統計、預測建模和數據挖掘的銷售談話跟踪使用 JMP 進行統計、數據挖掘、預測分析® 15
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觀眾：任何需要的人探索和分析數據以獲得更深入的洞察力，更有效地處理數據，或做出更明智的數據驅動決策。
關鍵業務問題：在不斷變化的情況下保持高效和有效：—預測感興趣的結果、檢驗假設和更好地理解關係，以幫助您利用真實世界的數據做出更好的決策—缺失值、異常值、相關輸入等。
目標：創造價值，促進創新。使用數據更好地了解您的組織，更好地預測未來，並準備好以最小化浪費、最大化回報和降低風險的方式做出響應，以提高效率和效益。
- 定義問題
客戶問題描述
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·產生價值。 尋找通過數據分析創造更多價值的方法，找出浪費，發現好的機會。
·管理不確定性。 在不斷變化的情況下做出更好的決策。
·管理風險。 了解如何做出可以對我們關心的結果產生積極影響的改變。 了解更多關於我們不知道的信息；今天的噪音可能包含明天的信號。
·不斷改進和學習。 面對不確定性，不斷學習，不斷進步。 加快學習週期並確定從噪聲中提取更多信號的方法。 （不是一門精確的科學，但改進和發現密切相關；兩者都需要綜合學科、領域知識、好的軟件等）
·揭示機會。 隨著數據越來越複雜，尋找最佳機會變得更具挑戰性。 需要更有效的策略來尋找新的機會。 更複雜的數據也意味著必須考慮更多的策略和妥協。 把握最好的機會變得勢在必行。
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不解決問題的業務影響
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·資源利用效率低下，造成不必要的浪費和成本增加。
·次優決策，導致錯失機會、降低利潤或提高成本。
·市場份額被那些更擅長分析數據和做出更明智決策的競爭對手所搶奪。
·事情不會按您預期的方式發展的可能性增加，這可能會讓您破產。
·不必要的風險、誤報和錯失的機會，錯過了響應的重要驅動因素。 通過意識到有更好的方法，您可以避免浪費時間和資源。
·缺乏信心，作為一名從業者，您已經以最好的方式控制了建模錯誤；如果事情不順利，被指責的風險更大。
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業務影響的外部驗證
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“今天不再可能只使用一項測試。”相反，公司必須關聯數據以進行多變量實驗。 “這種分析需要先進的統計數據和方法，”她說——JMP Pro 中提供了這些功能。
Corrine Berges 博士，恩智浦半導體
“我繼續看到推進 JMP 多變量平台的穩步進展。 主成分平台中的百分比貢獻圖是一個很好的補充。”
賽韋格曼， SY64 LLC 總裁兼創始人
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解決問題的挑戰/障礙
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·數據可用性。 組織需要確定哪些值得關注，哪些可以忽略。 然後他們可以決定他們是否在衡量真正重要的事情。 如果您沒有正確的數據，就不可能取得進展。
·感知困難/缺乏知識。 一些組織可能需要雇用更精通分析的員工、投資培訓或聘請顧問。
·組織文化。 一些組織不投資於數據驅動；他們的決定不是基於證據的。
·不確定如何顯示價值。 我們可能不得不幫助他們看到可能的藝術。
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- JMP 的問題解決方案
我們的方法和價值主張
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·擁有成本。 JMP 提供了一套全面的工具，可以快速輕鬆地從您的數據中獲取價值。 JMP支持在許多領域進行深入分析，但擁有成本低。
·易於使用，但功能強大。JMP 提供交互式視覺數據探索進行更高級但仍然易於使用的分析，包括 experi心理設計、樹、神經網絡、廣義回歸、PLS 等。
·動態可視化。 競爭對手沒有 JMP 所具有的圖形功能，它允許您以交互方式探索您的數據，以便您可以更快地找到重要的內容。
·為人類設計的統計發現。 世界充滿了軟件。 軟件本質上是靈活的，但使用專為特定目的設計的軟件將使您更有效率。 JMP 從用戶出發，從視覺探索到建模，讓您盡善盡美。 JMP 旨在幫助人類，而不是取代人類。 算法是商品；有了代碼和時間，一切皆有可能。 但 JMP 以一種更多人更容易使用的形式提供了算法的強大功能。
· JMP 具有互補性和協同性。 JMP 與其他流行工具（SAS、R、Matlab、Python、Excel）相連接，並以可視方式提供您需要的大部分內容。 JMP 幫助許多人變得更加成功；我們可以為您做同樣的事情。
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差異化能力
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·動態可視化。 我們的競爭對手大多是靜態的。 JMP 的動態可視化與統計數據相結合，使您的發現過程更好，讓您更有信心相信您的建模是有根據的。
·擁有成本。 JMP 比我們大多數競爭對手的產品便宜。 我們可以支持最高級到最不高級的用戶。
·易於使用，但功能強大. JMP 非常易於使用來研究和顯示信息，但我們還具有高級功能，例如實驗設計、分區、權衡分析等。
·綜合的。 JMP 有多種分析方法；使用多種方法很強大。 作為從業者，我們讓您更有信心在建模錯誤方面取得平衡。 在任何一種建模技術中，JMP 都提供了在平衡風險的同時利用數據的正確方法。
·設計。 —在 JMP 中完成的所有事情都可以用筆和紙完成。軟件很重要。JMP 與我們做事的方式一樣重要——它是用戶和軟件之間產生價值的相互作用。 JMP 旨在提高用戶的工作效率。
·可擴展性。 您可以按原樣使用 JMP 並提高工作效率，但您也可以製作自定義 JMP 應用程序並根據用戶需求對其進行定制。 與任何其他軟件相比，我們提供更高水平的定制和自動化（即使它們在表面上看起來是相同的）。 JMP 與 SAS、R、Matlab、Python 和 Excel 集成，因此您可以在 JMP 以及分析工作台中已有的其他工具中享受視覺發現。此外，JMP 現在還提供 JMP Live，可以更輕鬆地共享和協作結果。
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案例分析
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恩智浦半導體
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挑戰：設計、測試和製造新的半導體解決方案，為快速變化的汽車行業提供動力。
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解決方案：使用 JMP Pro 中的高級分析來轉變芯片測試和製造流程。
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結果：JMP Pro 切實改進了解決方案設計和製造、六西格碼培訓和其他流程改進工作，幫助 NXP 保持在市場的前沿。
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JMP ® 1 5
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·探索模式實用程序以檢測數據中的可疑模式。
· Bootstrap 可用於 Partition、Bootstrap Forest 和 Boosted 樹。
·流程篩選增強功能。
·新的時間序列預測平台。
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JMP ®臨 1 5
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·新的支持向量機算法，另一種用於分類的機器學習方法。
·結構方程建模，用於分析結構關係並評估通常無法觀察到的潛在結構。
·用於非參數分類和回歸的 K 最近鄰。
·功能數據資源管理器增強功能。
·廣義回歸增強。
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JMP居住
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如果他們需要以交互方式與可擴展的其他人共享信息（不是在 Powerpoint、Excel、電子郵件等中），讓 JMP 報告對非 JMP 用戶可用，發布自動創建的報告，擁有項目數據存儲庫和報告、部署儀表板或創建共享空間以促進協作，JMP Live 可能是一種選擇。
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- 銷售週期指導
勘探標準
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創造價值：
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· 在流程、產品和服務中尋求效率的組織。
· 尋求更快地從數據中學習以發現機會的組織。
保持（或變得）更具創新性：
· 希望通過他們提供的產品和服務以及他們如何做到這一點而更具競爭力/創新性的組織。
· 從事研究的人希望獲得更好更快的洞察力。
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對話啟動器
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· 你在哪個職能小組中，你的小組如何適應你的組織？ （確定分析與組織和個人潛在客戶的相關性。）
·你的角色是什麼？ 你怎麼適應？ 你的背景是什麼？ （讓潛在客戶談論他們的產品或服務，即使您已經熟悉他們的產品組合或他們在組織中的角色。）
·你想更好地理解什麼樣的事情？
· 當橡膠上路時，真正重要的是什麼？ 您的組織中的人員在關注什麼，為什麼？
·告訴我一些你擁有的數據類型。
· 你如何識別趨勢和模式？ 你試圖預測什麼結果？
· 量化不確定性有多重要？ 如果您面臨做兩件事之間的決定（例如，投資一棟建築或僱用其他人），您如何確定要做什麼？
· 你怎麼知道你在競爭中保持領先？ 你如何評估你的表現如何？
· 你用什麼工具？ 誰是當前工具的主要用戶？
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銷售週期提示
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· 潛在客戶必須對數字有一定的親和力。 一切都取決於數據和領域專業知識。 我們不能成為所有方面的專家，但我們可以代表潛力並合作努力，看看它可能會帶來什麼。
· 了解他們如何融入他們的職能部門以及他們的團隊如何融入業務。 他們如何解決問題？ 他們是在一個真正工作的小組中，還是在一個可能被低估的支持小組中？ 如果是後者，幫助他們意識到他們傳達結果的方式（動態/視覺）可以產生更大的影響。 我們可以幫助他們進行可視化，以便其他人可以看到他們做得很好。
· 如果他們正在查看一個數字（例如，通貨膨脹率、某個班級的分數），那麼這個數字或單點估計肯定是錯誤的。 不確定性是這個想法固有的。 一個更明智的答案是一個範圍。 不確定性無處不在，比如競爭對手對你的新項目的反應，所以總會有未知數。
· 如果目標是數據驅動的決策，潛在客戶必須考慮全局。 如果他們自己寫代碼，需要多長時間？ 如果他們的時間是空閒的，那麼他們就沒有被重視。 如果他們投資於人員、軟件和培訓，他們將獲得比投入更多的回報。
· 胖數據（更多列）意味著更大的複雜性，這使得發現機會變得更加困難。 更強大的工具和動態可視化可以提供幫助。
· 語氣應該是“你需要考慮這個”，不要過於自信。 快速篩選出不感興趣的人，讓他們離開或轉向另一個機會。
· 以與其業務相關的具體原因證明 JMP Pro 的合理性。
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- 能力圖
JMP的擴展討論®能力和創造的價值/願景
能力描述
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診斷問題
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所以呢？ 價值/影響
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一般，與預測建模方法（回歸、樹、神經、SVM、PLS 等）有關
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· 您是否需要多種方法來查看最適合您的數據的方法？
· 你能從更現代的自動化建模方法中受益嗎？
· 你能輕鬆看出哪些模型表現最好嗎？
· 你需要看看哪些變量對結果最重要嗎？
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· JMP 實施了適用於各級用戶的強大方法。Pro 增加了更高級的分析。
· JMP 提供了自動化部分建模過程的選項：變量選擇、缺失值、自動停止標準等。
· JMP Pro 可讓您輕鬆比較競爭模型，以評估可解釋性和整體最佳擬合。
· 在 JMP Pro 中驗證模型擬合的誠實評估。
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回歸
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· 你有需要不同類型回歸方法的數據嗎？
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· JMP 提供了一套全面的手動和自動建模方法。
· JMP Pro 提供混合模型、懲罰回歸和分位數回歸。
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分類數據
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· 您是否使用響應數據？
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· JMP 為此類數據提供表格、摘要和測試。
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樹木
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· 您需要易於理解和解釋的模型嗎？
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· JMP 提供了自動構建簡單決策樹的能力，無論是單次遍歷數據還是交互方式。
· JMP Pro 提供更多（例如引導森林和增強樹）並包含缺失值。
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神經網絡和支持向量機
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· 您是否需要能夠很好地預測並揭示任何非線性關係的靈活建模工具？
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· JMP 的神經網絡可以有一個隱藏層。
· JMP Pro 自動處理缺失值；它還結合了早期停止和提升，具有多個激活功能並允許多達兩個隱藏層。
· JMP Pro SVM 允許進行分類和回歸的另一種方法
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結構方程建模
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· 你需要檢查測量變量和潛在結構之間的關係？
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· JMP Pro SEM 提供了一個靈活的建模框架，允許您指定各種統計模型，包括變量可以同時輸入和輸出的模型。
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多元相互依賴技術
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· 您需要識別相關性、異常值或缺失值的方法嗎？
· 你有很多變量嗎？ 需要降維嗎？
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· JMP 提供主成分分析、因子分析、聚類、正態混合和自組織圖、MCA，因此您可以查看數據問題並確定下一步。
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多元依賴技術
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· 你需要確定反應和效果之間的關係嗎？
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· JMP 提供偏最小二乘法，這作為一種通用的預測建模方法非常方便——尤其是在列多於行的情況下。 JMP Pro 具有先進的 PLS、PLS-DA 和估算缺失值並支持分類響應。
· JMP 還提供判別分析，幫助您了解哪些輸入組合有助於確定感興趣結果中的組成員身份。
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功能數據瀏覽器
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· 您是否需要分析來自傳感器的更多數據流？
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· JMP Pro 簡化了清理工作，因此您可以更快地從傳感器流中獲得洞察力，並讓您輸出特徵以構建預測模型。
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時間序列/預測
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· 您需要更好地了解您的時間序列數據嗎？
· 您是否需要預測銷售額、單位...？
· 您是否需要分解時間序列來查看趨勢、週期性和不規則成分？
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· JMP 允許您對時間序列進行可視化、建模和預測，以便您查看數據中的模式並更好地預測未來。
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談話曲目
