Re : 모든 경쟁자 글 머리 기호 목록이 목록을 유지하기위한 요약과 노력에 감사드립니다!
Re : 모든 경쟁자 글 머리 기호 목록안녕하세요. 뿡 빵뀨 OriginPro에 대한 모든 정보 https://www.originlab.com/ ? 고객이 JMP를 비교하는 방법에 대해 문의합니다.
Re : 모든 경쟁자 글 머리 기호 목록안녕하세요!
누구든지 Stata에 대한 정보가 있습니까?
https://www.stata.com/features/
Re : 모든 경쟁자 글 머리 기호 목록Minitab에서 그래프 작성 / 데이터 시각화 도구를 "그래프 빌더"라고 부르는 것을보고 놀랐습니다.
이것은 그들의 홈페이지에 있습니다 :

Re : 모든 경쟁자 글 머리 기호 목록흥미로운 웬디. 어제 방금 발표 된 것 같습니다 (적어도 보도 자료). https://www.globenewswire.com/news-release/2021/06/24/2252644/0/en/Minitab-Launches-Interactive-Graph-Builder-for-Minitab-Statistical-Software.html
Re: 모든 경쟁자 글머리 기호 목록모두들 안녕,
우리는 현재 amazon sagemaker( Amazon SageMaker – 기계 학습 – Amazon Web Services ). 이 "경쟁자"를 상대할 수 있는 강점에 대한 정보가 있습니까? @saradoudt @Daniel_Valente ?
모든 조언이 도움이 됩니다. DACHT1에 대한 친절한 안부 @Manuela_Mek @Florian_Vogt
Re: 모든 경쟁자 글머리 기호 목록모델링:
크나메
모든 경쟁자 글머리 기호 목록이 글머리 기호 목록(경쟁사 알파벳순)은 모든 JMP 제품(JMP, JMP Clinical, JMP Genomics, JMP Live)에 대한 각 경쟁사에 대한 빠른 판매 포인트의 스냅샷 역할을 합니다. 각 경쟁자는 또한 전체 SWOTS 및 관련 자산과 같은 더 자세한 정보가 링크되어 있습니다. 이 페이지는 2020년 가을에 마지막으로 업데이트되었으며 추가 경쟁사 정보가 제공되면 업데이트됩니다.
BioPython(JMP Genomics)
- BioPython은 오류가 발생하기 쉽고 프로그래머는 일회용 코드를 만듭니다.
- BioPython은 기술 지원이 없습니다.
- 잠재적인 문제: 최신 기계 학습 방법이 JMP Genomics보다 빨리 제공됩니다.
- JMP Genomics에 대한 추가 정보
엑센시오
- 공통 반도체 산업
- JMP는 라이선스당 상당히 저렴합니다. 라이선스 비용 곡선에 계정이 있는 위치에 따라 10-50배 더 저렴할 수 있습니다.
- JMP는 EDA 및 임시 분석에 훨씬 더 적합합니다.
- 더 유연해지고 더 다양한 분석 문제를 처리할 수 있습니다(더 큰 도구 메뉴).
- JMP는 DOE, 적합 모델 및 신뢰성 분석과 같은 고유한 기능을 가지고 있습니다.
- JMP 보고서는 동적이며 대화형입니다.
골든 헬릭스(JMP Genomics)
- Golden Helix는 분석이 적습니다.
- Golden Helix는 통계 시각화가 적습니다.
- 잠재적인 문제: Golden Helix에는 고객을 위해 작업을 수행하는 서비스 지점이 있습니다.
- JMP Genomics에 대한 추가 정보
그래프 패드 프리즘(출시 예정)
매트랩
- JMP로 더 빠른 학습 곡선.
- 가격 - JMP 라이선스 비용은 JMP 라이선스가 2개 이상인 경우 MATLAB용 통계 도구 상자에 추가하는 것보다 저렴할 수 있습니다. 이는 고객이 기본 MATLAB만 설치한 경우에 좋은 이야기입니다.
- JMP는 Matlab, R, SAS, Excel과 통합됩니다.
- 매트랩 SWOT
- JMP 및 Matlab 인포킷
- 매트랩 온라인
미니탭
- Minitab은 JMP처럼 대화형이 아닙니다.
- Minitab에는 JMP의 규모와 속도로 분석을 수행할 수 있는 기능이 없습니다.
- Minitab은 JMP에 비해 DOE 및 예측 모델링에서 매우 제한적입니다. Minitab에는 데이터 마이닝 알고리즘이 없으며 JMP보다 고급 기능이 없습니다.
- Minitab은 교육용으로 제한된 버전인 Minitab Express를 제외하고 Windows 전용입니다.
- JMP가 제공하는 지원 및 리소스는 Minitab을 훨씬 능가합니다.
- 미니탭 SWOT
- Minitab에서 JMP로 이동 - 전환 가이드
- Minitab 교육
- 미니탭 사이트
최적의 +
- 에서 흔히 볼 수 있는 반도체 산업
- JMP는 라이선스당 상당히 저렴합니다.
- JMP는 EDA 및 임시 분석에 훨씬 더 좋습니다.
- JMP는 DOE, 모델 적합성 및 신뢰성 분석과 같이 Optimal+가 현재 수행할 수 없는 작업도 수행할 수 있습니다.
- JMP 보고서는 동적이고 Optimal+ 보고서는 정적입니다.
- 반도체 교육 및 정보
파텍(JMP Genomics)
- Partek은 분석이 적고 최대 2개의 요소만 모델에 허용합니다. 예: 남성과 여성, 대조군, 처리 1 및 처리 2 간의 발현 차이를 비교할 수 있습니다. JMPG는 많은 요소를 허용합니다. 예: 성별 비교 및 치료 비교 외에도 연령 그룹, 다이어트 그룹 등을 포함할 수 있습니다. 필요한 만큼의 요소.
- Partek은 통계 시각화가 적습니다.
- 잠재적인 문제: Partek에는 JMP Genomics가 할 수 없는 시퀀스 정렬을 수행할 수 있는 전체 파이프라인이 있습니다.
- JMP Genomics에 대한 추가 정보
퍼킨-엘머(JMP 임상)
초상화
- 초상화는 마케터를 대상으로 합니다. JMP는 조직 전체에서 사용할 수 있는 보다 다양하고 풍부한 통계 도구입니다.
- 세로는 Windows 전용입니다.
- 향상 모델링 기능으로 유명하지만 JMP는 그 이상을 제공합니다.
파이썬
- JMP에는 동적 대화형 시각화가 있으며 데이터를 탐색하기 위해 코드를 작성할 필요가 없습니다.
- JMP에는 사용자 친화적인 "포인트 앤 클릭" 인터페이스가 있습니다.
- JMP는 DOE가 우수합니다.
- JMP는 설치 후 데이터 분석이 가능하므로 추가 "모듈"을 설치할 필요가 없습니다.
- JMP 및 Python은 다음과 같이 무료일 수 있습니다.
- C 또는 C++와 같은 다른 언어보다 느리지만 Python의 데이터 처리 능력은 우수하다고 합니다.
- JMP는 Python(및 Excel, Matlab, R 및 SAS)과 인터페이스하여 사용자가 도구 세트를 확장하고 도구 간의 시너지 효과를 활용할 수 있습니다.
- Python 및 R에서 JMP 및 JMP Pro 사용 .
- R 및 Python 교육
R 바이오컨덕터(JMP Genomics)
- R Bioconductor는 오류가 발생하기 쉽고 프로그래머는 일회용 코드를 생성합니다.
- R Bioconductor는 기술 지원이 없습니다.
- 문제: 최신 기계 학습 방법이 JMP Genomics보다 빨리 제공됩니다.
R Studio(커넥트, 샤이니, 서버 프로)
릴리아소프트
- JMP는 더 나은 가치를 제공합니다.
- Reliasoft는 안정성에만 초점을 맞추는 반면 JMP는 조직의 다른 요구 사항뿐만 아니라 안정성도 해결할 수 있습니다.
- JMP는 사용자에게 더 풍부한 경험과 결과를 공유할 수 있는 더 나은 수단을 제공하는 보다 대화식이며 시각적입니다.
- Reliasoft SWOT
심카
- JMP는 더 나은 가치를 제공합니다.
- JMP는 훨씬 더 나은 DOE를 가지고 있습니다.
- JMP는 보다 그래픽적이고 대화식입니다.
- 심카 SWOT
SPSS
스포트파이어
통계
- 통계에는 DOE가 없습니다.
- JMP는 더 간단한 판매입니다. Statistica에는 많은 모듈이 있고 JMP에는 필요한 대부분이 있습니다.
- JMP는 보다 시각적이고 대화식이며 SAS와 더욱 긴밀하게 통합됩니다.
Tableau
Umetrics MODDE
경쟁사 정보(SWOTS)Re: 모든 경쟁자 글머리 기호 목록이것은 전화에서 왔습니다.
검색
Re: 모든 경쟁자 글머리 기호 목록목록에 Dataiku가 아직 표시되지 않습니다.
Re: 모든 경쟁자 글머리 기호 목록JMP 프로
일반적인
스타타 MP17
메드. 해상도
MedCalc
종합 메타 분석
샘플 크기/실험 설계
NCSS / 합격
엔쿼리
모드. & 심
애니로직
Wolfram 시스템 모델러
지프롬
록키 뎀
다이노켐
도약
스텔라
SEM
아단코
스마트PLS
IBM SPSS 아모스
리스렐
데이터 비교 /탐색 데이터 분석
파라뷰( 오픈 소스 다중 플랫폼 대화형 과학적 시각화)
IBM SPSS 모델러
QbD 위험 평가
LeanQbD
정성 / 비정형 / 텍스트
ATLAS.ti
MAXQDA
엔비보
단어 통계
프로스위트
심스탯
잠복금
소셜 미디어 분석
UCINet
DOE/MVDA
디자인 전문가
Umetrics 심카
아스펜 언스크램블러
아스펜 언스크램블러 HSI
커브핏 /스펙트럼 데이터 분석
오리진프로
메스트랄랩 므노바
Certara Winnonlin(약동학 NCA, 용출)
DDSolver(해산 - 프리웨어)
PKSolver(약동학 NCA - 프리웨어)
ASAP Prime (약제 안정성 시험)
그래프 빌더
골든 그래퍼
ETL/프로세스 빌더/AI/ML
알테릭스 디자이너
인포매티카
TIBCO 통계
시센스
도모
SAP 보
SAS 비야
보는 사람
판자
도모
다타이쿠
조호 애널리틱스
JMP 라이브
QlikView
TIBCO 데이터 과학/통계
IBM Cognos 분석
앱옵틱스
마이크로소프트 파워 BI
판자
JMP 유전체학
바이오디스커버리 NxClincal
CLC 유전체학 워크벤치
GSL 생명공학 스냅진
DNASTAR 레이저진
큐베이스+
천재 프라임
SoftGenetics - NEXTGENe, 돌연변이 조사원, Genemarker
Qlucore - Omics 탐색기, 임상 진단, 통찰력, 진단
JMP 임상
TIBCO 스포트파이어
약물감시 워크플로
오라클 아르거스 안전
오라클 AERS
PvNET
ARISg
Re: 모든 경쟁자 글머리 기호 목록나는 에코 할거야 @dara_hammond . 나는 최근에 NXP의 Hack-a-Thon에 관여했고 그것은 모두 Dataiku였습니다. 물론 그들은 주최자였습니다. 그럼에도 불구하고 사람들은 JMP를 사용할 기회가 있었지만 사용하지 않기로 결정했습니다. 내가 일화로 들은 것은 JMP가 작은 문제에는 좋지만 생산하기가 상대적으로 어렵다는 것이었습니다. 특히, JSL 코드를 개발하고 유지 관리해야 하기 때문에 다른 분석 애플리케이션과 함께 운영 환경에 통합하는 것은 다루기 어려웠습니다(제가 본 바에 따르면 Dataiku는 주로 끌어서 놓기를 통한 흐름도 구축에 의존했습니다). 나는 또한 Dataiku가 대규모 데이터 문제에 적합하지 않다고 들었습니다. 그럼에도 불구하고 좀 더 철저한 평가를 받는 것이 좋을 것입니다.
Re: 모든 경쟁자 글머리 기호 목록나는 Dataiku와 YieldHub를 반향할 것이다.