JMP ® Funzionalità di marketing
1) Generatore di query. Un moderno strumento di query del database SQL consente agli utenti di scoprire dati interessanti e di eseguire query corrette ripetibili e condivisibili.
Prodotto: JMP
Pubblico: Scienziati e ingegneri che devono accedere ai dati nei database.
Dolori aziendali indirizzati:
- Grande quantità di tempo impiegato nella preparazione dei dati.
- Troppo tempo del personale IT per supportare le esigenze di query degli analisti.
- Impossibilità di unire tabelle senza dover scrivere codice SQL personalizzato. Trova automaticamente le chiavi di join esterne (per le tabelle selezionate).
- Dover ricordare i valori dei dati per il filtro piuttosto che essere in grado di scegliere da un elenco.
- Dover costruire interfacce utente personalizzate per richiedere all'utente valori di filtro e sostituire i valori nelle espressioni SQL.
- Rivolgiti alla concorrenza con Spotfire e Tableau.
Cliente chiave: Micron, Intel, P&G, Cree, Freescale, Abbott, Intersil
2) Modifica interattiva del modello . Consente di eseguire e confrontare rapidamente vari modelli con un'interfaccia di trascinamento della selezione all'interno del report. Accelera l'analisi, arrivando al modello che si comporta bene con meno clic e sottolinea la natura interattiva dell'analisi statistica con JMP. Supportato in molte personalità del modello Fit.
Prodotto: JMP
Pubblico: Persone che eseguono modelli esplorativi.
Dolori aziendali indirizzati:
- Dopo aver adattato un modello, è necessario aggiungere o rimuovere termini, eliminare termini da un modello che non sono significativi o interessanti o rendere il modello più parsimonioso. In precedenza, ciò richiedeva l'inserimento della finestra di dialogo di avvio di Fit Model. Ora puoi farlo nel flusso di analisi, senza uscire dalla piattaforma.
- I valori P sono spesso troppo piccoli per essere formattati e nei grafici si preferiscono valori più grandi per significare più significativi. I LogWorth vengono quindi utilizzati per visualizzare l'importanza dell'effetto in un grafico a barre per facilitare la selezione dell'effetto.
Cliente chiave: P&G.
3) Esportazione PPT. È sempre bello mostrare i risultati dell'analisi dei dati JMP direttamente in JMP. Ma in alcuni casi, potresti dover preparare un mazzo di diapositive per presentare le tue informazioni ad altri. Ora, JMP semplifica l'esportazione dei report come diapositive di PowerPoint. È possibile riformattare i deck di diapositive creati da JMP con un modello aziendale. Le tabelle includono testo modificabile e JMP trasferisce automaticamente i titoli dei grafici ai titoli delle diapositive.
Prodotto: JMP
Pubblico: Tutti gli utenti JMP che devono presentare i risultati in PowerPoint.
Dolori aziendali indirizzati:
- Ottenere un output grafico di alta qualità da JMP a PowerPoint è un processo manuale difficile.
- È necessario digitare manualmente i titoli dei grafici nei titoli delle diapositive, causando potenzialmente un doppio titolo su una diapositiva, sprecando spazio nel processo.
- Le tabelle vengono visualizzate come elementi grafici che non è possibile modificare o la loro formattazione potrebbe essere errata.
- I concorrenti, come Minitab, semplificano l'esportazione dei risultati in PowerPoint, spesso con un solo clic: ora JMP offre la stessa capacità di esportazione con un clic in PowerPoint.
Clienti chiave: CAB, First Solar, JMP Clinical, Freescale, Abbott, Bill Meeker, GSK, P&G.
4) Immagini nelle tabelle dei dati. Tipo di dati di espressione aggiunto alla tabella dati con un buon supporto per le immagini. Crea colonne di immagini direttamente da Graph Builder. JMP è l'unico strumento di analisi statistica completo che supporta questa funzionalità.
Prodotto : JMP
Pubblico : Chiunque desideri aggiungere immagini a tabelle di dati o includere espressioni in una colonna.
Dolori aziendali risolti :
- Ridimensionamento orizzontale delle tabelle di dati non supportato.
- Le tabelle di dati non supportavano bene immagini o espressioni.
5) Ricodifica. La pulizia / preparazione dei dati prima della modellazione può richiedere fino a tre volte più della modellazione o dell'analisi stessa. La ricodifica delle colonne che contengono dati sui caratteri è spesso responsabile di gran parte del tempo di preparazione. I dati categorici sono spesso disordinati a causa di errori di ortografia, capitalizzazione incoerente, abbreviazioni e struttura che richiedono una pulizia in preparazione per una modellazione di successo.
Prodotto : JMP
Pubblico : Chiunque stia preparando i dati per l'analisi.
Dolori aziendali risolti :
- La ricodifica dei dati categorici è tendenzialmente un processo noioso e manuale. Ora, JMP ti consente di ripulire i dati disordinati con una suite di potenti strumenti, incluso il clustering di stringhe basato sulla distanza di modifica dei caratteri. È possibile ricodificare manualmente o utilizzare un algoritmo di ricodifica automatica.
- Dolori attorno al raggruppamento manuale, al filtro, alla ricerca e all'ordinamento di colonne con molti livelli di dati carattere.
6) Miglioramenti di Graph Builder. Molti miglioramenti a Graph Builder, tra cui: supporto alle selezioni nella legenda; maggiore controllo degli spazi tra i pannelli grafici; matrice grafica; il gap del tasto destro ora supporta colore, trasparenza e dimensioni; e i bordi del grafico. I miglioramenti includono anche: linee perfettamente collegate; istogrammi sovrapposti; nuove opzioni di elementi a barra per ago e galleggiante; supporto per le modalità step, orizzontale e verticale nell'elemento linea; e ruolo delle pagine (una variabile pseudo-BY); miglior supporto per i grafici a colori con vari gradienti di colore. Infine, una finestra di dialogo di avvio di Graph Builder è disponibile tramite script> Riavvia analisi o con JSL tramite Graph Builder (finestra di dialogo di avvio).
Prodotto : JMP
Pubblico : Utenti che eseguono analisi o visualizzazione di dati esplorativi.
Dolori aziendali risolti :
- Alcuni utenti JMP usano ancora la piattaforma Chart perché ci sono funzionalità che Graph Builder non supporta.
- A volte è desiderabile generare un grafico in Graph Builder utilizzando una finestra di dialogo di avvio e non con il trascinamento della selezione (per problemi di dati di grandi dimensioni o quando si desidera una matrice di grafici).
7) Output HTML interattivo per Profiler e Bubble Plot. Profiler e Bubble Plot sono due degli strumenti più diffusi per comunicare risultati con altri al di fuori di JMP. In precedenza, le versioni interattive di queste piattaforme erano disponibili solo come Flash, a cui molti dispositivi (soprattutto mobili) non potevano giocare.
Prodotto : JMP
Pubblico : Chiunque condivida o comunichi risultati che potrebbero non avere o avere accesso a JMP.
Dolori aziendali risolti :
- In precedenza erano disponibili solo versioni statiche di Profiler e Bubble Plot, limitandone l'usabilità come strumento di comunicazione al di fuori di JMP.
- Le versioni flash di questi due report non sono ben supportate e soggette a difficoltà di implementazione, in particolare sui dispositivi mobili.
8)Filtro di selezione . La selezione delle righe eseguita in una piattaforma viene utilizzata per filtrare la vista in un'altra piattaforma per includere solo le righe selezionate.
Prodotto: JMP
Destinatari: Clienti che creano report in stile dashboard.
Dolori aziendali indirizzati: I clienti hanno spesso domande in-the-flow che sono spinte da un'analisi e hanno bisogno di analizzare ulteriormente un sottoinsieme dei loro dati. Il filtro di selezione semplifica l'integrazione di flussi di analisi definiti dall'utente in una dashboard. Le soluzioni che un tempo richiedevano lo scripting con tabelle di sottogruppi ora possono essere completate trascinandole.
Clienti chiave: Questo è emerso in riunioni CAB in passato e Jim Nelson a Freescale ha condiviso un esempio JSL che aveva sviluppato.
9) Miglioramenti generali del DOE.
- Blocco nei DSD
- Miglioramenti ai progetti di riempimento dello spazio: fattori qualitativi, aumento, MaxPro: nuovo criterio per la creazione di questi progetti.
- Diagrammi divisi con fattori covariati.
- Una nuova procedura guidata nella piattaforma di progettazione personalizzata che consente di utilizzare un'interfaccia simile a Filtro dati per combinazioni di fattori specifici scelti che non devono essere considerati in una progettazione.
Prodotto: JMP
Pubblico: Chiunque esegua DOE.
Dolori aziendali indirizzati:
- Le combinazioni precedentemente non consentite richiedevano la scrittura di un'espressione e la conoscenza della logica booleana. Questo è stato impegnativo per molti utenti.
- Il blocco non era supportato durante la creazione di DSD.
- I grafici divisi non supportavano i fattori covariati.
- Non è stato possibile aumentare i progetti di riempimento dello spazio.
10) Analisi delle corrispondenze multiple. L'analisi delle corrispondenze multiple è una tecnica di analisi dei dati simile all'analisi dei componenti principali, ma per i dati categorici. Aiuta a visualizzare e scoprire strutture nascoste in un set di dati composto da più di due colonne categoriali. Tali informazioni sono utili nelle ricerche di mercato per identificare il pubblico target per gli annunci pubblicitari.
Prodotto : JMP
Pubblico : Ricercatori consumatori / mercato, scienziati comportamentali.
Dolori aziendali risolti :
- A volte era difficile identificare perché più persone rispondessero alle domande in modo simile o identificare gruppi di individui in base alle loro caratteristiche.
- È stato difficile visualizzare le associazioni tra più variabili categoriche o dati con risposte multiple.
Clienti chiave: Francia, Giappone
11) Capacità di processo. Una piattaforma unificata per la valutazione della capacità di processo. JMP riporta la capacità a breve termine come "entro le capacità" e la capacità a lungo termine come "prestazioni complessive". È possibile sottogruppi di un processo annidando la colonna in una variabile categoriale o impostare una dimensione di sottogruppo costante per un processo. La grafica viene aggiornata e vengono visualizzati sia CPK che PPK per impostazione predefinita.
Prodotto : JMP
Pubblico : Ingegneri di qualità e professionisti Six Sigma.
Dolori aziendali risolti :
- La capacità di processo ora è la sua piattaforma nel menu di qualità e processo, dove ti aspetteresti di trovarla.
- Creazione semplificata di limiti di specifica.
Clienti chiave : Freescale, Amgen, Gore
12) Degrado distruttivo. Per misurare una caratteristica del prodotto, a volte il prodotto deve essere distrutto. Ad esempio, quando si misura la resistenza alla rottura, il prodotto viene sollecitato fino alla rottura. La nuova piattaforma di degrado distruttivo per studi di affidabilità gestisce questo tipo di analisi e ha una libreria di modelli integrata con molti modelli standard, trasformazioni e distribuzione dei dati. Include un confronto tra modelli, CDF e profili quantici.
Prodotto : JMP
Pubblico : Ingegneri dell'affidabilità.
Dolori aziendali risolti :
- Il degrado distruttivo era difficile da trovare nelle versioni precedenti di JMP, ma ora è la sua piattaforma.
- Il lancio semplificato ora consente agli utenti di scegliere percorsi di degrado da un elenco.
Clienti chiave: P&G, Bill Meeker
13) Miglioramenti del clustering. Una piattaforma cluster aggiornata aiuta a risolvere i problemi più comuni nella preparazione dei dati prima del clustering. Ciò include report, manipolazione dei dati, riduzione della dimensionalità e riepilogo dei dati.
Prodotto : JMP
Pubblico : Industria dei semiconduttori, ingegneri.
Dolori aziendali risolti :
- Rapporti: per caratterizzare i cluster, è stato necessario salvare l'ID del cluster, quindi preparare un riepilogo e quindi creare un grafico. Questo succede in un solo passaggio ora.
- Manipolazione dei dati: i dati devono spesso essere manipolati prima del clustering. La nuova piattaforma traspone, impila o divide automaticamente i dati, permettendoti di elaborare i dati grezzi in linea con l'analisi e salvando molte fasi del processo.
- Dimensionalità: nell'industria dei semiconduttori e in altri, è importante determinare i gruppi di modelli di difetto del wafer. Ma questo in precedenza significava creare una variabile per creare coordinate XY, quindi suddividere su questa dimensione, quindi raggruppare e quindi unire i cluster. Ora, JMP realizza questo in un solo passaggio.
- Riepilogo: spesso si desidera raggruppare i dati riepilogati e richiede più passaggi.
- Punteggio: a volte è necessaria una formula di punteggio per classificare i nuovi dati in cluster.
Clienti chiave : Micron
14) Miglioramenti discriminatori. La piattaforma Discriminant aggiornata include una serie di nuove funzionalità, che lo rendono uno strumento utile nella casella degli strumenti di un modellatore predittivo. Le nuove funzionalità includono:
- Supporto per la convalida incrociata. (Solo JMP Pro)
- Linear Wide, un nuovo metodo per ampi casi di dati. Utile quando la matrice di covarianza è troppo grande per essere calcolata (1000s + variabili).
- Crea script di calcolo del punteggio consente di creare uno script che ha lo stesso effetto del comando Salva se lo si esegue, ma è possibile applicare uno script a una tabella di dati separata.
Prodotto : JMP
Pubblico : Industria dei semiconduttori, ingegneri, modellisti predittivi, scienziati.
Dolori aziendali risolti :
- L'analisi discriminante dovrebbe essere considerata uno strumento praticabile nella modellistica predittiva per gestire modelli predittivi di big data e anche per gestire meglio casi di dati ampi.
- Le nuove funzionalità della piattaforma Discriminant ne migliorano l'utilità per la modellazione predittiva e i problemi dei big data.
Clienti chiave: Micron
15) Utilità di modellazione. Numerose utility aiutano a preparare automaticamente set di dati per l'analisi, risparmiando tempo nella preparazione dei dati, dove si trascorre la maggior parte del tempo di analisi dei dati.
Prodotto : JMP
Pubblico : Chiunque stia preparando i dati per la modellazione.
Dolori aziendali risolti :
- I dati spesso contengono valori mancanti che devono essere imputati. Ora, un'utilità unificata di valore mancante in JMP consente di imputare i dati mancanti utilizzando una serie di metodi; contare o raggruppare i valori mancanti; ed eseguire la selezione delle righe, la colorazione, l'esclusione o la colorazione cellulare. Semplificando la pre-elaborazione dei dati, JMP consente di risparmiare tempo prezioso per l'analisi (esplora i valori mancanti)
- Quando hai centinaia di colonne come possibili predittori e vuoi provarle tutte, hai bisogno di un modo per abbattere quelli cattivi o elevare quelli buoni, accelerando le successive attività di modellazione nel processo. (Predittori schermo)
- I set di dati sono spesso pieni di valori anomali, che è necessario affrontare prima della modellazione. Questo può essere un compito manuale, noioso e che richiede tempo. Ora, con un clic, è possibile identificare elementi come valori anomali e codici di errore e quindi gestirli rapidamente utilizzando una delle numerose tecniche. (Esplora valori anomali)
JMP ® Funzionalità di marketing professionale
1) Array di copertura dei fattori. Gli array di copertura vengono utilizzati nelle applicazioni di test in cui le interazioni tra fattori possono portare a guasti. Potresti voler progettare un esperimento per massimizzare la probabilità di trovare difetti minimizzando al contempo costi e tempi. Gli array di copertura consentono di fare proprio questo. E quando esistono combinazioni di fattori che creano condizioni non plausibili, è possibile utilizzare la nuova procedura guidata Combinazioni non consentite interattiva per escludere automaticamente dal design queste combinazioni di impostazioni dei fattori.
Prodotto : JMP Pro
Pubblico : Tester e sviluppatori di software.
Dolori aziendali risolti :
- Per progettare un esperimento per la copertura dei fattori, in precedenza era necessario utilizzare un altro pacchetto software; ora puoi progettare questi esperimenti in JMP.
- Con alcuni problemi, altri pacchetti software non forniscono il numero minimo globale di esecuzioni, aumentando potenzialmente il costo dell'esecuzione dell'esperimento.
- Le combinazioni vietate possono essere difficili da scrivere algebricamente, specialmente in questi tipi di esperimenti, che possono avere molti fattori categorici con molti livelli.
2) Miglioramenti alla modellazione avanzata di Analytics. La regressione generalizzata, una personalità del modello di adattamento, presenta una nuova selezione del modello grafico / di interazione e un pacchetto diagnostico informativo. E ora vanta prestazioni fino a 1.000 volte migliori. Inoltre, è possibile modificare i parametri di ottimizzazione e selezionare nuove distribuzioni, come Cauchy, Beta, Exponential, Gamma a zero inflazione, Binomio beta e Binomiale a zero inflazione. La funzione ora include il supporto per l'ereditarietà degli effetti, la previsione inversa e gli effetti forzati. Mixed Model, una personalità Fit Model, ha un nuovo ottimizzatore per prestazioni notevolmente migliorate su problemi più grandi.
Prodotto : JMP Pro
Pubblico : Modellatori predittivi, utenti di analisi avanzate, ingegneri e scienziati che si occupano di problemi di dati disordinati o di grandi dimensioni.
Dolori aziendali risolti :
- Adatta i metodi generalizzati, gli adattati misti e robusti erano spesso lenti per adattarsi a problemi più grandi o complessi con effetti di ordine superiore.
- Fit Generalized mancava grafici diagnostici e rapporti forniti da altre personalità del modello Fit.
- Fit Generalized mancava un modo interattivo per regolare l'adattamento del modello.
- La regressione quantile era precedentemente disponibile come componente aggiuntivo SAS, che era stato rimosso in JMP 11.1. Ora possiamo eseguire questa analisi statistica in modo nativo in JMP Pro.
3) PLS-DA e assegnazione di misure di precisione per modellare le previsioni in PLS. L'analisi discriminante PLS (PLS-DA) adatta una regressione PLS con una risposta categorica. Il vantaggio di questo metodo di classificazione rispetto a GLM o DA è che gestisce fattori correlati, dati mancanti e può modellare più fattori che osservazioni. E non ci sono quasi ipotesi che devono essere fatte sui dati prima della modellazione. Inoltre, il bootstrap delle previsioni del modello è ora supportato per tutti gli adattamenti del modello PLS.
Prodotto: JMP Pro
Pubblico: I modellisti affrontano ampi problemi; più colonne che osservazioni
Dolori aziendali indirizzati:
- I clienti devono adattare i modelli PLS alle risposte categoriche. Spesso hanno più fattori delle osservazioni (tabelle di dati ampie e brevi) in cui altri modelli non funzionano.
- Spesso queste tabelle di dati includono fattori correlati, che causano il fallimento di altri metodi di modellazione.
- JMP Pro 12 introduce il bootstrap per i risultati del modello PLS.
Clienti chiave: Syngenta, Unilever, Ian Cox, P&G
4) Creare l'utilità di modellazione della colonna di convalida. Crea colonne di convalida con un solo clic utilizzando la tecnica casuale pura o stratificata per garantire che tutte le categorie nella colonna stratificata siano incluse nel set di addestramento.
Prodotto : JMP Pro
Pubblico : Modellatori predittivi, chiunque cerchi un modo semplice per creare una colonna di validazione per una valutazione onesta delle prestazioni del modello.
Dolori aziendali risolti :
- La creazione della colonna di convalida è stata in gran parte un processo manuale che ha richiesto più clic per dividere un set di dati in set di treni, convalida e test.
Se hai richiesto più di un semplice campione casuale di dati per la divisione, hai dovuto utilizzare un componente aggiuntivo o altre tecniche per generare le migliori suddivisioni. Ora puoi dividere i dati in base al problema, usando uno dei numerosi algoritmi inclusi.
