3个JMP多元统计分析方法，带你读懂大数据

信息爆炸时代，海量数据的处理和分析常常让人头疼不已。

如何在众多因素中找到主要因素，如何正确地理解众多因素的相互关系，从而真正发挥大数据所带来的价值，这就要用到大名鼎鼎的多元统计分析方法啦！

为了帮助大家全面掌握多元分析的方法，8月20日14:00-15:00，JMP空中课堂将带你走进多元统计分析的奇妙世界！点击文末即可快速报名~

在课堂中，老师将通过案例演示，聚焦JMP若干多元统计功能中的三个：主成分分析（PCA）、多重对应分析（MCA）、多因子分析（MFA），教会大家如何在JMP中灵活地开展多元分析并读懂结果。

那么，问题来了！

为什么多元分析备受推崇？它有哪些神通广大之处？JMP提供了哪些多元分析平台？

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多元统计分析是一种常见且实用的分析方法，因为在众多行业和领域都有着广泛的应用而备受推崇，比如：

• 利用主成分分析，可以对经济指标体系进行分析和综合，从而快速找出内在统计规律性，为决策部门衡量本地区的经济发展，制定科学决策提供有利的支持。

  
  

• 在IC生产工艺中，通过多元分析，可以从大量的测试数据中迅速、准确地找出工艺参数与器件参数或电路参数之间的联系，以及工艺中存在的关键问题，从而帮助工艺人员科学地做出优化生产工艺的决策。

• 在药物生产过程中，利用主成分分析，可以在工艺过程的早期发现偏差，从而能够及时找出解决问题的思路和方法，提高药品开发的速度，大幅降低相关成本。

• 在零售企业的供应商质量评价中，往往要考虑很多指标，如年供货量、年成交额、年毛利润、订货服务、运输服务、供应商的信誉、合作状态等等。对于此类影响指标较多的情形利用主成分分析法对指标简化处理，可以形成综合指标，方便建立评价等级和体系等。

  
  

• 此外，对市场数据进行分析，往往会看到变量与变量之间存在一定的相关关系，例如：某产品的价格和社会需求之间，服务满意度与服务之间都有密切的关系。通过多元方法研究变量之间相互关系，可帮助企业在满意度研究、消费者研究、市场预测等多个方面改善和提高。

JMP提供了包括主成分分析（PCA）、多重对应分析（MCA）、多因子分析（MFA）、判别分析、偏最小二乘、因子分析和聚类分析等在内的多种应对多变量数据分析的多元方法，针对不同的应用场景，可快速帮助你利用数据解决实际问题。

本次网络课程将重点聚焦在PCA、MCA、MFA三个平台的学习与运用。无论身处哪个领域，只要对多变量数据的探索分析感兴趣，这堂课程都不容错过！

为什么不容错过？

👉 JMP首次开设的多元分析网络课程
👉 一站式学会3个多元分析核心功能
👉 轻理论，重操作、分析和结果解读
👉 跟着老师边听课，边操作
👉 直播间与老师直接互动、问答

课程内容

1 JMP包含的多元分析方法列表
2 多元方法的核心：SVD
3 主成分分析PCA
4 多重对应分析MCA
5 多因子分析MFA

复制以下链接到浏览器即可报名：

https://www.jmp.com/zh_cn/events/live-webinars/non-series/2020-08-20.html?utm_campaign=wcl7013Z0000021zQDQAY&utm_source=wechat&utm_medium=social

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