Nouveau dans JMP 13
Améliorations générales de l'utilisabilité
- Les menus réorganisés intègrent de nouvelles fonctionnalités dans les menus Analyze et DOE.
- Les nouveaux JMP Starter et JMP Pro Starter identifient les différences entre JMP et JMP Pro.
- Le bouton d'exécution vert simplifie l'exécution des scripts à partir de la fenêtre Table.
- Windows uniquement: Quick Open facilite la recherche et la recherche de fichiers.
- L'éditeur de formule plus convivial permet l'édition en plein écran, la recherche de termes de formule et le filtrage.
Obtention de données dans JMP
- Les filtres conditionnels lors de l'exécution de l'importation aident à façonner les données lors de la jointure ou de la mise à jour des tables jointes.
- Les requêtes sont enregistrées dans le tableau de données pour être réutilisées, actualisées et mises à jour à l'aide de nouvelles données.
- Les jointures virtuelles combinent des tables dans la mémoire temporaire lorsque vous souhaitez conserver des tables séparées afin de répartir la maintenance des tables et de minimiser les besoins en RAM.
- Le panneau de colonne répertorie les informations de table et de colonne de jointure virtuelle.
Rationalisation de la comparaison de conception
- Un rapport compare les statistiques et les vues graphiques des corrélations, des variances de prédiction, de l'aliasing et de l'efficacité pour jusqu'à trois conceptions avec un nombre inégal de séries.
- Le rapport est automatiquement mis à jour lorsque vous ajoutez ou supprimez des termes de modèle ou lorsque les estimations de coefficient attendues ou les erreurs standard changent.
Amélioration de l'exploration des données à l'aide de Graph Builder
- Parallel Plot gère l'interrogation interactive de données continues ou catégorielles.
- Les cartes arborescentes peuvent incorporer un nombre illimité de valeurs imbriquées. De nouveaux menus interactifs vous permettent de configurer des cartes selon vos spécifications.
- Les graphiques à barres et les légendes de position peuvent être affichés à l'intérieur des graphiques et les axes peuvent être personnalisés à différents niveaux de complexité.
- Quatre nouvelles méthodes représentent graphiquement les données manquantes.
- Différentes transformations graphiques sont disponibles à partir de Graph Builder et d'autres plateformes.
Utilisation de texte non structuré
- Les techniques d'analyse de texte permettent d'utiliser des variables de texte pertinentes dans l'exploration et l'analyse des données.
- Les règles personnalisées vous permettent de spécifier des directives pour le traitement du texte.
- Listes de termes et d'expressions, recodage à partir de l'explorateur de texte, examen des mots et des phrases clés par document (ligne) et origine des modèles d'identification dans le texte.
- Les valeurs d'indicateur (drapeaux) identifient les lignes contenant un mot ou une phrase particulier.
- Les nuages de mots ombrés de manière interactive par les variables que vous sélectionnez aident à identifier les modèles de texte.
- Graph Builder résume, analyse et visualise la prévalence de mots ou de phrases identifiés dans vos données.
Filtrage de plusieurs processus
- Le graphique de processus indique la santé globale du processus.
- Des tests et des paramètres personnalisables filtrent un grand nombre de processus pour identifier rapidement les processus d'intérêt qui méritent une analyse plus approfondie.
- L'interface permet de rechercher, de trier et de représenter graphiquement par métriques et de sélectionner de manière interactive un ou plusieurs tests pour des causes spéciales (règles de Western Electric).
- Le nouveau graphique de décalage de filtrage des processus et le graphique de performance des processus comparent les processus.
Analyse de la capacité de processus non normale
- Les rapports de capacité de processus s'exécutent à partir d'une seule plateforme, quelle que soit la normalité de distribution des processus.
- Le nouveau tracé d'index de capacité affiche les valeurs de toutes les variables, y compris les variables modélisées avec des distributions non normales.
Création de tableaux de bord et utilisation de nouvelles méthodes pour enregistrer les résultats
- Les tableaux de bord compilent des rapports qui peuvent être explorés, filtrés et actualisés en fonction des filtres.
- Lorsque Dashboard est restitué, les données des tables de données créées à partir de la requête sont automatiquement mises à jour.
- Modèles et modèles de tableaux de bord par glisser-déposer qui peuvent également être reconfigurés par glisser-déplacer.
- Graph Builder génère des rapports HTML entièrement interactifs pour tous les éléments, à l'exception des tracés de contour, des graphiques circulaires, des tracés parallèles, des cartes d'arbre et des formules.
- L'affichage de vignettes de rapport Web consolidé personnalisable fournit une interface pour les rapports interactifs.
- L'exportation de plusieurs fichiers enregistre plusieurs fichiers JMP dans le classeur Excel.
Nouveau dans JMP Pro 13
Sélection et organisation de texte non structuré pour l'analyse et la modélisation
- Choisissez la fonction JMP Pro à utiliser pour différentes tâches d'exploration de texte.
- Identifiez les termes de texte qui ont tendance à apparaître ensemble.
- Groupez et explorez des documents similaires à l'aide du clustering et de l'analyse de classe latente.
- Rapportez des thèmes et des documents récurrents.
- Utilisez des données textuelles pour créer des modèles prédictifs.
Stockage et déploiement de modèles de prédiction à l'aide de Formula Depot
- Stockez les formules de prédiction et les métadonnées du modèle en un seul endroit (Formula Depot)
pour accéder facilement lors de la comparaison des modèles.
- Ajoutez des profileurs et des rapports de comparaison à Formula Depot.
- Générez du code de score en C, SAS ou SQL pour partager des modèles en dehors de JMP.
Utilisation de la régression généralisée pour la sélection de variables, la modélisation linéaire et l'analyse des DOE
- Gérez la censure à gauche, à droite et par intervalles pour permettre l'ajustement des modèles de temps à événement avec une sélection variable.
- Utilisez des méthodes pénalisées pour les modèles sans interception.
- Utilisez des modèles à risque proportionnel Cox.
- Utilisez la nouvelle statistique d'ajustement ERIC qui est la généralisation du BIC spécialement pour le LASSO et déployez le nouveau double LASSO pour augmenter la précision de la prédiction.
- Utilisez la sélection directe en deux étapes pour la modélisation basée sur OLS lorsque les effets potentiels sont plus nombreux que les lignes.
- Examiner le ROC interactif et les courbes de portance pour les réponses catégorielles et les résidus par des tracés prédictifs pour les réponses continues.
- Créez des simulations qui utilisent le bootstrap paramétrique et l'estimation de la puissance dans des paramètres non traditionnels. ou lorsque les estimations de coefficient attendues ou les erreurs standard changent.
Utilisation de l'analyse d'association pour identifier des éléments similaires ou connexes
- Utilisez la liste des transactions pour élargir les grands ensembles de données.
- Convertissez une colonne de caractères avec des champs délimités en plusieurs colonnes.
- Utilisez les jeux d'articles fréquents pour voir le pourcentage d'articles avec une valeur de mot particulière.
- Interpréter les règles d'association, les niveaux de confiance des règles et les valeurs de levée pour les éléments similaires ou connexes.
Simulation de systèmes réparables
- Décrire le comportement des systèmes réparables et coûteux et prévoir les temps de défaillance attendus des composants ou des systèmes.
- Prévoyez le temps de service et la disponibilité du système pendant différentes périodes.
- Déterminez quels composants ou systèmes doivent être simultanément entretenus ou réparés.
- Prévoyez les pannes cumulées et les coûts de réparation sur un horizon de temps donné.
Construction de modèles mixtes complexes
- Utilisez de nouvelles structures covariantes, y compris les variances inégales, la symétrie échangeable (composée), les variances inégales échangeables, le Toeplitz avec ou sans variances inégales et l'antidépendant avec ou sans variances inégales
Utilisation de la partition pour créer des arbres de décision complexes plus rapidement
- Spécifiez une valeur de départ aléatoire et supprimez le multithread pour garantir des résultats reproductibles pour les forêts d'amorçage et les arbres boostés.
- Utilisez des tables de conception optimisées lors du déploiement des forêts d'amorçage et des arbres boostés.
- Ajustez les arbres boostés plus rapidement en utilisant le boosting de gradient stochastique qui rend également les modèles plus robustes au sur-ajustement.
Utilisation de Naive Bayes pour les réponses catégoriques
- Ajustez les modèles pour prédire la valeur d'une variable catégorielle en utilisant une méthode Naive Bayes rapide et simple à utiliser, particulièrement adaptée lorsqu'il existe un grand nombre de prédicteurs.
- Enregistrez les formules de prédiction pour la comparaison des modèles.
