僅供內部使用
- 項目
許多 JMP 用戶都需要一種工具來幫助他們進行工作區佈局和會話管理。 當同時打開許多數據表、腳本和報告時，要找到所需的報告可能會很困難。 將多組數據表和報告分成單獨的分析項目也可能具有挑戰性，並且在窗口最大化的情況下運行 JMP 可能會導致難以使用可能打開的多個窗口。 項目系統旨在解決許多這些常見問題。
項目為 JMP 提供單一文檔界面，帶有易於定制的選項卡式工作區、書籤文件位置和窗口列表，使用戶可以查看並輕鬆移動到任何打開的窗口、數據表或腳本。 該項目還允許用戶添加書籤並啟動支持文件，如 .pdf、.word 和 .ppt 文檔。 項目還可用於快速打開和關閉屬於一個或多個分析的許多文件，並保存分析會話的狀態；它還可用於將兩個或多個項目分開，而不是像過去那樣運行多個 JMP 會話。
最後，對於那些需要運行重複數據查詢、分析和報告的用戶，項目功能提供了一種快速收集一組工作流任務的方法，並為他們提供了一種共享、保存和協作的簡便方法。
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- JMP 的單文檔界面。
- 挑選並選擇要包含的文件。
- 組織一個可重新配置的工作區。
- 共享和存檔分析。
- 直接從 JMP 啟動支持文檔（.ppt、.word、.pdf）。
- 圖形生成器改進
Graph Builder 是一個工具箱，可幫助用戶在其數據中查找和講述故事。 在 JMP 14 中，Graph Builder 添加了 Packed Bars，這是一種新的條形圖類型，結合了樹狀圖和 Pareto 圖的想法，並添加了幾個旨在讓用戶更好地控製圖形自定義的功能。 現在可以將自舉置信區間添加到平滑器中，誤差線是完全可定制的，並且可以直接在圖表上顯示更多種類的描述性統計數據。 所有這些功能結合在一起，進一步促進了 Graph Builder 結果的發布準備。
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- 新的酒吧類型：包裝酒吧。
- 更好地控製圖表定制。
- 輕鬆合併自定義誤差線。
- 圖例中的標記尺寸。
- 點躲避和抖動選項。
- 更多地控制輪廓，包括平滑和形狀剪裁。
- Smoother 元素的 Bootstrap 置信區間。
- 直接在 Graph Builder 中支持更基本的統計分析。
- 重新編碼刷新
確保分類數據的一致性和準確性一直是數據清理中最耗時和繁瑣的方面之一，但 JMP 14 中的 Recode 旨在改變這一點。 借助正則表達式支持、改進的過濾和文本解析選項、對多響應數據和值標籤的支持以及與 JMP Pro 中的公式庫的集成，您不會將數據清理託付給任何其他工具。
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- 搜索框允許對過濾進行更多控制。
- 改進的文本解析。
- 正則表達式支持。
- 導入重新編碼結果列。
- 直接從 Recode 創建、使用和轉換價值標籤。
- 將重新編碼公式發佈到 Formula Depot，這樣您就可以在生產環境中在線執行數據清理，而無需將數據導入 JMP。
- 支持多個響應列。
- 分組到新類別。
- 重新編碼數字連續列。
- 多文件導入
高效準確地將數百或數千個文件組合成一個文件過去需要編寫 JSL 腳本，但現在不再需要了。 在 JMP 14 中，您只需單擊幾下，即可將多個文件導入到單個數據表或數據表集合中。 指定導入選項，按各種條件過濾文件，並導入到單列（與文本資源管理器一起使用）或多列表中。
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- 將多個文件加載到數據表中。
- 按大小、日期、名稱和類型過濾文件。
- 支持單列導入，對 Text Explorer 文檔準備很有用。
- 在平台內支持編輯文本導入選項。
- 文本瀏覽器更新
Text Explorer 是 JMP 13 的一個令人興奮的新增功能，讓用戶可以在點擊環境中探索非結構化文本數據。 現在 Text Explorer 更加有用，添加了更強大的報告過濾器、中文和日文語言支持、按主題的詞云，以及在 JMP Pro 中的判別分析和驗證列支持。
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- 支持文本資源管理器中的亞洲語言（中文和日文）。
- 文本資源管理器中表格輸出的更好過濾選項，包括術語、短語和報告列表。
- 每個主題詞云。
- 支持判別分析 (JMP Pro)。
- 支持平台發布中的驗證列用於預測建模工作流程 (JMP Pro)。
- 新的數據表功能
所有 JMP 用戶都使用數據表，而在 JMP 14 中，我們使數據表更加強大和易於使用。 現在表格可以使用任何列的值——甚至是圖像列——作為標記；存儲指向網頁、文件和 JSL 腳本的超鏈接；並執行幾個新的單擊轉換。 JMP 14 還具有更強大的虛擬連接和一個新的實用程序，可以在值標籤和代碼之間輕鬆轉換。
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- 用於標記列選項。
- 粘貼到單元格中。
- 表格腳本的分組和嵌套以更好地組織腳本。
- 事件處理程序列屬性提供的可點擊鏈接。
- 代碼標籤和代碼標籤列實用程序。
- 反轉列選擇選項。
- 選擇添加到行菜單的重複行。
- 虛擬加入行為項目符號待定。
- 新公式列中現在有各種新的轉換。
- 工作流程改進
當 JMP 用戶保持在分析的“流程中”時，他們可以更快地做出更好的決策。 高性能是 JMP 的一個特點，我們一直在努力實現代碼的現代化，使用大數據表測試我們的算法，並減少瓶頸以保持 JMP 即使在最困難的數據集上也能快速運行。 為了提高您的效率，我們還專注於減少在 JMP 中完成日常任務所需的時間或點擊次數。
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- 通過偏好搜索和過濾輕鬆找到要更改的偏好。
- 更新的腳本索引具有更好的搜索和在項目中運行良好的緊湊模式。
- 在點擊確定之前在公式編輯器中預覽結果。
- 使用自然排序的更好的自動排序算法。 第 1 批次、第 2 批次…… 第 10 批，第 11 批。
- 數據表中的腳本分組。
- 文件隔離警報可防止 JMP 文件中的未知可執行代碼。
- 更新了 OpenGL 視圖設置對話框，以便更輕鬆地自定義任何 3D 圖形。
- 多因素分析
多因素分析 (MFA) 是一種感官分析技術，其目標是找到相似的產品分組，以及識別異常小組成員——與小組其他成員差異如此之大以至於他們的價值觀會扭曲結果的小組成員。 MFA 允許研究人員與未經培訓的小組成員進行類似 PCA 的分析。 它通常用於預評估研究，其中正在測試許多不同的產品，以及用於後期消費者面板，其中許多消費者可能在沒有任何標準感官測量培訓的情況下對產品進行評級。
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- 有助於感官分析。
- 識別相似的產品和外圍小組成員。
- 促進預評估研究、後期消費者小組和有未經培訓的小組成員的研究。
- DOE 添加
JMP 中的 DOE 平台是世界一流的，能夠更好地幫助用戶解決各種真實環境中的挑戰性問題。 在 JMP 14 中，添加了許多對 DOE 特徵的改進。
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- 自定義設計中添加了 A 最優性標準。 如果優化設計需要更多地關注某些效果而不是其他效果，這將很有用。 D 或 I 最優性沒有一種自然的方式來做到這一點。
- 能夠設計平衡的不完全塊設計 (BIBD)。
- 在構建加速壽命測試 (ALT) 設計時指定先驗方法的改進。 ALT 先驗以大多數客戶期望的方式指定。
- 在 Compare Designs 中，現在最多可以通過 JSL 界面比較 10 種設計，使用 UI 最多可以比較 5 種設計。
- 對 Fit DSD 算法和選項的改進，使平台能夠找到具有弱遺傳性的弱二次項和交互作用。
- 能夠右鍵單擊並根據相關性的顏色圖創建數據表。
- 將成對發生率熱圖添加到 MaxDiff 設計中。
- 改進了分類因素水平的空間填充。
- 在自定義設計中創建運行順序列的選項。
- CUSUM 控製圖和質量工程改進
質量工程師將在 JMP 14 中找到各種新的診斷和省時工具。 CUSUM 圖現在具有傳統控製圖熟悉的外觀、感覺和解釋，控製圖生成器添加了三向控製圖，因此您可以在同一報告中可視化組內和組間變異性。 Process Capability 平台添加了新的分佈和可變性度量，此外還有一個用於管理規格限制的新平台。
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- CUSUM 控製圖平台添加到質量工程菜單。
- 控製圖生成器中的三向控製圖解決組內和組間變異。
- 過程篩選中的漂移檢測、目標圖、三向圖表指標和眾多 UI 增強功能。
- 過程能力：附加分佈、可變性測量和過程性能圖的包含。
- 用於管理規格限制的新平台。
- 新的可靠性功能
現代可靠性工程師必須解決越來越困難的問題，同時製造安全可靠的產品，保護公司在市場上的品牌。 滿足可靠性工程師日益增長的需求一直是 JMP 的首要任務，JMP 14 中的可靠性平台已進行了許多改進。
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- 為 X 的 Fit Life 添加貝葉斯推理。
- 對於參數生存，除了圖形比較之外，還添加了嵌套模型測試以匹配 X 擬合壽命。
- 將貝葉斯分析添加到 ALT 設計中。
- 可修復系統模擬 (RSS)，跨組件事件/動作鏈接可以使用圖表操作選項關閉，這對於清理複雜的圖表很有用。 當跨組件鏈接選項關閉時，可以通過選擇一個動作或事件塊來查看單個鏈接以查看關係。
- 改進了 Fit Censored JSL 函數，以使用包含區間刪失的超大數據集提高壽命分佈的性能。
- 累積損傷中標準化殘差的新概率圖。
- 在密度刻畫器中添加了固定參數結果與無約束結果的並排比較。
- 改進了壽命分佈故障原因列中檢查指標的 GUI。 這現在像帶有下拉列表的審查員一樣工作。
- 復發分析包括日曆事件圖、按年齡圖的到達間隔以及適用於平台內的非齊次泊松過程模型的保存模擬命令。
- Python接口
Python 加入了 JMP 中的編程語言接口套件，增加了連接 SAS、MATLAB 和 R 的現有能力。 工程師和科學家現在可以連接到 Python，將數據從 JMP 發送到 Python，執行 Python 代碼並將結果返回到 JMP 以進行數據可視化、分析和進一步探索。
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- 連接到本地安裝的 Python。
- 將數據發送到 Python。
- 從 JSL 腳本執行 Python 代碼。
- 從 Python 程序返回數據和結果。
- HTTP 請求
當您有直接的數據庫訪問和 ODBC 驅動程序時，您可以使用查詢生成器輕鬆地查詢、連接和過濾數據——但是您可以通過 API 訪問的許多其他豐富的數據源呢？ 借助 JSL 中新的 HTTP 請求功能，您現在可以編寫自定義應用程序來與外部 Web 服務器通信。 JSL 還添加了新的 JSON 解析函數，以便更輕鬆地將數據從 Web 獲取到 JMP 中。
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- HTTP 請求是一種新的高級 JSL 函數，它允許通過 API 與 Web 服務器通信。
- JMP 現在對無法通過查詢生成器和 ODBC 驅動程序訪問的一組豐富的數據源開放。
- 用於解析 JSON 的 JSL 命令套件簡化了將此數據導入 JMP 的任務。
- 結果的改進共享和交流
只有當您能夠有效地與決策者分享您的結果時，才能實現最好的統計發現。 JMP 14 通過改進 Dashboard Builder 並為用戶提供更多方式與沒有 JMP 的人共享結果，繼續添加和增強工具以與其他 JMP 用戶共享結果。
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- Dashboard Builder 添加了更易於閱讀的拖放區、空白儀表板模板以及存儲您自己的模板的能力。
- 動畫 .gif 記錄和保存在 JMP 中任何有播放按鈕的地方（例如氣泡圖、本地數據過濾器、列切換器）使得在 PPT 幻燈片中嵌入移動的 JMP 可視化成為可能，例如，無需依賴在閃存上。
- 創建 Web 報告功能是組織和共享帶有索引頁面和交互式 html 報告鏈接的分析項目步驟的好方法。 創建 Web 報告現在可以編寫腳本，因此可以將 Web 報告的創建添加到標準報告腳本的末尾。
- 例如，交互式 html 報告中的過濾器支持通過選擇添加過濾，但不會重新計算模型。
- 功能數據瀏覽器 (JMP Pro)
科學家和工程師正在處理越來越多的來自物聯網 (IoT) 設備的數據流。 這些傳感器流帶來了一系列獨特的挑戰。 成百上千個傳感器流式傳輸數據會非常快速地創建大量數據。 此類設備存在於各種行業，包括半導體、化學和製藥製造以及消費品。
無論哪個行業，都存在常見問題：簡化和清理混亂的數據、刪除異常值、對齊曲線、構建替代模型以及從傳感器流中創建特徵（用作輸入、輸出或兩者）。
借助 JMP Pro 14 中的新平台 Functional Data Explorer，您可以從傳感器流或批處理數據中快速理解、清理、對齊和構建模型，然後輕鬆輸出特徵以使用 JMP Pro 構建預測模型。
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- 用於處理傳感器/信號/流或批處理數據的新 JMP Pro 平台。
- 清理、對齊和整合來自傳感器的數據。
- 使用各種技術構建代理模型。
- 在其他預測建模平台中使用輸出模型和功能。
- 廣義回歸 (JMP Pro) 的新特徵
廣義回歸（或 GenReg）是 JMP Pro 中首要的線性建模平台。 使用 GenReg，您可以為多種數據構建模型。 一些示例包括 DOE 數據、觀察數據、具有分類響應的數據、雜亂數據、文本數據、高度相關的數據等。 在一個地方，您有一個工具可以擬合模型、選擇變量、處理多重共線性並提供診斷報告。
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- 其他分佈包括更多審查（Gamma 和指數分佈添加支持）。
- 多項響應支持（具有三個以上水平的名義響應）。
- 其他選擇技術包括最佳子集回歸、向後消除、修剪前向選擇和 Dantzig 選擇（在 DOE 社區中已經流行並且適用於 n<
- 其他功能包括重置解決方案按鈕、VIF、調整後的 R 平方、RMSE、QQ 圖和 F 檢驗。 最後，支持自定義測試，為兩階段正向選擇添加了交叉驗證支持，並且平台已經過調整以更快地處理具有許多影響的大型和/或複雜問題。
- 一般建模改進
JMP 和 JMP Pro 的建模平台進行了多項改進，以幫助用戶處理範圍更廣的統計分析問題。
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- 在探索缺失值中，添加了一種新的基於 SVD/矩陣完成的方法，該方法將驗證合併到降維步驟中，並使用 V 矩陣和新數據行的 U 的最小二乘估計對新觀測值進行評分。 探索缺失值還支持用於插補的驗證列。
- Profiler Simulator：添加響應模擬。
- 擬合最小二乘法：添加殘差分位數圖。
- 分發平台：增加SHASH分發。
- 逐步擬合使用變換而不是公式列來保存部分分類效應的項。
- 使用稀疏實現對 PCA 算法進行調整，使計算主成分更快（即使在非稀疏數據上）。 還支持補充變量。
- 支持多響應列作為關聯分析 (JMP Pro) 和潛在類別分析中的項目列。
- K-NN 和朴素貝葉斯都有分析器。 K-NN 添加模型選擇以交互方式選取 K (JMP Pro)。
- Formula Depot 性能改進、發布重新編碼列的能力、更多模型支持以及對派生列的支持 (JMP Pro)。
