回复：應用領域的JMP®12和JMP®Pro12的新功能KNN僅限JMP Pro。
回复：應用領域的JMP®12和JMP®Pro12的新功能在本文檔中，K Nearest Neighbors被列為JMP中的新功能，可從Partition平台獲得。 我在JMP 12中沒有看到這個選項（僅在JMP 12 Pro中）。您能否確認這是否可以在JMP和JMP Pro中使用？謝謝！
回复：應用領域的JMP®12和JMP®Pro12的新功能謝謝丹！我發送了一份單獨的回复，其中包含一些背景信息，說明為什
回复：應用領域的JMP®12和JMP®Pro12的新功能嗨米婭 - 這有一個NF缺陷。我將與Shannon，John和Chris交談，看看它是否可以在Utilities Menu中進入12。http://sww.sas.com/ds/DefectsSearch/S0843/S0843613.html
將實際的請求客戶添加到此缺陷以及他們圍繞此功能請求所遇到的任何業務難題都會有所幫助。
回复：應用領域的JMP®12和JMP®Pro12的新功能以這種格式提供這些信息非常棒！你知道Make Dummy（Make Indicator Columns）是否會進入JMP 12嗎？對此有很多要求，我認為它在某些時候已經擺在桌面上。
按應用領域劃分的JMP®12和JMP®Pro 12中的新功能有關JMP 12和JMP Pro 12的最新營銷材料，請訪問新產品頁面：
JMP 12的新功能：
http://cqauthor.unx.sas.com:4502/content/jmp/en_us/sandbox/jmp12/jmp/new-in-jmp.html?wcmmode=disabled&previewpath=true
JMP Pro 12中的新功能：
http://cqauthor.unx.sas.com:4502/content/jmp/en_us/sandbox/jmp12/jmp-pro/new-in-jmp-pro.html?wcmmode=disabled&previewpath=true
SAS機密草案
當前10-08-2014
JMP的新功能 ® 12和JMP ® Pro 12按應用領域
數據導入，清理和清理
- 查詢生成器可幫助用戶發現有趣的數據並進行可重複和可共享的正確查詢。還可以通過“查詢生成器”或“視圖”>“運行查詢”構建自定義提示，示例數據庫並監視正在進行的查詢。
- Smarter Recode使您可以使用一套功能強大的工具清除混亂的數據，包括基於字符編輯距離的字符串聚類。手動重新編碼或使用自動重新編碼算法。
- Mac版本的JMP上提供了Excel導入嚮導。
- “表”菜單中的“匿名化”是一種實用程序，用於混淆列名和數據值，同時保持數據結構。
- Mac版本的JMP的文件預覽器； Mac OSX的QuickLook預覽器插件。
- 關閉Mac版本的JMP上的所有/多個窗口。在“文件”>“關閉多個”中找到。
- Cols菜單中的New Utilities子菜單。包括重新編碼，壓縮選定的列，文本到列，合併列，生成合併公式。
- Cols菜單中的New Modeling Utilities子菜單。包括探索異常值，探索缺失值， （專業版） 製作“驗證列”，“屏幕預測變量”。
- 支持2個以上 31 行，64位整數。
實驗設計
- （專業版） Covering Array，用於測試應用程序，其中因素相互作用可能導致失敗。您可能希望設計一個實驗，以最大程度地發現缺陷，但是將成本和時間最小化。覆蓋數組使您可以做到這一點。
- 不允許的組合嚮導通常在DOE平台中可用。
- 正交屏蔽用於確定性的篩選設計。
- 空間填充設計支持分類因素。
統計，預測建模和數據挖掘
- 可視模型編輯器使您可以通過拖放界面快速運行和比較各種模型。受許多Fit Model人物支持。
- （專業版） 廣義回歸（Fit Model）是一種擬合模型，具有新的圖形和交互模型選擇以及信息診斷包。現在，它的性能提高了1000倍。此外，修改調整參數並選擇新的分佈，例如柯西，貝塔係數，指數，零膨脹伽瑪，貝塔二項式和零膨脹貝塔二項式。現在包括對效果遺傳，逆向預測和強制效果的支持。通過選擇正向選擇以逐步方法擬合模型，或通過從分佈下拉列表中選擇分位數來執行分位數回歸。
- （專業版） 混合模型（Fit Model個性）具有新的優化器，可以大大改善較大問題的性能。
- 改進了群集，以減少在群集之前預處理數據所需的時間。該平台現在支持堆疊數據，包括摘要功能，當有許多列時，您可以僅關注感興趣的列簇。
- Discriminant平台包括許多新功能，包括插補，魯棒性，對丟失數據的支持，規範變量居中，尺寸增加， （專業版） 支持驗證列和改進的評分功能。
- （專業版） 分區平台中提供的K最近鄰居預測。
- 在Oneway和Bivariate中，現在有兩個用於數據健壯擬合的選項：使用Huber方法的穩健擬合和柯西擬合。Cauchy可以處理包含多達50％異常值的數據集。
- X11分解在時間序列平台中可用。
- ANOR（範圍分析）提供有關添加到均值分析方法中的組變異的信息。
- JMP的Fit Model中缺少信息性（來自JMP Pro）。
- PCA支持廣泛的主成分分析。
- Cauchy擬合在響應篩選平台中。
數據可視化和探索性數據分析
- 只需單擊一次，即可將JMP報告直接導出到PowerPoint，從而使自動構建和自定義分析的演示變得更加容易。
- 數據表具有圖像意識，並支持一列圖像。
- Graph Builder的許多改進，包括：支持圖例中的選擇；更好地控製圖形面板之間的間隙；圖矩陣右鍵單擊間隙現在支持顏色，透明度和大小；和圖形邊框。還可以平滑地連接線條，疊加的直方圖，用於針和浮子的新條形元素選項，在線條元素和頁面角色中支持步進，水平和垂直模式（偽BY變量）。最後，圖形生成器現在可以使用啟動對話框，可以通過“腳本”>“重新啟動分析”或通過圖形生成器通過JSL（“啟動對話框”）進行訪問。
- 圖形生成器中的“放入數據表”命令。使用表達式列。
- 許多平台中的可點擊圖例。
- 交互式HTML輸出可用於Bubble Plot和Profiler。
- Treemap中新的平鋪算法按大小順序繪製矩形，同時使矩形盡可能接近正方形。
- 三元圖和混合輪廓分析器改進了放大鏡和手動工具的行為，並支持編輯軸屬性，包括最小/最大，主要和次要網格線以及參考線。
- 選擇過濾使一個圖可以過濾另一個圖。（可通過AppBuilder訪問。）
- 新的變換包括選定的行變換，分佈變換（中心變換，標準化變換，範圍0到1，Box Cox，Johnson規範化，信息丟失）。
- 摘要支持“直方圖”統計。
質量工程，可靠性和六個西格瑪
- 新的破壞性降級平台。選擇眾多模型路徑定義，轉換和數據分佈。包括模型比較，CDF和Quantile Profilers。
- 跨可靠性平台的審查員代碼小部件合併。
- 在壽命分佈中對變量進行分組。
- 將規格限制保存在新表中–高：行中每一列的規格限制。
- 能夠使屬性圖表適合Control Chart Builder中的非整數數據。
- 新的過程功能平台支持對sigma的“短期”估計和“長期”的能力。短期運行稱為Cpk，長期運行稱為Ppk。
消費者/客戶研究
- 多重對應分析，類似於PCA的分類因素。當數據集具有兩個以上的分類列或數據集是多個答案數據時，通常使用MCA。
- 分類平台的改進，包括超級類別，更具交互性的非結構化選項卡和響應級別切換。
- 選擇模型還包括兩個Profiler：多項選擇和概率。
分析應用開發
- JSL Mail（）; Mac版本的JMP支持。
- 作為Constant（）;該函數將一個子表達式括起來以僅對錶達式求值一次，這可以加快可能具有復雜但常量表達式的腳本的運行。
- AppBuilder允許在單個窗口中安排多個模塊，並可用於編輯嵌入在數據表中的應用程序。
- 顯示和編輯框屬性更易於調整和自定義。轉到編輯>顯示屬性以訪問屬性編輯器。
- 現在，Internet開放使用戶可以通過JSL以文本形式訪問網頁。如果圖像在HTML表中可用，還會創建一個腳本來導入圖像。
- 獲取選定的列（）;現在允許一個可選的“ String”參數，就像dt << Get Column Names（String）一樣。這將使Get Selected Columns（String）返回以下內容：{“ age”，“ sex”，“ height”}與當前dt << Get Selected Columns（），返回{：age，：sex，：height }。
- 更新了“匯總”，“對於每一行”和“行狀態”功能，以允許第一個參數成為數據表引用。對於“匯總”，如果第一個參數不是賦值形式，則我們假定它是數據表表達式。對於“對於每一行”，如果函數調用的格式為“對於每一行（x，y）”，則我們假定x參數是數據表表達式。對於“行狀態”，如果函數調用的形式為“行狀態（x，y）”，則我們假定x參數是數據表表達式。
- JSL對WrapListBox的支持。
- 腳本編輯器–非連續選擇。
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