第二次民意調查JMP 用戶平台於 2022 年 6 月 2 日發布，圍繞JMP 分析工作流. 本次調查的主要目標是 (1) 更多地了解用戶在 JMP 分析工作流程的各種分析能力方面的使用頻率和熟練程度，以及 (2) 提供信息以支持分類項目. 以下是主要發現的摘要——來自 Qualtrics 的原始數據以及調查附後。
回复率和受訪者資料
通過 Qualtrics 共發出 3,033 份邀請，收到 260 份回复，回复率為 8.57%。 大多數受訪者來自美洲 (56%)，其次是亞太地區 (31%)、歐洲 (12%) 和中東/非洲 (1.2%)。在受訪者中，大多數報告使用 JMP 超過 10 年 (46%)，其次是 6-10 年 (23%) 和 3-5 年 (20%)。
為了協助分類項目的行業和專業標籤，行業和職稱被詢問民意調查者。 排名前三的行業包括學術（18.92%）、其他（18.15%）和半導體行業（16.99%）。 選擇“其他”的人提供的一些行業包括航空航天、汽車和金融。
同樣重要的是確定每個行業中包含的適當職位。 下面是自我報告的職位的詞云，其中教授是最高報告的職位.
分析能力
該民意調查的一個重要方面是了解用戶在 JMP Analytic 工作流程中執行各種分析功能的頻率以及他們對這些功能的熟練程度。 以下是針對“您執行以下功能的頻率如何？”的問題的回答。以及“您對以下能力的熟練程度如何？”。
此外，還希望通過詢問“在您與之交互的分析能力中，您使用哪一種分析能力最積極？”來確定用戶認為最積極的分析能力。 39% 的數據探索和可視化是報告最多的選項。 一位用戶的引述強調了他們對使用此功能的積極體驗的推理： “交互式功能和快速過濾數據的能力非常有用。 我在會議中多次使用這些功能與我的科學家和工程師審查和討論數據和分析結果。 非常有成效！”
同樣重要的是收集關於提高分析能力的機會的意見。 有人問：“在所有分析能力中，哪一項最需要改進？”。 在“無需改進”（20%）之後，“自動化和腳本”是報告最多的選項（12%）。 來自用戶的引述闡明了改進此功能的潛在變化： “儘管有腳本庫，但更實用的腳本教學會很有用。 即使是日誌記錄也不清楚如何使用它來實現自動化。”
