皮罗威尔克检验
- Z 检验和 T 检验
- 2 样本T检验
- 方差分析
- 单因素方差分析
- T 检验和 Tukey 检验
- 数据可视化
- 描述性统计
- 质量控制图（Pareto、X Bar & R 和 IMR）
- 发行版
- 线性回归
- 通过 X 拟合 Y
- （皮尔逊）相关系数
- 数据清理
- 发布可共享的分析和仪表板
第 2 部分：数据类型、列、数据清理
从各种来源导入数据：Excel、Google Sheets、CSV 等。了解如何设置特定列的格式以及如何在创建图表/分布/分析之前清理数据。
第 3 部分：JMP 视觉效果和图形
了解如何创建单值图（散点图）、条形图、饼图、平行图、热图等。
第 4 部分：描述性统计和质量控制图
在 JMP 上学习并创建描述性统计表格。创建控制图，例如帕累托图、X 条形图和 R 图以及 IMR 图。
第 5 节：分布概述
详细了解箱线图和直方图。然后了解如何创建分布以及可以从中进行哪些分析。
第 6 部分：发布仪表板
以仪表板形式将完成的分析发布到网络上，以便与其他人共享。保存并自动生成更改数据的报告。
第 7 节：线性回归（通过 X 拟合 Y）：
了解线性回归以及因变量和自变量。了解相关系数如何帮助您分析大数据的未来趋势。使用“Fit Y by X”工具在 JMP 上创建您自己的拟合线。
第 8 部分：假设检验：
了解假设检验及其含义的介绍。了解假设检验的假设。了解置信区间和显着性（alpha）。了解如何使用夏皮罗威尔克检验来测试您的数据是否来自正态分布总体。通过视觉解释和 JMP 学习 Z 检验和 T 检验。学习 2 个样本 T 检验。
第 9 节：方差分析
深入研究方差分析 (ANOVA) 并了解基础知识。了解如何对多个示例执行单向方差分析测试。通过学习如何执行方差分析 T 检验和 Tukey 检验来扩展您的知识。
有任何课程要求或先决条件吗？
- 学习的意愿
- 本课程的一部分涉及 JMP 15 的使用。您需要拥有该软件才能进行练习。请注意，您可以从 JMP 网站下载该软件的 30 天试用版。
本课程适合谁：
- 如果想从头开始完全学习 JMP，您应该学习本课程
- 如果您了解一些 JMP 技能但想变得更好，您应该学习本课程
- 如果您擅长 JMP 并希望将您的技能提升到新的水平并真正发挥 JMP 的全部潜力，您应该参加本课程
本课程适合谁：
- 对统计软件感兴趣的初级用户
- JMP 用户
- 静态学家
- 工程师
- 科学家们
- 数据用户
