JMP ® マーケティング機能
1）クエリビルダー。 最新のSQLデータベースクエリツールは、ユーザーが興味深いデータを発見し、繰り返し可能で共有可能な正しいクエリを作成するのに役立ちます。
製品： JMP
対象： データベース内のデータにアクセスする必要がある科学者およびエンジニア。
対処するビジネス上の問題：
- データ準備に長い時間を費やしました。
- アナリストのクエリニーズをサポートするITスタッフの時間が多すぎます。
- カスタムSQLコードを記述せずにテーブルを結合できない。（選択したテーブルの）外部結合キーを自動的に検索します。
- リストから選択するのではなく、フィルタリングのためにデータ値を覚えておく必要があります。
- ユーザーにフィルター値を要求し、SQL式の値を置き換えるためにカスタムユーザーインターフェイスを構築する必要があります。
- SpotfireおよびTableauとの競争に対処します。
主な顧客：Micron、Intel、P＆G、Cree、Freescale、Abbott、Intersil
2）インタラクティブなモデル編集 。 レポート内のドラッグアンドドロップインターフェイスを使用して、さまざまなモデルをすばやく実行および比較できます。分析を高速化し、少ないクリック数で十分に機能するモデルに到達し、JMPによる統計分析のインタラクティブな性質を強調します。多くのフィットモデルパーソナリティでサポートされています。
製品： JMP
対象： 探索的モデリングを行う人々。
対処するビジネス上の問題：
- モデルをフィッティングした後、用語を追加または削除するか、重要ではないか興味深い用語をモデルから削除するか、モデルをより簡潔にする必要があります。以前は、フィットモデルの起動ダイアログに入る必要がありました。これで、プラットフォームを離れることなく、分析フローでそれを行うことができます。
- 多くの場合、P値は小さすぎてフォーマットできません。より大きな値を意味するために、グラフでは大きい値が推奨されます。したがって、LogWorthsを使用して、棒グラフに効果の重要度を表示し、効果の選択を支援します。
主な顧客：P＆G。
3）PPTエクスポート。からのデータ分析結果を表示することは常に良いことです JMP JMPで直接。ただし、場合によっては、他の人に情報を提示するためのスライド資料を準備する必要があります。現在、JMPを使用すると、レポートをPowerPointスライドとして簡単にエクスポートできます。 JMPで作成したスライドデッキを会社のテンプレートで再フォーマットできます。表には編集可能なテキストが含まれ、JMPはグラフのタイトルをスライドのタイトルに自動的に転送します。
製品： JMP
対象： PowerPointで結果を提示する必要があるすべてのJMPユーザー。
対処するビジネス上の問題：
- JMPからPowerPointに高品質のグラフィック出力を取得することは、難しい手動プロセスです。
- グラフのタイトルをスライドのタイトルに手動で入力する必要があるため、スライドのタイトルが2重になり、プロセスのスペースが無駄になる場合があります。
- 表は編集できないグラフィックとして表示されるか、フォーマットが正しくない可能性があります。
- Minitabなどの競合他社は、結果をPowerPointに簡単にエクスポートできるようにします。多くの場合、ワンクリックで、JMPはPowerPointへの同じワンクリックエクスポート機能を提供します。
主要顧客：CAB、First Solar、JMP Clinical、Freescale、Abbott、Bill Meeker、GSK、P＆G。
4）データテーブル内の画像。画像を適切にサポートするデータテーブルに追加された式のデータ型。 グラフビルダーから直接画像の列を作成します。JMPは、この機能をサポートする唯一のフル機能の統計分析ツールです。
製品 ：JMP
観客 ：画像をデータテーブルに追加するか、列に式を含めたい人。
対処したビジネス上の問題 ：
- データテーブルの水平方向のサイズ変更はサポートされていません。
- データテーブルは画像や表現をうまくサポートしていませんでした。
5）再コーディング。 モデリング前のデータのクリーニング/準備には、モデリングまたは分析自体の最大3倍の時間がかかります。 文字データを含む列の再コーディングは、多くの場合、準備時間の大部分を占めます。 スペルミス、一貫性のない大文字の使用、略語、構造が原因で、カテゴリ化データが乱雑になり、モデリングを成功させるためにクリーニングが必要になる場合があります。
製品 ：JMP
観客 ：分析のためにデータを準備する人。
対処したビジネス上の問題 ：
- カテゴリー・データの再コーディングは、面倒で手作業のプロセスになる傾向があります。現在、JMPを使用すると、文字編集距離に基づく文字列のクラスタリングなどの一連の強力なツールを使用して、乱雑なデータをクリーンアップできます。 手動で再コーディングするか、自動再コーディングアルゴリズムを使用できます。
- 多くのレベルの文字データを持つ列を手動でグループ化、フィルタリング、検索、およびソートすることに伴う問題。
6）グラフビルダーの改善。 以下を含む、グラフビルダーの多くの改善点：凡例での選択のサポート。グラフパネル間のギャップのより詳細な制御。グラフ行列;ギャップを右クリックすると、色、透明度、サイズがサポートされるようになりました。グラフの境界線。また、改善点は次のとおりです。重ね合わせたヒストグラム;針とフロートの新しいバー要素オプション。ライン要素のステップ、水平、垂直モードのサポート。およびページの役割（疑似BY変数）;さまざまな色のグラデーションによるグラフの色付けのサポートが改善されました。最後に、グラフビルダーの起動ダイアログは、[スクリプト]> [分析の再起動]から、またはJSLでグラフビルダー（起動ダイアログ）から利用できます。
製品 ：JMP
観客 ：探索的データ分析またはデータ視覚化を実行するユーザー。
対処したビジネス上の問題 ：
- 一部のJMPユーザーは、グラフビルダーがサポートしていない機能があるため、依然としてチャートプラットフォームを使用しています。
- ドラッグアンドドロップではなく、起動ダイアログを使用してグラフビルダーでグラフを生成することが望ましい場合があります（大きなデータの問題の場合、またはグラフマトリックスが必要な場合）。
7）プロファイラーとバブルプロットのインタラクティブなHTML出力。 プロファイラーとバブルプロットは、JMPの外部の他のユーザーと結果を通信するための最も人気のあるツールの2つです。以前は、これらのプラットフォームのインタラクティブバージョンはFlashとしてのみ利用可能で、多くのデバイス（特にモバイル）では再生できませんでした。
製品 ：JMP
観客 ：JMPにアクセスできない、またはアクセスできない可能性のある結果を共有または伝達する人。
対処したビジネス上の問題 ：
- 以前は、ProfilerとBubble Plotの静的バージョンのみが利用可能であり、JMPの外部の通信ツールとしての使いやすさが制限されていました。
- これら2つのレポートのFlashバージョンは十分にサポートされておらず、特にモバイルデバイスでの展開が困難になる傾向があります。
8)選択フィルタリング 。あるプラットフォームで実行された行選択は、別のプラットフォームのビューをフィルタリングして、選択された行のみを含めるために使用されます。
製品： JMP
対象とする訪問者： ダッシュボード形式のレポートを作成するお客様。
対処するビジネス上の問題： 多くの場合、顧客は分析によって拍車がかかる流れの質問を抱えており、データのサブセットをさらに分析する必要があります。 選択フィルターを使用すると、ユーザー定義の分析フローをダッシュボードに簡単に組み込むことができます。 サブセットテーブルを使用したスクリプトが必要であったソリューションは、ドラッグアンドドロップで完了できるようになりました。
主な顧客： これは過去のCAB会議で取り上げられており、FreescaleのJim Nelsonは彼が開発したJSLの例を共有しました。
9） 一般的なDOEの機能強化。
- DSDでのブロッキング
- 空間充填設計の機能強化–定性的要因、Augment、MaxPro –これらの設計を構築するための新しい基準。
- 共変量因子を使用してプロットを分割します。
- カスタムデザインプラットフォームの新しいウィザード。これにより、デザインで考慮されるべきではない選択された特定の因子の組み合わせに対してデータフィルターのようなインターフェイスを使用できます。
製品： JMP
対象： DOEを実行する人。
対処するビジネス上の問題：
- 以前は許可されていなかった組み合わせでは、式を記述してブール論理を知る必要がありました。これは多くのユーザーにとって困難でした。
- DSDの作成時のブロッキングはサポートされていませんでした。
- 分割プロットは共変量因子をサポートしていませんでした。
- スペースフィリングデザインは拡張できませんでした。
10）多重コレスポンデンス分析。 多重応答分析は、主成分分析と同様のデータ分析手法ですが、カテゴリーデータを対象としています。これは、2つを超えるカテゴリー列で構成されるデータセット内の非表示の構造を視覚化して明らかにするのに役立ちます。このような情報は、市場調査で広告のターゲットユーザーを特定するのに役立ちます。
製品 ：JMP
観客 ：消費者/市場調査員、行動科学者。
対処したビジネス上の問題 ：
- 複数の個人が同様の方法で質問に回答した理由を特定したり、個人の特性に基づいて個人のグループを特定したりすることが困難なことがありました。
- 複数のカテゴリー変数または複数の回答データ間の関連を視覚化することは困難でした。
主な顧客： フランス、日本
11）プロセス能力。 プロセス機能を評価するための統合プラットフォーム。JMPは、短期的な能力を「能力内」として、長期的な能力を「全体的なパフォーマンス」として報告しています。カテゴリー変数に列をネストすることでプロセスをサブグループ化したり、プロセスに一定のサブグループサイズを設定したりできます。グラフィックが更新され、デフォルトでCPKとPPKの両方が表示されます。
製品 ：JMP
観客 ：品質エンジニアとシックスシグマの実践者。
対処したビジネス上の問題 ：
- プロセス機能は、品質とプロセスメニューの独自のプラットフォームになりました。
- 仕様制限の作成が合理化されました。
主な顧客 ：Freescale、Amgen、Gore
12）破壊的分解。 製品の特性を測定するために、製品を破壊しなければならない場合があります。たとえば、破壊強度を測定する場合、製品は破壊するまで応力がかかります。 信頼性研究用の新しいDestructive Degradationプラットフォームは、このタイプの分析を処理し、多くの標準モデル、変換、およびデータ分布を備えた組み込みモデルライブラリを備えています。モデル比較、CDF、およびQuantile Profilersが含まれています。
製品 ：JMP
観客 ：信頼性エンジニア。
対処したビジネス上の問題 ：
- JMPの以前のバージョンでは破壊的劣化を見つけるのは困難でしたが、現在は独自のプラットフォームになっています。
- 合理化された起動により、ユーザーはリストからデグラデーションパスを選択できます。
主要顧客：P＆G、ビル・ミーカー
13）クラスタリングの改善。 更新されたクラスタープラットフォームは、クラスター化前のデータ準備における一般的な問題に対処するのに役立ちます。これには、レポート、データ操作、データの次元数の削減、およびデータの要約が含まれます。
製品 ：JMP
観客 ：半導体業界、エンジニア。
対処したビジネス上の問題 ：
- レポート：クラスターを特徴付けるには、クラスターIDを保存し、要約を作成してからグラフを作成する必要がありました。これは1つのステップで行われます。
- データ操作：多くの場合、データはクラスタリングの前に操作が必要です。新しいプラットフォームは、データを自動的に転置、スタック、または分割するため、分析に合わせて生データを処理し、プロセスの多くのステップを節約できます。
- 次元性：半導体業界などでは、ウェーハ欠陥パターンのクラスターを決定することが重要です。しかし、これは以前、XY座標を作成する1つの変数を作成し、次にこの次元で分割してから、クラスター化してからクラスターをマージすることを意味していました。現在、JMPはこれを1つのステップで実行します。
- 要約：多くの場合、要約されたデータをクラスター化する必要があり、それには複数のステップが必要です。
- スコアリング：新しいデータをクラスターに分類するには、スコアリング式が必要になる場合があります。
主な顧客 ：ミクロン
14）判別の改善。 更新されたDiscriminantプラットフォームには多数の新機能が含まれ、予測モデラーのツールボックスで役立つツールになっています。新機能は次のとおりです。
- 相互検証のサポート。（JMP Proのみ）
- ワイドデータケースの新しい方法であるリニアワイド。共分散行列が大きすぎて計算できない場合に便利です（変数1000s以上）。
- Make Scoring Scriptを使用すると、実行した場合にSaveコマンドと同じ効果を持つスクリプトを作成できますが、スクリプトを別のデータテーブルに適用できます。
製品 ：JMP
観客 ：半導体業界、エンジニア、予測モデラー、科学者。
対処したビジネス上の問題 ：
- 判別分析は、ビッグデータ予測モデルを処理するための、また幅広いデータケースをより適切に処理するための予測モデリングにおける実行可能なツールと見なされます。
- Discriminantプラットフォームの新機能により、予測モデリングとビッグデータの問題に対するその有用性が向上します。
主な顧客： ミクロン
15）モデリングユーティリティ。 多くのユーティリティは、分析用のデータセットを自動的に準備するのに役立ち、ほとんどのデータ分析時間を費やすデータ準備の時間を節約します。
製品 ：JMP
観客 ：モデリング用のデータを準備する人。
対処したビジネス上の問題 ：
- データには、帰属させる必要のある欠損値が含まれていることがよくあります。現在、JMPの統合された欠損値ユーティリティでは、いくつかの方法を使用して欠損値を補完できます。欠損値をカウントまたはクラスター化する。行の選択、色付け、除外、セルの色付けを実行します。データの前処理を合理化することで、JMPは貴重な分析時間を節約します。（欠損値の探索）
- 可能性のある予測子として数百の列があり、それらすべてを試してみたい場合、悪い列を間引いたり、良い列を上げたりして、プロセス内の後続のモデリングタスクを高速化する方法が必要です。（画面予測）
- 多くの場合、データセットは外れ値でいっぱいです。外れ値はモデリングの前に処理する必要があります。これは、手作業で面倒で時間のかかる作業になる可能性があります。これで、ワンクリックで外れ値やエラーコードなどを特定し、いくつかの手法のいずれかを使用してそれらにすばやく対処できます。（外れ値の探索）
JMP ® プロマーケティング機能
1）因子カバー配列。 カバリング配列は、因子の相互作用が失敗につながる可能性があるテストアプリケーションで使用されます。コストと時間を最小限に抑えながら、欠陥を発見する確率を最大化する実験を設計することができます。カバリング配列は、まさにそれを可能にします。また、妥当ではない条件を作成する要因の組み合わせがある場合、新しいインタラクティブなDisallowed Combinationsウィザードを使用して、これらの要因設定の組み合わせを設計から自動的に除外できます。
製品 ：JMP Pro
観客 ：ソフトウェアテスターおよび開発者。
対処したビジネス上の問題 ：
- 因子カバーの実験を設計するには、以前は別のソフトウェアパッケージを使用する必要がありました。これで、これらの実験をJMPで設計できます。
- 一部の問題では、他のソフトウェアパッケージでは実行のグローバルな最小数が提供されないため、実験の実行コストが増加する可能性があります。
- 許可されていない組み合わせは、特にこれらのタイプの実験で代数的に書くのが難しい場合があります。これは、多くのレベルを持つ多くのカテゴリー要素がある可能性があります。
2）Advanced Analytics Modelingの機能強化。 フィットモデルのパーソナリティである一般化回帰には、新しいグラフィック/相互作用モデルの選択と有益な診断のバンドルがあります。そして現在、最大1,000倍のパフォーマンスを誇っています。さらに、調整パラメーターを変更し、コーシー、ベータ、指数、ゼロインフレートガンマ、ベータ2項、ゼロインフレートベータ2項などの新しい分布を選択できます。この機能には、効果の遺伝と逆予測および強制効果のサポートが含まれています。混合モデル（フィットモデルパーソナリティ）には、大きな問題のパフォーマンスを大幅に改善するための新しいオプティマイザーがあります。
製品 ：JMP Pro
観客 ：予測モデラー、高度な分析のユーザー、乱雑なデータや大きなデータの問題を扱うエンジニアや科学者。
対処したビジネス上の問題 ：
- 一般化されたフィット、混合、ロバストなメソッドのフィットは、より大きな問題や高次の効果を伴う複雑な問題にフィットするのに時間がかかりました。
- Fit Generalizedには、他のFit Modelパーソナリティが提供する診断プロットとレポートがありませんでした。
- 一般化されたフィットには、モデルのフィットを調整するインタラクティブな方法がありませんでした。
- 分位点回帰は、以前はJMP 11.1で削除されたSASアドインとして利用可能でした。これで、JMP Proでネイティブにこの統計分析を実行できます。
3）PLS-DAおよびPLSのモデル予測への精度の測定の割り当て。PLS判別分析（PLS-DA）は、PLS回帰をカテゴリカル応答に適合させます。GLMまたはDAと比較したこの分類方法の利点は、相関する因子、欠損データを処理し、観測よりも多くの因子をモデル化できることです。また、モデル化の前にデータについて行う必要がある仮定はほとんどありません。さらに、すべてのPLSモデルフィットでモデル予測のブートストラップがサポートされるようになりました。
製品： JMP Pro
対象： モデラーは幅広い問題を扱います。観測よりも列が多い
対処するビジネス上の問題：
- お客様は、カテゴリカルレスポンスにPLSモデルを適合させる必要があります。多くの場合、他のモデリングが機能しない観測（ワイドおよびショートデータテーブル）よりも多くの要素があります。
- 多くの場合、これらのデータテーブルには、他のモデリング手法が失敗する原因となる相関係数が含まれています。
- JMP Pro 12では、PLSモデル結果のブートストラップが導入されています。
主な顧客： シンジェンタ、ユニリーバ、イアンコックス、P＆G
4）検証列モデリングユーティリティを作成します。 純粋にランダムな手法を使用するか、または層別化された列のすべてのカテゴリがトレーニングセットに含まれるようにするために、1回のクリックで検証列を作成します。
製品 ：JMP Pro
観客 ：予測モデラー、モデルのパフォーマンスを正直に評価するための検証列を簡単に作成する方法を探している人
対処したビジネス上の問題 ：
- 検証列の作成は主に手動のプロセスであり、データセットをトレーニング、検証、およびテストセットに分割するために複数回のクリックが必要でした。
分割のためにデータの単純なランダムサンプル以上のものが必要な場合は、アドインまたは他の手法を使用して、最適な分割を生成する必要がありました。これで、含まれているいくつかのアルゴリズムの1つを使用して、問題に基づいてデータを分割できます。
