내부 전용
- 프로젝트
많은 JMP 사용자가 작업 공간 레이아웃 및 세션 관리에 도움이 되는 도구를 요청했습니다. 많은 데이터 테이블, 스크립트 및 보고서가 한 번에 열려 있으면 원하는 보고서를 찾기가 어려울 수 있습니다. 또한 데이터 테이블 및 보고서 그룹을 개별 분석 프로젝트로 분리하는 것이 어려울 수 있으며 창을 최대화한 상태에서 JMP를 실행하면 열려 있을 수 있는 여러 창을 사용하기 어려울 수 있습니다. 프로젝트 시스템은 이러한 많은 일반적인 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.
프로젝트는 쉽게 사용자 정의할 수 있는 탭 작업 공간, 파일을 북마크할 수 있는 위치, 사용자가 열려 있는 창, 데이터 테이블 또는 스크립트를 보고 쉽게 이동할 수 있는 창 목록과 함께 JMP에 대한 단일 문서 인터페이스를 제공합니다. 또한 이 프로젝트를 통해 사용자는 .pdf, .word 및 .ppt 문서와 같은 지원 파일을 북마크하고 시작할 수 있습니다. 또한 프로젝트를 사용하여 하나 이상의 분석에 속하는 많은 파일을 빠르게 열고 닫고 분석 세션의 상태를 저장할 수 있습니다. 또한 과거에 필요했던 것처럼 여러 JMP 세션을 실행하는 대신 두 개 이상의 프로젝트를 별도로 유지하는 데 사용할 수도 있습니다.
마지막으로, 반복적인 데이터 쿼리, 분석 및 보고를 실행해야 하는 사용자를 위해 프로젝트 기능은 일련의 워크플로 작업을 수집하는 빠른 방법을 제공하고 공유, 저장 및 공동 작업을 위한 쉬운 방법을 제공합니다.
하이라이트
- JMP에 대한 단일 문서 인터페이스.
- 포함할 파일을 선택하고 선택합니다.
- 재구성 가능한 작업 공간을 구성합니다.
- 분석을 공유하고 보관합니다.
- JMP에서 직접 지원 문서(.ppt, .word, .pdf)를 시작합니다.
- 그래프 빌더 개선 사항
Graph Builder는 사용자가 데이터 내에서 스토리를 찾고 말할 수 있도록 도와주는 도구 상자입니다. JMP 14에서 Graph Builder는 트리맵과 파레토 플롯의 아이디어를 결합한 새로운 막대 유형인 압축 막대를 추가하고 사용자가 그래프 사용자 정의를 보다 세밀하게 제어할 수 있도록 설계된 여러 기능을 추가합니다. 이제 부트스트랩 신뢰 구간을 평활기에 추가할 수 있고 오차 막대를 완전히 사용자 정의할 수 있으며 보다 다양한 설명 통계를 그래프에 직접 표시할 수 있습니다. 이러한 모든 기능이 결합되어 Graph Builder 결과의 게시 준비를 더욱 강화합니다.
하이라이트
- 새로운 막대 유형: 포장 막대.
- 그래프 사용자 정의에 대한 더 많은 제어.
- 맞춤형 오류 막대를 쉽게 통합했습니다.
- 범례의 마커 크기.
- 포인트 닷지 및 지터링 옵션.
- 스무딩 및 모양 클리핑을 포함하여 윤곽선에 대한 추가 제어.
- Smoother 요소에 대한 부트스트랩 신뢰 구간.
- Graph Builder에서 직접 보다 기본적인 통계 분석을 지원합니다.
- 새로고침 새로고침
범주형 데이터의 일관성과 정확성을 보장하는 것은 항상 데이터 정리에서 가장 시간이 많이 걸리고 지루한 측면 중 하나였지만 JMP 14의 Recode는 이를 바꾸는 것을 목표로 합니다. 정규식 지원, 개선된 필터링 및 텍스트 구문 분석 옵션, 여러 응답 데이터 및 값 레이블 지원, JMP Pro의 Formula Depot와의 통합을 통해 다른 어떤 도구도 데이터 정리를 신뢰할 수 없습니다.
하이라이트
- 검색 상자를 사용하면 필터링을 더 잘 제어할 수 있습니다.
- 향상된 텍스트 구문 분석.
- 정규식 지원.
- 레코딩 결과 열을 가져옵니다.
- Recode에서 직접 값 레이블을 생성, 사용 및 변환합니다.
- 데이터를 JMP로 가져올 필요 없이 프로덕션 환경에서 인라인으로 데이터 정리를 수행할 수 있는 Formula Depot에 레코딩 수식을 게시합니다.
- 여러 응답 열을 지원합니다.
- 새 범주로 그룹화합니다.
- 숫자 연속 열을 다시 코드화합니다.
- 여러 파일 가져오기
수백 또는 수천 개의 파일을 JSL 스크립트 작성이 필요했지만 더 이상 필요하지 않은 단일 파일로 효율적이고 정확하게 결합합니다. JMP 14에서는 몇 번의 클릭만으로 여러 파일을 단일 데이터 테이블 또는 데이터 테이블 모음으로 가져올 수 있습니다. 가져오기 옵션을 지정하고, 다양한 기준으로 파일을 필터링하고, 단일 열(텍스트 탐색기와 함께 사용) 또는 다중 열 테이블로 가져옵니다.
하이라이트
- 데이터 테이블에 여러 파일을 로드합니다.
- 크기, 날짜, 이름 및 유형별로 파일을 필터링합니다.
- 텍스트 탐색기 문서 준비에 유용한 1열 가져오기를 지원합니다.
- 텍스트 가져오기 옵션 편집을 위한 플랫폼 지원 내에서.
- 텍스트 탐색기 업데이트
텍스트 탐색기는 JMP 13에 추가된 흥미로운 기능으로, 사용자가 포인트 앤 클릭 환경에서 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 탐색할 수 있습니다. 이제 텍스트 탐색기는 더 강력한 보고서 필터, 중국어 및 일본어 지원, 주제별 워드 클라우드, JMP Pro의 판별 분석 및 검증 열 지원을 추가하여 훨씬 더 유용합니다.
하이라이트
- 텍스트 탐색기에서 아시아 언어 지원(중국어 및 일본어).
- 용어, 구 및 보고서 목록을 포함하여 텍스트 탐색기의 표 출력에 대한 향상된 필터링 옵션입니다.
- 주제별 단어 구름.
- 판별 분석 지원(JMP Pro).
- 예측 모델링 작업 흐름(JMP Pro)에서 사용하기 위해 플랫폼 출시에서 유효성 검사 열을 지원합니다.
- 새로운 데이터 테이블 기능
모든 JMP 사용자는 데이터 테이블을 사용하며, JMP 14에서는 데이터 테이블을 더욱 강력하고 사용하기 쉽게 만들었습니다. 이제 테이블은 이미지 열을 포함한 모든 열의 값을 마커로 사용할 수 있습니다. 웹 페이지, 파일 및 JSL 스크립트에 대한 하이퍼링크 저장 몇 가지 새로운 단일 클릭 변환을 수행합니다. JMP 14에는 값 레이블과 코드 간에 쉽게 변환할 수 있는 더 강력한 가상 조인과 새로운 유틸리티도 포함되어 있습니다.
하이라이트
- 마커 열 옵션에 사용합니다.
- 셀에 붙여넣습니다.
- 더 나은 스크립트 구성을 위한 테이블 스크립트의 그룹화 및 중첩.
- 이벤트 처리기 열 속성에서 제공하는 클릭 가능한 링크입니다.
- 코드에 대한 레이블 및 레이블 열에 대한 코드 유틸리티.
- 열 선택 반전 옵션.
- 행 메뉴에 추가된 중복 행을 선택합니다.
- 가상 조인 동작 글머리 기호 TBD.
- 이제 다양한 새 변환이 새 수식 열에 있습니다.
- 워크플로 개선
JMP 사용자는 분석의 "흐름"에 머무르면 더 나은 결정을 더 빨리 내립니다. 고성능은 JMP의 기능입니다. 우리는 코드를 현대화하고, 빅데이터 테이블로 알고리즘을 테스트하고, 가장 어려운 데이터 세트에서도 JMP를 빠르게 실행할 수 있도록 병목 현상을 줄이기 위해 열심히 노력했습니다. 또한 효율성을 높이기 위해 JMP에서 일상적인 작업을 수행하는 데 걸리는 시간이나 클릭 수를 줄이는 데 중점을 두었습니다.
하이라이트
- 선호도 검색 및 필터링을 통해 변경할 선호도를 쉽게 찾을 수 있습니다.
- 더 나은 검색과 프로젝트에서 잘 작동하는 압축 모드로 업데이트된 스크립팅 인덱스.
- 확인을 누르기 전에 수식 편집기에서 결과를 미리 봅니다.
- 자연 정렬을 사용한 더 나은 자동 정렬 알고리즘. 1권, 2권… 로트 10, 로트 11.
- 데이터 테이블의 스크립트 그룹화.
- JMP 파일 내에서 알 수 없는 실행 코드로부터 보호하기 위한 파일 격리 경고.
- 3D 그래프를 쉽게 사용자 정의할 수 있도록 OpenGL 보기 설정 대화 상자를 업데이트했습니다.
- 다중 요인 분석
다중 요인 분석(MFA)은 유사한 제품 그룹을 찾고 이상 패널리스트(그룹의 나머지 그룹과 너무 다르기 때문에 해당 값이 결과를 왜곡하는 패널리스트)를 식별하는 것을 목표로 하는 관능 분석 기법입니다. MFA를 통해 연구원은 교육을 받지 않은 패널리스트와 함께 PCA와 유사한 분석을 수행할 수 있습니다. 이것은 종종 많은 다양한 제품이 테스트되는 사전 평가 연구와 많은 소비자가 표준 관능 측정에 대한 교육 없이 제품을 평가할 수 있는 후기 소비자 패널에 사용됩니다.
하이라이트
- 감각 분석에 도움이 됩니다.
- 유사한 제품 및 외부 패널리스트를 식별합니다.
- 사전 평가 연구, 후기 단계 소비자 패널 및 교육을 받지 않은 패널리스트가 있는 연구를 촉진합니다.
- DOE 추가 사항
JMP의 DOE 플랫폼은 세계적 수준이며 사용자가 다양한 실제 설정에서 까다로운 문제를 더 잘 해결할 수 있도록 합니다. JMP 14에서는 DOE 기능에 대한 수많은 개선 사항이 추가되었습니다.
하이라이트
- 맞춤형 설계에 A-최적 기준이 추가되었습니다. 이는 최적의 디자인이 다른 효과보다 특정 효과에 더 집중해야 하는 경우에 유용합니다. D-또는 I-최적성이 이를 수행하는 자연스러운 방법은 없습니다.
- BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 설계 능력.
- ALT(가속 수명 테스트) 디자인을 구축할 때 사전 지정 방식이 개선되었습니다. 대부분의 고객이 기대하는 방식으로 지정된 ALT 사전.
- 디자인 비교에서 이제 JSL 인터페이스를 통해 최대 10개의 디자인을, UI를 통해 최대 5개의 디자인을 비교할 수 있습니다.
- Fit DSD 알고리즘 및 옵션이 개선되어 플랫폼에서 유전성이 약한 약한 2차 항 및 상호 작용을 찾을 수 있습니다.
- 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 상관 관계에 대한 색상 맵에서 데이터 테이블을 생성하는 기능.
- MaxDiff 설계에 쌍별 발생률 히트맵이 추가되었습니다.
- 범주형 요인 수준에 대한 공간 채우기가 개선되었습니다.
- Custom Design에서 실행 순서 열을 만드는 옵션입니다.
- CUSUM 관리도 및 품질 엔지니어링 개선 사항
품질 엔지니어는 JMP 14에서 다양한 새로운 진단 및 시간 절약 도구를 찾을 수 있습니다. CUSUM 차트는 이제 기존 컨트롤 차트의 친숙한 모양, 느낌 및 해석을 가지며 컨트롤 차트 빌더는 3방향 컨트롤 차트를 추가하므로 동일한 보고서에서 그룹 내 및 그룹 간 변동성을 모두 시각화할 수 있습니다. Process Capability 플랫폼은 새로운 분포와 가변성 측정을 추가하고 사양 제한을 관리하기 위한 새로운 플랫폼이 있습니다.
하이라이트
- 품질 엔지니어링 메뉴에 CUSUM 컨트롤 차트 플랫폼이 추가되었습니다.
- 컨트롤 차트 작성기의 3방향 컨트롤 차트는 그룹 내 및 그룹 간 변형을 처리합니다.
- 프로세스 스크리닝의 드리프트 감지, 목표 플롯, 3방향 차트 메트릭 및 수많은 UI 개선 사항.
- 공정 능력: 추가 분포, 가변성 측정 및 공정 성능 도표 포함.
- 사양 제한을 관리하기 위한 새로운 플랫폼.
- 새로운 안정성 기능
현대의 신뢰성 엔지니어는 점점 더 어려워지는 문제를 해결하면서 안전하고 신뢰할 수 있고 시장에서 회사 브랜드를 보호하는 제품을 만들어야 합니다. 신뢰성 엔지니어의 증가하는 요구 사항을 충족하는 것이 JMP의 우선 순위였으며 JMP 14에서는 신뢰성 플랫폼이 많이 개선되었습니다.
하이라이트
- X에 의한 수명 적합을 위한 베이지안 추론 추가.
- 파라메트릭 생존을 위해 Fit Life by X와 일치시키기 위한 그래픽 비교 외에도 중첩된 모델 테스트를 추가합니다.
- ALT 설계에 베이지안 분석 추가.
- 복구 가능한 시스템 시뮬레이션(RSS), 구성 요소 간 이벤트/작업 링크는 복잡한 다이어그램을 정리하는 데 유용한 다이어그램 작업 옵션을 사용하여 해제할 수 있습니다. 구성 요소 간 링크 옵션이 꺼져 있을 때 관계를 보기 위해 작업 또는 이벤트 블록을 선택하여 개별 링크를 볼 수 있습니다.
- Interval Censoring이 포함된 매우 큰 데이터 세트로 수명 분포의 성능을 개선하기 위해 Fit Censored JSL 기능이 개선되었습니다.
- 누적 손상에서 표준화된 잔차의 새로운 확률 플롯.
- 밀도 프로파일러에서 구속되지 않은 결과와 함께 고정 매개변수 결과의 나란히 비교를 추가했습니다.
- 수명 분포에 대한 실패 원인 열의 센서 표시기용 GUI가 개선되었습니다. 이것은 이제 드롭다운 목록이 있는 검열처럼 작동합니다.
- 반복 분석에는 플랫폼에 맞는 비동질 포아송 프로세스 모델에 대한 캘린더 이벤트 플롯, 연령 플롯별 도착 간격 및 시뮬레이션 저장 명령이 포함됩니다.
- Python에 대한 인터페이스
Python은 JMP의 프로그래밍 언어 인터페이스 제품군에 합류하여 SAS, MATLAB 및 R에 연결할 수 있는 기존 기능을 추가합니다. 엔지니어와 과학자는 이제 Python에 연결하고, JMP에서 Python으로 데이터를 보내고, Python 코드를 실행하고, 데이터 시각화, 분석 및 추가 탐색을 위해 결과를 JMP로 반환할 수 있습니다.
하이라이트
- Python의 로컬 설치에 연결합니다.
- 데이터를 파이썬으로 보냅니다.
- JSL 스크립트에서 Python 코드를 실행합니다.
- Python 프로그램에서 데이터와 결과를 반환합니다.
- HTTP 요청
직접 데이터베이스 액세스 및 ODBC 드라이버가 있는 경우 Query Builder를 사용하여 데이터를 쉽게 쿼리, 조인 및 필터링할 수 있지만 API를 통해 액세스할 수 있는 다른 많은 풍부한 데이터 소스는 어떻습니까? JSL의 새로운 HTTP 요청 기능을 사용하면 이제 사용자 지정 애플리케이션을 작성하여 외부 웹 서버와 통신할 수 있습니다. JSL은 또한 새로운 JSON 구문 분석 기능을 추가하여 웹에서 JMP로 데이터를 더 쉽게 가져올 수 있습니다.
하이라이트
- HTTP 요청은 API를 통해 웹 서버와 통신할 수 있는 새로운 고급 JSL 기능입니다.
- 이제 JMP는 쿼리 작성기 및 ODBC 드라이버를 통해 액세스할 수 없는 풍부한 데이터 소스 세트에 개방되어 있습니다.
- JSON 구문 분석을 위한 JSL 명령 모음을 사용하면 이 데이터를 JMP로 가져오는 작업이 쉬워집니다.
- 개선 결과 공유 및 전달
최고의 통계적 발견은 결과를 의사 결정자와 효과적으로 공유할 수 있을 때만 실현됩니다. JMP 14는 Dashboard Builder를 개선하고 사용자에게 JMP가 없는 사람들과 결과를 공유할 수 있는 더 많은 방법을 제공함으로써 다른 JMP 사용자와 결과를 공유할 수 있는 도구를 계속 추가하고 개선합니다.
하이라이트
- Dashboard Builder는 읽기 쉬운 놓기 영역, 빈 대시보드 템플릿 및 고유한 템플릿을 저장하는 기능을 추가합니다.
- 재생 버튼(예: 버블 플롯, 로컬 데이터 필터, 열 전환기)이 있는 JMP의 모든 위치에 애니메이션 .gif 기록 및 저장을 통해 예를 들어 PPT 슬라이드에 움직이는 JMP 시각화를 포함할 수 있습니다. 플래시에서.
- 웹 보고서 생성 기능은 인덱스 페이지와 대화형 html 보고서 링크를 사용하여 분석 프로젝트의 단계를 구성하고 공유할 수 있는 좋은 방법입니다. 웹 보고서 만들기는 이제 스크립트 가능하므로 표준 보고서 스크립트 끝에 웹 보고서 만들기를 추가할 수 있습니다.
- 대화형 html 보고서의 필터 지원은 선택을 통해 필터링을 추가하지만 예를 들어 모델을 다시 계산하지는 않습니다.
- 함수형 데이터 탐색기(JMP Pro)
과학자와 엔지니어는 사물 인터넷(IoT)의 장치에서 스트리밍되는 점점 더 많은 데이터를 처리하고 있습니다. 이러한 센서 스트림에는 고유한 문제가 있습니다. 데이터를 스트리밍하는 수백 또는 수천 개의 센서가 대량의 데이터를 매우 빠르게 생성합니다. 이와 같은 장치는 반도체, 화학 및 제약 제조, 소비자 패키지 상품을 비롯한 다양한 산업에서 찾아볼 수 있습니다.
산업이 무엇이든 간에 공통적인 문제가 존재합니다. 지저분한 데이터 단순화 및 정리, 이상값 제거, 곡선 정렬, 대리 모델 구축, 센서 스트림에서 기능 생성(입력, 출력 또는 둘 다로 사용).
JMP Pro 14의 새로운 플랫폼인 Functional Data Explorer를 사용하면 센서 스트림 또는 배치 프로세스 데이터에서 모델을 빠르게 이해, 정리, 정렬 및 구축한 다음 기능을 쉽게 출력하여 JMP Pro로 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
하이라이트
- 센서/신호/스트리밍 또는 일괄 처리 데이터를 처리하기 위한 새로운 JMP Pro 플랫폼입니다.
- 센서에서 오는 데이터를 정리, 정렬 및 준수합니다.
- 다양한 기술을 사용하여 대리 모델을 구축합니다.
- 다른 예측 모델링 플랫폼에서 출력 모델 및 기능을 사용합니다.
- 일반화 회귀(JMP Pro)의 새로운 기능
일반화 회귀(또는 GenReg)는 JMP Pro의 최고의 선형 모델링 플랫폼입니다. GenReg를 사용하면 다양한 종류의 데이터에 대한 모델을 구축할 수 있습니다. 몇 가지 예로는 DOE 데이터, 관찰 데이터, 범주형 응답이 있는 데이터, 지저분한 데이터, 텍스트 데이터, 상관 관계가 높은 데이터 등이 있습니다. 모델을 적합하고, 변수를 선택하고, 다중 공선성을 처리하고, 진단 보고서를 제공하는 도구가 한 곳에 있습니다.
하이라이트
- 추가 분포에는 더 많은 검열이 포함됩니다(감마 및 지수 분포는 지원 추가).
- 다항 응답 지원(레벨이 3개 이상인 명목 응답).
- 추가 선택 기술에는 최상의 하위 집합 회귀, 역방향 제거, 가지치기된 정방향 선택 및 Dantzig 선택(DOE 커뮤니티에서 인기를 얻었으며 n<
- 다른 기능으로는 솔루션 재설정 버튼, VIF, 조정된 R-제곱, RMSE, QQ-플롯 및 F-테스트가 있습니다. 마지막으로 사용자 지정 테스트가 지원되고 2단계 순방향 선택을 위한 교차 유효성 검사 지원이 추가되었으며 많은 효과가 있는 크고 복잡한 문제를 더 빠르게 수행하도록 플랫폼이 조정되었습니다.
- 일반 모델링 개선 사항
사용자가 보다 광범위한 통계 분석 문제를 처리할 수 있도록 JMP 및 JMP Pro의 모델링 플랫폼이 많이 개선되었습니다.
하이라이트
- 누락된 값 탐색에서 유효성 검사를 차원 축소 단계에 통합하고 V 행렬과 새 데이터 행에 대한 U의 최소 제곱 추정치를 사용하여 새 관측값의 점수를 매기는 새로운 SVD/매트릭스 완성 기반 접근 방식이 추가되었습니다. 누락된 값 탐색은 대치에 대한 유효성 검사 열도 지원합니다.
- Profiler Simulator: 응답에 대한 시뮬레이션 추가.
- 최소 제곱 맞추기: 잔차 분위수 도표 추가.
- 배포 플랫폼: SHASH 배포 추가.
- 단계적 적합은 범주 효과의 일부에 대한 항을 저장하기 위해 수식 열 대신 변환을 사용합니다.
- 희소하지 않은 데이터에서도 주성분 계산을 훨씬 더 빠르게 만드는 희소 구현을 사용하여 PCA 알고리즘을 조정합니다. 추가 변수도 지원합니다.
- 연관 분석(JMP Pro) 및 잠재 클래스 분석에서 여러 응답 열을 항목 열로 지원합니다.
- K-NN과 Naive Bayes에는 프로파일러가 있습니다. K-NN은 K(JMP Pro)를 대화식으로 선택하기 위해 모델 선택을 추가합니다.
- Formula Depot 성능 개선, 코딩 변경 열 게시 기능, 더 많은 모델 지원 및 파생 열 지원(JMP Pro).
