JMP —動態數據探索統計軟件

　　JMP^?軟件簡介

　　一圖勝千言,JMP是科學家和工程師依賴的數據分析工具，具有強大的分析能力和動態統計發現能力。

　　通過更加深入地挖掘，發現有意義的結果

　　憑借其鏈接的分析和圖形，JMP是理想的數據分析工具，可以理解復雜的關系、進行更加深入的挖掘、發現意外問題。

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  通過強大的統計全面地探索數據

  從輕松訪問各種來源的數據，到使用快速、可靠的數據準備工具，以及執行選擇統計分析，JMP讓您可以在任何情況下都最充分地利用數據。

通過交互式可視化共享新發現

借助JMP的數據可視化能力,可輕松將發現成果轉化為共享內容。 利用交互式儀表板和網絡可視化，講述您的發現成果的來歷。

　　JMP? 的核心功能

• 數據采集

  輕松挖掘多種形式的數據 – 導入Excel文件，讀取文本文件，以及從符合ODBC標準的數據庫中獲取數據。

  數據清洗

  對數據進行清洗，找出離群值、輸入錯誤、缺失值，以及會影響您的分析效果的其他不一致情況。

  數據可視化

  動態的圖形化數據探索，通過可視化信息圖分享數據背后的含義。

  基本數據分析

  通過直方圖、回歸、分布擬合及其他分析工具進行數據探索。

  文本挖掘

  通過單詞和短語提取，或可視化并組織單詞以揭示文本中潛藏的信息。

  

• 群組、過濾器和子集數據

  快速排列數據，發現潛在模式并重點關注關鍵性的發現結果。

  實驗設計

  基于當前的問題設計實驗，兼顧預算、時間及其他約束。

  統計建模

  借助統計模型認清趨勢與模式，從而更好地了解您的業務、競爭對手和客戶。

  假設分析

  通過情景分析展示預測響應的模式以及每個因子對于響應的影響。

  可靠性分析

  獲取對于產品性能的見解，確定材料或工藝中的缺陷，以及發現設計漏洞。

  質量與過程工程

  通過JMP優化質量 – 最大限度減少客戶抱怨，提供超出預期的產品和服務。

• 消費者與市場研究

  借助數據挖掘、調查分析、選擇實驗等工具了解并適應不斷變化的市場。

  分享結果

  以多種格式分享您的動態可視化信息圖，完全不用擔心對方是否擁有JMP。

  自動化與腳本處理

  可通過編寫腳本實現過程自動化、重新生成分析報表，以及增加新的JMP功能。

  定制您的JMP

  對JMP設置進行隨心自定義，使其按照您的喜好運行。

  分析中心

  在JMP界面中使用其他的分析工具，如SAS?、MATLAB、R和Python。

　　JMP^?PRO軟件簡介

　　構建更佳的模型

　　沒有適合的預測分析工具，就會大大增加通過建模預測新客戶、新流程或新風險的難度。JMP Pro提供一系列豐富的算法，讓您能夠構建高效的模型。

　　改進預測模型，幫助您做出更明智的決策

　　利用各類數據增強預測模型的功效，其中包括您所收集的非結構化文本數據，如修復日志、工程報表和客戶調查反饋等。通過JMP Pro對數據加以組織，將其轉化為實用的預測模型輔助信息，從而做出更自信的決策。

　　更高效地篩選、擬合和對比多個模型

　　操作模型并不是一件苦差事 – JMP Pro可通過模型篩選，輕松找到最適合您的數據的模型。輕松構建候選模型，然后使用C、Python、JavaScript、SAS或SQL進行分析、對比和生成評分代碼。

　　JMP? PRO的核心功能

• 預測建模和交叉驗證

  JMP Pro提供一系列豐富的算法，讓您能夠更高效地構建和驗證模型。

  模型篩選和模型比較

  構建多種模型，從中找出最適合您的問題解決方案。

  模型庫和模型代碼評分

  組織模型并以SAS、C、Python、JavaScript或SQL格式保存模型評分代碼。

  結構化方程建模(SEM)

  使用此框架擬合各種模型，包括確認性因子分析、路徑模型、測量值誤差模型和潛在變量增長曲線模型。

  新型建模

  

  采用帶懲罰方法的廣義回歸等全新建模方法，能夠創建更為出色的模型，頗具挑戰性的數據也能處理。

• 函數數據分析

  使用函數數據分析器(FDE)構建由函數、信號或序列數據組成的模型。

  可靠性框圖

  輕松彌補系統弱點，獲得更詳實的系統信息，從而避免系統在將來發生故障。

  可修復系統模擬

  模擬系統修復事件，了解停機以及可修復事件的次數和成本。

  覆蓋陣列

  

  通過設計實驗盡可能找出缺陷，最大限度降低成本并縮短時間。

• 詞條選擇和情感分析

  利用您的非結構化數據識別與響應相關聯的詞條，并探索基本的情感分析。

  混合模型

  分析同時涉及時間和空間的數據，對多個對象進行測量，或將多組變量進行關聯。

  提升模型

  預測最有可能對某項活動做出積極響應的消費者群體，從而制定有針對性的營銷決策。

  廣義線性混合模型(GLMM)

  對具有非高斯響應變量和隨機設計效應的模型進行擬合。

　　系統要求 (Windows)