顧客向けのプレゼンテーションをカスタマイズするときに使用するSEのプレゼンテーションやジャーナルのマスターへのリンクを含むJMPDayトピックリスト：
JMP16の新機能
JMPの最新バージョンのエキサイティングな新機能について学びます。
資力： JMP16およびJMPPro16の新機能
JMP入門
新規ユーザー向けのJMPの紹介として、または使用頻度の低いユーザー向けの復習として最適です。 このトピックでは、JMPインターフェイスとデータテーブルの基本、JMPへのデータの取得、基本的な要約分析とグラフ作成の実行、作業の保存と共有、およびJMPに関するヘルプの入手先について説明します。
資力： JMP入門
Excelデータの価値のインポート、統合、および最大化
JMPにインポートする必要のあるExcelのデータがありますか？ このセッションは、単純なワークシートから始まり、より複雑なシナリオを実行して、ExcelからJMPにデータをすばやくプレビューしてインポートする方法を学習します。このトピックでは、Excelファイルのインポート、インポートされたデータの確認、およびJMPでのExcelデータのインポート設定の設定について説明します。非表示またはマージされたセル、複数または階層のヘッダー、およびその他の特別な状況をインタラクティブに処理します。デフォルト設定と設定を保存および復元します。
注：このセッションでは、ExcelJMPアドインについては説明しません。値を最大化するために使用される手法は、ExcelJMPアドインを使用してインポートされた任意のJMPデータテーブルに適用できます。
資力： Excelデータの価値のインポート、統合、および最大化
データ管理のための強力なツール
分析の問題では、ほとんどの時間が分析用のデータの準備に費やされます。 JMPは、強力なデータ操作機能により、このプロセスを容易にします。 分析の課題に対応するためにデータを再配置する方法をご覧ください。 トピックには次のものが含まれます。Excel、テキストファイル、およびデータベースからのデータのインポート。クエリビルダー;再コーディング;一致するセルの選択;列の名前の選択;値ラベル;データ圧縮、スタック/分割および結合。
資力：分析のためのデータの準備
VisualDataDiscoveryでスプレッドシート分析を超える
JMPは、データを探索するための完璧なツールです。 関係、パターン、または外れ値を検索するかどうかにかかわらず、重要な洞察を得るためにデータを調べる方法を学びます。 このトピックでは、JMPを使用した分析の基本を示すケーススタディについて説明します。 ダイナミックリンク、ビジュアル分析、列ビューアー、分布、ローカルデータフィルター、テーブルの概要、バブルプロット、および背景マップについて説明します。
資力：データの視覚化と探索
みんなのためのJMPのヒントとコツ
この非常にインタラクティブなセッションでは、JMPを最大限に活用するための便利なヒントと強力なトリックを紹介しています。
資力：
JMP®について知らない10以上のこと（EU 2018 424）
楽しい部分：JMP®14についての私の好きなこと（US 2018 214）
JMPについて知らない10のこと
JMPについてあなたが知らない10の事柄
予測モデルの構築と理解
モデルフィッティング、データマイニング、機械学習のいずれと呼んでも、JMPにはツールがあります。 JMPパーティション、ステップワイズ回帰、およびニューラルネットワークプラットフォームを使用して、データマイニングと根本原因分析を実行し、履歴データセットに予測モデルを構築する方法を学びます。
資力：データマイニングと予測モデリング
スクリプターでなくてもスクリプティング
JMPスクリプト言語（JSL）は、JMPを使用してさらに生産的にするために必要なツールを提供します。 このトピックでは、スクリプトをジャーナルとデータテーブルに保存し、スクリプトを組み合わせて反復アクションを自動化する方法について説明します。
資力：自動化されたワークフローのためのインタラクティブなダイアログを構築するためのJSL
コードを記述せずに分析とレポートを自動化
多変量メソッドを使用してデータを探索する
JMPの多変量プラットフォームは、強力な分析手法をすぐに利用できます。 このトピックでは、散布図行列や相関ヒートマップ、主成分分析、因子分析、部分最小二乗、構造方程式モデリングなどの多変量解析および視覚化ツールを最大限に活用する方法を示します。
資力：多変量メソッドを使用してデータを探索する
グラフビルダーの力を解き放つ
JMPは、サポートするテーブル、統計、およびマップを使用して、特殊なグラフとプロットを作成します。 ドラッグアンドドロップインターフェイスは直感的で、すぐに開始でき、代替グラフタイプを選択するために使用するオプションのリボンを提供します。 高度な機能を使用すると、フォーマットと外観を制御して、説得力のある視覚化を作成できます。 データ内の関係を明らかにし、さらに分析する領域を特定する説得力のあるグラフを作成するためのさまざまな手法を示すいくつかのケーススタディを参照してください。 このトピックでは、明白なグラフゾーンと非表示のグラフゾーンの使用について説明します。珍しいグラフタイプの作成。軸、色、グラデーション、凡例を微調整します。
資力：グラフビルダーを使用した情報の理解と分析
実験計画法の要点
JMPには、強力な世界クラスの実験計画法（DOE）機能があります。 DOEプラットフォームを使用して、実験を最大限に活用する方法をご覧ください。 このトピックでは、カスタムデザイン、スクリーニングデザイン、応答曲面デザイン、完全な階乗デザイン、および選択デザインについて説明します。
資力：実験計画法の要点
コラボレーションをシンプルに：分析結果の共有
発見したことを同僚と共有するのに苦労していますか？ JMPを使用すると、さまざまな方法で結果を簡単に共有できます。 レポートとグラフィックをMicrosoftOfficeプログラムにコピーして貼り付ける方法、レポートまたはカスタムテキストをジャーナルに追加する方法、スクリプトリンクとレポートを使用してプレゼンテーションジャーナルを最初から作成する方法、およびインタラクティブなレポートとダッシュボードをWeb上で共有する方法をご覧ください。
資力：ジャーナルを使用してJMPユーザーとの共有結果を合理化する
データ内の重要な変数を特定する
強力な予測モデルを構築し、追加の洞察を明らかにするための前兆として、データ内の主要な変数と相互作用を特定するための簡単な統計手法の使用方法を学びます。 さまざまなツールを使用して、データ内の重要な変数と根本原因の重要なイベントをすばやく特定する方法をご覧ください。
資力：データ内の重要な変数を特定する
数式を使用してデータを最大限に活用する
JMPの強力で使いやすい数式エディタを使用して、数式によって計算された値で列を作成し、数式を列情報の一部として保存する方法をご覧ください。 数値、文字、行の状態定数の単純な割り当て、または条件節に基づく複雑な評価である数式を作成する方法を学びます。 数式が他の列の値にリンクされているか、依存している方法と、値が変更されたときにそれらの値が自動的に再計算される方法を確認してください。
資力：数式を使用してデータを最大限に活用する
テキスト探索で非構造化データを利用する
テキストデータを未使用のままにしないでください。 このセッションでは、さまざまなソースからの自由形式のデータから価値を得る方法を学びます。 この非構造化データを使用して、意思決定に情報を提供し、テキストからの情報を含む分析と予測を経営陣に提供します。 テキストを準備、調査、分析し、データを使用して結果を予測する方法をご覧ください。
資力：テキストエクスプローラを使用して分析を拡張する
視覚化とシミュレーションを使用してモデルを理解する
JMPでのモデルの視覚化とモンテカルロシミュレーションは、統計モデルを理解し、堅牢なプロセスと製品を設計するのに役立ちます。 このトピックでは、JMPのPrediction Profilerを使用して複雑な統計モデルを簡単に理解する方法と、PredictionProfilerを使用してプロセスの洞察を公開して非統計オーディエンスと共有する方法を示します。 このトピックでは、シミュレーター、欠陥プロファイラー、およびシミュレーション実験の実行についても説明します。
資力：モデルの指定とフィッティング
小麦ともみ殻：JMPでのスクリーニング実験
https://community.jmp.com/t5/Tutorials/Using-Definitive-Screening-Designs-to-Get-More-Information-from/ta-p/310245
プロセスの結果に影響を与える多くの潜在的な要因がある場合、重要ないくつかの影響力のある要因を見つける必要があります。 このトピックでは、JMPのDOEおよびスクリーニングプラットフォームを使用して、重要な要素を簡単に発見できるようにする方法を示します。 JMP Definitive Screening Designプラットフォームとグラフィカルなデザイン診断方法を使用して、従来のスクリーニングデザインよりも少ない試行でより多くの情報を得る方法をご覧ください。
資力：
より少ない試験からより多くの情報を得るための決定的なスクリーニングデザインの使用
ダッシュボードを使用した結果の伝達
JMPを使用すると、スクリプトを必要とせずに、プレゼンテーションに対応した単一のダッシュボードを簡単に作成して、レポートを定期的に実行および表示できます。 この機能を使用すると、ウィンドウを組み合わせたり、テンプレートを使用してダッシュボードを作成できます。 次に、ダッシュボードを保存して共有し、自分や他の人がレポートを実行、操作、探索できるようにします。 このトピックでは、DashboardBuilderを使用したカスタムダッシュボードの構築について説明します。ウィンドウを組み合わせてダッシュボードを作成します。データを更新するためのクエリとデータへの接続。タイトルとロゴの追加。フィルタとグラフを組み込む。タブの追加、レイアウトの変更、要約の使用によるカスタマイズ。 JMPを持っている人にはアドインとして、持っていない人にはインタラクティブHTMLとして保存します。
資力：更新された分析にアクセスして共有するためのダッシュボードの構築
時間と空間によって変化する応答のモデリング
あらゆる規模で変化するセンサー、トランザクション、化学、およびその他のデータは、分析するのが困難です。機能データエクスプローラー（FDE）を使用して、基礎となる情報、つまり観測データを生成している関数を探索およびモデル化する方法をご覧ください。
資力：応答曲線の理解とモデリング
競争力のための品質管理
管理図を使用して特定のプロセスを評価することにより、JMPが品質管理の達成にどのように役立つかを学びます。 JMPの堅牢な統計分析とデータ視覚化により、製品に関する膨大なデータセットの傾向と外れ値を即座に見つけることができます。 このトピックでは、測定システム分析、管理図ビルダー、プロセススクリーニング、およびプロセス機能について説明します。
資力： MSAとSPCを使用したプロセスの評価と監視
製品の信頼性の向上
いかなる製造努力においても、製品の信頼性はビジネスの成功に大きく影響します。 JMPの信頼性ツールは、障害を防ぎ、保証のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 JMPは、データとモデル予測の傾向と外れ値を明らかにすることで、重要な設計の脆弱性を見つけ、材料またはプロセスの欠陥を特定し、それらを減らす方法を決定するのに役立ちます。
資力：
修復可能なシステムの信頼性の分析
修復不可能なシステムの信頼性の分析
JMPの消費者および市場調査ツールで洞察を得る
JMPは、マーケティングおよび消費者調査アナリスト向けの包括的なツールセットを提供します。 セッションのトピックには、自由回答形式の調査回答のテキスト探索、セグメンテーション、保持分析、マーケティングキャンペーンの上昇分析、マーケットバスケット分析、選択の設計と選択モデル、MaxDiffによる選好スコアリング、因子分析、コレスポンデンス分析または多方向スケーリングによる知覚マップが含まれます。
資力：マーケティング分析と消費者調査のためのJMPの使用
ライフサイエンスにJMPを使用する
Graph Builder、Distribution、Fit Model、Nonlinear、Degradationプラットフォームを使用して、JMPで生物学的データを分析する方法を学びます。 グラフビルダーと分布を使用してデータを探索し、分析前に仮定を視覚的にテストします。 並列処理と同等性を実行する方法を確認し、バイオアッセイの相対的な効力を調べます。 酵素のKmとVmaxを見つける方法を発見してください。 このトピックは、安定性テストを使用して、効力の有効期限または不純物のしきい値（同じ勾配/切片と異なる勾配/異なる切片）を見つける方法を示すことで終了します。
JMPクリニカルの探索：はじめに
SASのJMPClinicalソフトウェアは、臨床試験でのデータの発見、分析、およびレポート作成を簡素化します。 この卓越した能力により、医薬品開発プロセスのすべての段階（前臨床、臨床、および市販後）での安全性と有効性のデータの研究に、より高い効率と精度がもたらされます。 このセッションでは、JMPクリニカルが医療モニター、メディカルライター、データマネージャー、および臨床運用担当者に提供できる、有害事象/併用薬/ラボのレポート、リスクベースの分野で使用できるレポート、分析、およびビジュアルの種類の概要を説明します。監視とデータ品質/詐欺。
資力：
JMP®Clinical：臨床試験の一元化された統計的モニタリング
JMP®Clinical：臨床試験の医療安全性レビューの実施
JMP®Clinical：規制当局への提出のための半自動化された患者ナラティブの生成
JMPゲノミクスの探索：はじめに
JMP Genomicsは、農業、薬理ゲノミクス、バイオテクノロジー、またはその他のゲノム研究分野で働いているかどうかにかかわらず、まれで一般的な変異を分析し、差次的発現パターンを検出し、NGSデータを理解し、信頼できるバイオマーカープロファイルを発見するための包括的なツールを提供します。 このセッションでは、SNP形質の関連性、QK混合モデル分析、QTL分析、ゲノム選択（通常は作物の改良に使用される）など、遺伝子データに対して一般的に実行される分析の種類の概要を説明します。 また、QCツール、正規化方法（RNA-seqからの強度およびカウントデータ）、およびANOVAを使用した基本的な差次的遺伝子発現分析をカバーする、タンパク質、mRNA、miRNA、および代謝物データの遺伝子発現分析におけるJMPゲノミクスの概要を提供します。
資力：トランスレーショナルゲノミクスのためのExpression/NextGenシーケンス解析
