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JMP®13 und JMP® Pro 13 Marketingfunktionen und geschäftliche Probleme behoben
Thema von JMP 13: Version 12 machte Bilder, Version 13 machte Text.
JMP
1. Text Explorer
2. Virtueller Beitritt
3. Dashboard-Builder
4. Designs vergleichen
5. JMP-Abfrage-Generator
6. Projekte verschieben auf 14
7. HTML5-Verbesserungen
8. Allgemeine Verbesserungen am Graph Builder
9. EZDOE Auf 14 verschieben
10. Exportoptionen
11. Mehrdimensionale Skalierung (MDS)
12. Latente Klassenanalyse LCA
13. MaxDiff (Best/Worst) + MaxDiff-Designerstellung
14. Unterstützung für No Choice
15. Nicht-normale Fähigkeitsanalyse
16. Wachstum der Zuverlässigkeit mehrerer Systeme
17. Kumulierter Schaden
18. DOE-Simulationsantworten aktualisieren
19. JSL-Ergänzungen
20. Neue Funktionen der Wiederholungsanalyse?
21. Prozessscreening
JMP PRO
- Text-Explorer-Analyse
- Verbesserungen bei der verallgemeinerten Regression
- Simulation reparierbarer Systeme (RSS)
- Gaußsche Prozessanpassung größerer Probleme
- Gemischte Modelle, zusätzliche Kovarianzstrukturen
- Allgemeine Simulationsfunktionalität
- Assoziationsanalyse
- Stochastische Gradientenverstärkung
- Hierarchische Bayes für Auswahlmodelle.
- Formeldepot + Ausgabe-SQL/SAS/C-Bewertungscode für JMP Pro-Modelle
iPad Graph Builder
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JMP:
ICH. Text Explorer (Schulung, SE, Web) — In gutem Zustand, immer noch aktive Entwicklung
A. Beschreibung : Eine Data-Mining-Technik, bei der NLP-Algorithmen (Natural Language Processing) ein Corpus (eine Dokumentensammlung) durchsuchen können, um Fakten und Beziehungen aus einer Masse von „ Big Data“ zu identifizieren. Tool zum Organisieren, Sichten und Verarbeiten von Textdaten.
B. Zielgruppe : Marktforscher, Garantieingenieure, Mediziner, alle, die einer Prüfung unterzogen werden könnten. Ingenieure und Wissenschaftler, die über Freitextdaten verfügen, z. B. technische Änderungen, Reparaturhinweise, Produktionshinweise.
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme : In früheren Versionen von JMP konnte mit Textdaten nur sehr wenig oder gar nichts gemacht werden. Sie könnten einfache Wortzählungen in Kategorien durchführen oder sie in Kategorien umkodieren, aber JMP fehlte die Fähigkeit, Textdaten auf sinnvolle Weise zu selektieren und die latenten Informationen zu verstehen, die in Freitextdaten verfügbar sind, auf die viele unserer Wissenschaftler und Ingenieure Zugriff haben. Stellen Sie Methoden für die grundlegende Schlüsselwortextraktion bereit.
D. Kunden, die danach fragen : P&G, Adsurgo, Eli Lilly , Micron
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II. Virtuelle Verknüpfungen (Xan, SS?) —Gute Figur
A. Beschreibung : Verweisen Sie auf andere Datentabellen, ohne diese tatsächlich verknüpfen zu müssen. Die Link-ID ist die Spalte, die den Datensatz kapselt. Linkreferenz ist eine Fremdschlüsselreferenz. Bereichern Sie Ihre Datentabellen mit Metadaten, ohne sie zu belasten.
B. Zielgruppe : Allgemein
C. Die wichtigsten geschäftlichen Probleme wurden behoben : Datentabellen enthalten Informationen, die normalerweise miteinander verknüpft sind, sodass Sie Tabellen verknüpfen müssten. Wenn lange Datensätze mit breiten Datensätzen verknüpft werden (insbesondere bei verschiedenen zeitlichen Stichprobenmaßstäben), kommt es in der langen Datentabelle zu zahlreichen Duplikaten, was möglicherweise zu aufwändigen Datenspeicherproblemen führt.
D. Kunden, die danach fragen : CAB, Tom Traynor (Zymergen), Jon W
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III. Dashboard Builder (Xan; Schulung, Webcast) —Gut, fast fertig.
A. Beschreibung : „Datei -> Neues Dashboard“ ist ein einziger Klick, um JMP-Berichte in einem präsentationsbereiten Dashboard zusammenzufassen. Außerdem können Sie die Oberflächenauswahl mit einem einzigen Klick filtern, um ein Diagramm zum Filtern eines anderen Diagramms zu verwenden. Neue Startseite, auf der Sie Vorlagen und Ausgangspunkte für die Erstellung einer Anwendung sehen können. Klicken Sie auf Berichte in Dashboard-Drop-Zonen wie Graph Builder ablegen. Größere, besser sichtbare Drop-Zones zum Erstellen von Dashboards. Zur Laufzeit auch Berichte im Dashboard neu organisieren, außerdem Tabs erstellen. Als interaktives HTML speichern behält das Layout bei. Wenn eine eingebettete Abfrage vorhanden ist, wird die Datenbank aktualisiert. Bringt die Abfrage ein und erstellt dann das Dashboard neu.
B. Zielgruppe : Wissenschaftler und Ingenieure als Schöpfer. C-Level und andere als Verbraucher.
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme: Dashboards sind in der Vorgängerversion von JMP schwierig und erfordern zu viele Klicks. Application Builder (vollständig) ist zu komplex, zu gruselig und bietet zu viele Optionen. Neue JMP-Benutzer werden durch Dinge wie Vlistboxen und andere interne JMP-Layoutelemente angeregt. Frühere Versionen des Application Builders erstellten viele Fenster und erzeugten eine Reihe von Fenstern dahinter. Dafür sorgt der Vorschaumodus, der es Ihnen ermöglicht, von der Ansicht zur Bearbeitung zu wechseln, ohne weitere Fenster zu erstellen.
D. Kunden, die danach fragen: Unilever, GE, John Salmon
E. Ressourcen:
1. https://sas.webex.com/sas/lsr.php?RCID=1b789984e7a8406f938210519aa53981
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IV. Designvergleiche (DOE) –Der Start des Vergleichs ist schwierig (benötigt mehrere Datentabellen, C++ ist fertig.
A. Beschreibung : Vergleichen Sie zwei oder mehr Designs. Erstellen Sie eine Reihe von Diagnosen, die Designs auf der Grundlage ihrer Vorhersagefähigkeit vergleichen. Vorhersagevarianz, Aliasing-Menge, viele zu vergleichende Dimensionen. Erstellen Sie ein Design mit einer Designoptimalität d- vs. I-, das DOE-Vergleichstool betrachtet die beiden Designs und bietet Ihnen Vergleiche. 6-Faktor-, 12-Run-Design i-optimal vs. alias-optimal
B. Zielgruppe : DOE-Praktiker.
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme : In früheren Versionen von JMP war es schwierig, Designs einfach zu vergleichen, insbesondere wenn mehr als zwei Designs berücksichtigt wurden. Es war ein manueller Prozess, der Kopieren/Einfügen oder das Betrachten mehrerer Bewertungsentwürfe erforderte. Jetzt befindet sich alles im selben Bericht.
D. Kunden, die danach fragen : CAB
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IN. JMP Query Builder (Brian, SS, Webcast) – Guter Zustand
A. Beschreibung : Multi-Table-Query/Join-Funktion. Dieselbe Schnittstelle wie SQL Query Builder und SAS Query Builder. Bis zu 60 Tabellen-Joins. (Intern) Verwendet Open-Source-SQLite; virtuelle Tabelle zu SQLite. Verwendet eine ähnliche Schnittstelle wie die, die wir haben. Integrieren Sie SQL als Abfragesprache (Base SQL) in JSL; konvergieren Sie Query Builder später mit dem kommenden (14) Multi-Table-Join.
B. Zielgruppe : JMP-Benutzer
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme : Manchmal möchten Sie keine Datenbank erstellen, nur um Daten zusammenzuführen, die bereits in JMP vorhanden sind. Das Beitreten von mehr als zwei Tischen in JMP war eine mühsame Aufgabe.
D. Kunden, die danach fragen : CAB
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WIR. Projekte (Xan; Training erforderlich, Webcast) – UI in gutem Zustand, fehlerhaft. Konzeptionell noch auf instabilem Boden, aber jetzt näher dran nach dem 16.11.2015/ AUF 14 VERSCHIEBEN
A. Beschreibung : Ein Projekt ist eine Möglichkeit, Analysen, Fenster, Skripte, Dateien und andere Artefakte mithilfe von JMP in JMP zu organisieren. Projekte können null oder mehr Dateien (von überall auf der Disc) und null oder mehr Live-Ordner (auch von überall auf der Disc) enthalten. Durch das Einschließen eines Ordners in ein Projekt werden alle aktuellen und zukünftigen Dateien aus diesem Ordner in das Projekt einbezogen, ähnlich wie der (einzelne) Projektordner heute funktioniert. Die Projektdatei selbst (dh die .jmpprj-Datei) kann in einem der Projektordner oder außerhalb davon gespeichert sein. „Datei->Neues Projekt“ öffnet sofort ein nicht gespeichertes Projekt und nicht den Dialog „Neues Projekt“, der heute angezeigt wird. Dies erleichtert die Erstellung temporärer Projekte und ermöglicht uns die Implementierung der Funktion „ Projekt aus allen geöffneten Fenstern erstellen“.
B. Zielgruppe : Neue JMP-Benutzer, JMP-Benutzer, die das Hauptfenster verpasst haben. JMP-Benutzer, die Probleme mit der Fensterverwaltung haben.
C. Die wichtigsten geschäftlichen Probleme, die angegangen werden : Das Projekt erfüllt viele der gleichen Rollen, die wir früher mit dem Hauptfenster unter Windows hatten: Es stellt einen Container bereit, anstatt dass alle Ansichten verstreut sind. Gemeinsame Menüleiste. Wenn sich Analysen im Projektfenster befinden, gibt es bereits eine vollständig gestaltete Menüleiste, ohne dass für jede Datentabelle und Analyse eine Menüleiste erforderlich ist. Die Menüleiste ist immer sichtbar und verfügbar und wird nicht dupliziert. Toleranz gegenüber maximierten Fenstern – für Benutzer, die regelmäßig maximierte Fenster verwenden, schadet es nicht mehr, mehrere Ansichten anzuzeigen, solange der Benutzer mehrere Registerkarten gleichzeitig anzeigt. Randliste der Dateien – die Liste der verfügbaren Dateien ist immer verfügbar, ohne dass Sie zum Startfenster oder einem Betriebssystemfenster zurückkehren müssen. Gespeicherter Zustand – ein Hauptvorteil ist die natürliche Möglichkeit, eine Sitzung für dieses Projekt in einen gespeicherten Zustand zurückzusetzen, mit der Möglichkeit, viele gespeicherte Sitzungszustände für verschiedene Projekte zu haben. Präsentationsgeometrie: Anstatt sich überlappende Fenster zu überlappen, werden die Berichte in Projekten entweder in einem gekachelten Bereich oder in Registerkarten angezeigt. Standardspeicherordner – Wenn ein Projekt geöffnet ist, ist es einfacher, Dateien zu speichern, da es einen klaren Standardordner zum Speichern gibt. Nicht alle diese Vorteile bleiben erhalten, wenn wir Projekte anders gestalten als die Dateien in einem Ordner.
D. Kunden, die danach fragen : Starbucks, Roche, Abbott, Abbott Vascular, Gore, Intel, P&G, Micro, G3, Apple, Schott AG, Atotech, EM Microelectronic, Telefonica, Micron, Microsoft.
E. Ressourcen:
1. http://sww.sas.com/jmpmediawiki/Project_Concepts
2. http://sww.sas.com/jmpmediawiki/Project_Concepts:_Overlapping_Features
3. http://sww.sas.com/jmpmediawiki/JMP_Projects_JMP13
4. http://sww.sas.com/jmpmediawiki/JMP_13_Projects_Issues_and_Features_List
5. http://sww.sas.com/jmpmediawiki/JMP_Projects_Future
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VII. HTML 5-Verbesserungen (Brian, SS, Webcast)
A. Beschreibung : Unterstützung für die meisten Segmente im Status „Fertig“ von Graph Builder. Unterstützung für das Dashboard-Layout über Application Builder-Registerkarten.
B. Zielgruppe : Alle
C. Bewältigung der wichtigsten geschäftlichen Probleme : Graph Builder ist das primäre Datenvisualisierungstool für die Kommunikation, die zu JMP führt. Bisher war es beim Speichern als interaktives HTML nicht interaktiv. Dashboards haben beim Speichern als HTML 5 ihr Layout verloren.
D. Kunden, die danach fragen : Allgemein; TAXI
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VIII.EZDOE (DOE ohne Tränen) Auf 14 verschieben
A. Beschreibung : Benutzeroberfläche zum Entwerfen und Durcharbeiten eines DOE-Workflows. Für einen Anfänger ist es nicht leicht zu wissen, was zu tun ist und wie die Modellierungsplattformen zu verwenden sind. Von Anfang bis Ende Dialog mit Registerkarten von Faktoren definieren -> Entwurf erstellen -> Tabelle im Bericht -> Bericht analysieren -> Diagnose usw.
B. Zielgruppe : Grundlegende JMP-Benutzer. Six Sigma Green Belts.
C. Die wichtigsten geschäftlichen Probleme, die behoben wurden : JMP ist zu schwer zu erlernen für einen Anfänger, der vielleicht einfach nur ein Experiment entwerfen möchte, ohne sich mit mehreren Tabellen auseinandersetzen zu müssen.
D. Kunden, die danach fragen : CAB, Bill Kappele
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IX. Allgemeine Verbesserungen am Graph Builder (Xan, SS, Webcast)
A. Beschreibung : Graph Builder ist der Goldstandard zum Erstellen von Diagrammen in JMP; Hinzufügen von Tree Map- und Parallel Plot-Updates zu GB; das Ziel ist die Konsolidierung aller Grafikplattformen in GB; Verbindung über fehlende Elemente in Linie; Neue Transformationen wie Cum Sum; Anpassbares Alpha-Level (vielleicht); Ersetzen der 3 Schaltflächen oben durch die minimale Symbolleiste (wie Wiederherstellen, Filtern; vielleicht); Zusätzliche Ausweichoptionen für Punkte (vielleicht); Hinzufügen von Wasserfalldiagrammen (vielleicht); Legenden innerhalb des Diagramms (vielleicht); Mehrere zusammenfassende Statistiken (vielleicht); Bessere Anpassung bei Regression (exponentiell); Breite von Balken- und Boxplots; Anpassungen; Farbige Boxplots (vielleicht); Stufenlinien zentrieren (vielleicht); Robusteres Rückgängigmachen (vielleicht); Schattierung beim Glätten; Weniger wahrscheinlich: Tabellenähnliche Ausgabe, Drilldown-Unterstützung (Treemap), im Allgemeinen Verknüpfung zum lokalen Datenfilter, Anpassungen des Violindiagramms; Mittelwert-Diamanten
B. Zielgruppe : Alle JMP-Benutzer
C. Die wichtigsten geschäftlichen Probleme wurden behoben : Graph Builder weist mehr als 700 offene Fehler auf. Bei jeder Veröffentlichung müssen wir diese Fehler beseitigen und gleichzeitig neu auftretende Fehler prüfen. Die obige Auflistung zeigt diesen Aufwand für JMP 13.
D. Kunden, die danach fragen : N/A
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X. Exportoptionen – Excel-Ausgabe und Generieren eines Webberichts (Brian, SS, Webcast)
A. Beschreibung : Nehmen Sie eine Reihe von JMP-Tabellen und geben Sie sie in einer einzigen Excel-Arbeitsmappe aus. Nehmen Sie eine Reihe interaktiver HTML-Berichte und fassen Sie sie auf einer einzigen Webseite zusammen.
B. Zielgruppe : Jeder, der versucht, Ergebnisse außerhalb von JMP zu teilen.
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme : Es ist schwierig, eine zusammenfassende Website mit Ergebnissen zusammenzustellen, und manchmal sind die einzelnen Berichte aus dem Kontext gerissen. Mit einem Klick können Sie eine Website erstellen. Manchmal müssen Sie eine Arbeitsmappe mit JMP-Tabellen in Excel erstellen. Jetzt können Sie das mit einem Klick tun.
D. Kunden, die danach fragen : Abbott, Jon W.
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XI. MDS (Chris, Ausbildung)
A. Beschreibung : Multidimensionale Skalierung oder MDS ist eine beliebte multivariate statistische Technik, die hauptsächlich visuell ist. Mit MDS ist wenig formale Schlussfolgerung verbunden, wie etwa Hypothesentests. Der Zweck von MDS besteht darin, eine visuelle Darstellung des Musters von Ähnlichkeiten (d. h. Ähnlichkeiten oder Entfernungen) zwischen einer Reihe von Objekten zu erstellen. Beispielsweise stellt MDS eine Matrix wahrgenommener Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Biermarken auf einer Karte dar, wobei die als ähnlich wahrgenommenen Biere auf der Karte nahe beieinander liegen und die als unähnlich wahrgenommenen Biere auf der Karte weit auseinander liegen. Nichtlineare kleinste Quadrate. Shepard-Diagramm – Linie bedeutet gut, Wolke bedeutet, dass die Geschichte nicht so einfach ist. Über 2-3 d hinaus.
B. Zielgruppe : Sensorische Analysten, Marktforscher, Soziologen, Biologen
C. Behobene wichtige Geschäftsprobleme : Bieten Sie den Kunden eine Methode zum Vergleichen von Produkten und zum Fällen von Urteilen hinsichtlich der Produktähnlichkeiten, ohne dass eine Liste mit Produktattributen zum Vergleich bereitgestellt werden muss, wie etwa bei Methoden, die bei der Conjoint-Analyse, der Faktorenanalyse usw. verwendet werden.
D. Kunden, die danach fragen : George Washington Univ., P&G, Kenan-Flagler, Univ. of Wisconsin, Stockholm Univ., Dokkyo Univ.
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XII. LCA (Schulung)
A. Beschreibung : Die latente Klassenanalyse (LCA) ist eine statistische Methode zur Ermittlung nicht gemessener Klassenzugehörigkeiten unter Personen anhand kategorialer und/oder kontinuierlich beobachteter Variablen. Sie möchten beispielsweise Personen anhand ihres Trinkverhaltens (Beobachtungen) in verschiedene Trinkertypen (latente Klassen) kategorisieren.
B. Zielgruppe : Marktforschung, Soziologie, Psychologie, Gesundheitswesen
C. Die wichtigsten angesprochenen Geschäftsprobleme : Clusteranalyse für kategoriale Variablen. Bisher haben wir die Faktoranalyse nur für kontinuierliche Tests bereitgestellt.
D. Kunde(n), der/die danach fragt : Walter Paczkowski, Rutgers University
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XIII.Maximale Differenzanalyse (Schulung)
A. Beschreibung : MaxDiff (manchmal auch als „Best-Worst “ bekannt) ist eine Technik zur Analyse der Kundenpräferenzen. Die Befragten treffen eine Wahl oder einen Kompromiss. Ähnlich wie die Auswahlanalyse gilt sie oft als einfacher durchzuführen und für bestimmte Studien aussagekräftiger. Die Befragten wählen einfach aus einer Reihe fester Produktpaletten die beste und die schlechteste Option aus.
B. Zielgruppe : Marktforscher, Produktmanager, Werbemanager
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme : Häufig nachgefragte Option von Wettbewerbern wie Sawtooth. Max Diff wird in der Industrie häufig verwendet und fehlte in unserem Consumer Research-Angebot.
D. Customer(s) asking for it: Walter Paczkowski, Data Analytics Corp., Isometrische Lösungen, P&G
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XIV. Keine Wahl (Training)
A. Beschreibung : Auswahldesign und -analyse bieten jetzt die Option „ Keine Auswahl“. Marktforscher können den Befragten nun diese Option anbieten, da ihnen häufig keine der beiden in der Auswahlliste angebotenen Optionen gefällt. Es ist egal, wie man darüber nachdenkt. Zeigen Sie, wie Sie Ihre Analyse mit früheren Auswahlmodellen beeinflussen können, bei denen keine Auswahl nicht berücksichtigt wurde.
B. Zielgruppe : Marktforscher
C. Wichtige Geschäftsprobleme, die angesprochen werden : Wird häufig von Wettbewerbern angeboten und häufig von Marktforschungsexperten verwendet. Wenn Sie versuchen, vorherzusagen, wie beliebt ein Produkt sein wird, und Sie keine Option haben, bei der Sie keine Wahl haben, könnten Ihre Vorhersagen falsch sein.
D. Kunden, die danach fragen : Walter Paczkowski, Data Analytics, P&G
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XV.Nicht-normale Fähigkeitsanalyse (SS)
A. Beschreibung : Capability Platform bietet jetzt Unterstützung für die Anpassung von Nicht-Normalverteilungen und nichtparametrische Schätzungen für Fähigkeitsindizes.
B. Zielgruppe : Qualitätssicherungsanalysten, Qualitätsingenieure, Lieferantenqualität, Six Sigma-Experten.
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme : Je nach Verteilungstyp sind mehrere Plattformen erforderlich, um die Funktionen in JMP auszuführen. Jetzt kann alles auf einer Plattform durchgeführt werden.
D. Kunden, die danach fragen : Medtronic, Phil Ramsey, Tom Little
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XVI. Zuverlässigkeitswachstum – Mehrere Systeme (Schulung, Web?)
A. Beschreibung : Zwei neue Registerkarten hinzugefügt, um die Wachstumsanalyse mehrerer Systeme zu unterstützen. 1) Gleichzeitige Systeme: Wenn Tests auf vielen ähnlichen Systemen durchgeführt werden und in einem System ein Fehler auftritt, wird die Entwurfskorrektur auf alle untersuchten Systeme angewendet. 2) Parallele Systeme: Untersuchen und vergleichen Sie das Zuverlässigkeitswachstum auf unabhängigen Mehrfachsystemen nach System und/oder Phase. **Hinweis: Dies kann sich je nach Veröffentlichungsdatum ändern.
B. Zielgruppe : Zuverlässigkeitsingenieure, Testingenieure, Konstrukteure mit Schwerpunkt auf reparierbaren Systemen.
C. Behandelt werden die wichtigsten geschäftlichen Probleme : Benutzer und potenzielle Kunden, die sich für Konkurrenzsoftware entscheiden, um die erforderliche Analyse durchzuführen.
D. Kunden, die danach fragen : Chrysler, GE, Abbott
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XVII. Kumulierter Schaden
A. Beschreibung : Analysieren Sie Time-to-Event-Daten unter nicht konstanten Stresssituationen. Führen Sie einen beschleunigten Lebensdauertest unter zunehmender Belastung durch und analysieren Sie Felddaten unter beliebigen Belastungsszenarien. Es stehen vier Modelloptionen zur Verfügung: Stufenspannung, Rampenspannung, Sinusoid und stückweise Rampenspannung.
B. Zielgruppe : Design-, Fertigungs- und Testingenieure
C. Behebung wichtiger geschäftlicher Probleme : Bietet eine Alternative zu ALT, wenn die Anzahl der Testeinheiten und die Testzeit der Ingenieure begrenzt sind.
D. Kunden, die danach fragen : Dow Chemical, Keurig, Biotronik, Tessera NA, OLEDWorks llc, zahlreiche Anfragen während RAMS- und Explorer-Veranstaltungen.
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XVIII. Kundenspezifisches Design – Simulation (in gutem Zustand)
A. Beschreibung : Simulieren Sie Antworten aus dem benutzerdefinierten DOE-Design. DOE-Simulationsskript in der Datentabelle zum Anpassen der Simulation, nachdem das Design erstellt wurde. Normal, Binomial und Poisson. N Versuche für Binomial zur Simulation. Normal ist üblich, Binomial und Poisson für Zählungen. Zählungen kommen in ganzen Zahlen – wenn die Anzahl der Zählungen klein ist, ist GLM besser für Poisson-Modelle geeignet. Möglichkeit, eine Leistungsberechnung für ein kompliziertes Problem zu erhalten.
B. Zielgruppe : DoD: Systemtests und viele Systemtests, bei denen die Testergebnisse bestanden/nicht bestanden sind. Es ist immer besser, wenn Sie eine kontinuierliche Antwort finden, aber wenn Sie das nicht können, wäre es schön zu sagen: Wie groß muss bei diesem Test der Unterschied zwischen dem vorhergesagten Wert bei niedrig und hoch sein? T&E-Ingenieure.
C. Wichtige geschäftliche Probleme, die behoben wurden: In der Vergangenheit gingen Simulationsantworten von einer Normalverteilung des Y aus. Und die resultierende Simulation in der Y-Spalte war keine Formel, sodass sie nach dem Effekt nicht angepasst werden konnte. Sehr kompliziert für Binomialmodelle mit vielen zugrunde liegenden Effekten. Tools für Trennschärfe und Stichprobengröße gehen davon aus, dass Sie nur 1 x haben, an dem Sie interessiert sind. Dies gilt nicht für reale Probleme, da die Varianz nicht linear ist. Finden Sie heraus, wie viele zusätzliche Tests Sie durchführen müssen, um eine kleine Wahrscheinlichkeitsverschiebung zu erkennen, z. B. einen Unterschied zwischen 0,95 und 0,99: Es sind viele Versuche erforderlich.
D. Kunden, die danach fragen : DoD.
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XIX. JSL-Verbesserungen
A. Beschreibung : Mit jeder Veröffentlichung bemühen wir uns, die Erfahrung für Anfänger und fortgeschrittene Skripter bei der Verwendung von JSL zu verbessern. Einige neue Funktionen sind skriptspezifisch und andere sind architektonische Änderungen/Ergänzungen, die sowohl dem Programmierer als auch dem allgemeinen JMP-Benutzer das Leben erleichtern.
B. Zielgruppe : Drehbuchautoren
C. Wichtige geschäftliche Probleme behoben : Wenn JMP abstürzt, geht häufig Arbeit in einem Skript oder anderen JMP-Dateien verloren, da JMP über keinen automatischen Speichermechanismus verfügt. Jetzt schon. JSON ließ sich nicht einfach importieren, jetzt schon. Es war schwierig, Unterschiede zwischen zwei Skripten zu vergleichen, jetzt ist dies mit File Compare ganz einfach. Toplisten waren sehr langsam, sie wurden optimiert und sind jetzt schnell. Nicht-JSL-Sprachen hatten keine farbcodierte Syntax, was sie schwer lesbar machte, jetzt gibt es Stile zur Farbcodierung des Texteditors für verschiedene Sprachen. Die Funktion UsingNamespace(); hilft gegen das Problem, einen Codeblock in einem bestimmten Namespace ausführen zu wollen. JSL hatte keine Klassen, jetzt hat es welche: Funktionen, Methoden (virtuell); Vererbungsunterstützung; Polymorphismus wird nicht unterstützt, sofern er nicht durch Argumentanzahl erreicht wird; This und super werden unterstützt; Nachrichten an eine Klasse senden; Namespace-Codeblöcke.
D. Kunden, die danach fragen : Allgemein
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JMP Pro:
XX.Text-Explorer-Analyse
A. Beschreibung : Multivariate Analyse (wie PCA, LCA) für den Umgang mit Textdaten, die von der Text Analysis-Plattform bereinigt und selektiert wurden. Behandeln Sie Umfragefragen und Ingenieurberichte.
B. Zielgruppe : Jeder, der über Textdaten verfügt und aus diesen Daten Vorhersagemodelle erstellen möchte, führt eine multivariate Analyse mit Textdaten durch.
C. Behandelt die wichtigsten geschäftlichen Probleme : Verwandelt das Problem des Umgangs mit Textdaten in ein Standardproblem der Datenanalyse.
D. Kunden, die danach fragen : Adsurgo, CAB, Applied Materials, FDA, Micron
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XXI. Verbesserungen der allgemeinen Regression
A. Beschreibung : Zusätzliche Funktionen werden zu GenReg hinzugefügt. Fähigkeit, mit Zensur umzugehen; Art von Modellen, die Sie mit parametrischem Überleben anpassen würden, könnten Sie mit Gen Reg anpassen, mit variabler Auswahl. Time-to-Event-Modell. ERIC – eine Validierungstechnik, die für die meisten Anpassungsprobleme spärlichere Modelle auswählt, da sie im Gegensatz zu AICc und BIC auf das adaptive Lasso zugeschnitten ist. Cox-Regressionsmodell in das Gen Reg-Framework. Interaktive ROC-Kurvenanpassung. Ändern Sie das Modell und sehen Sie sich die ROC-Schulung/-Validierung an.
B. Zielgruppe : Biostatistiker (Cox-Regression). Zuverlässigkeitsingenieure (zensierte Modelle)
C. Die wichtigsten geschäftlichen Probleme wurden behoben : Die Cox-Regressionsplattform war alt und musste aktualisiert werden. zensierte Daten können nicht in das allgemeine Reg. eingefügt werden; Modelle, die mit Standardvalidierungstechniken erstellt wurden, sind oft zu groß, da AICc und BIC von der maximalen Wahrscheinlichkeit ausgehen.
D. Kunden, die danach fragen:
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XXII. Simulation reparierbarer Systeme (RSS)
A. Beschreibung : Interne Simulations-Engine, die diskrete Ereignissimulation verwenden kann. In erster Linie geht es um die Reparatur. Dinge, die groß genug sind, um über eine Reparatur nachzudenken.
B. Zielgruppe : Jeder, der die Reparatur teurer Dinge (Turbinen, Flugzeugtriebwerke) simulieren möchte.
C. Behandelt werden die wichtigsten geschäftlichen Probleme : Simulation, um Ergebnisse darüber zu erhalten, wie lange etwas ausfallen wird, was teuer ist. Was sollten sie reparieren, während sie dort drin sind? Vorhandene RBDs führten nur zu einer Zeit bis zum Auftreten des Ereignisses (einzelner Fehler). Simulation löst ein schwierigeres Problem. Es muss ein Budget (Prognose) erstellt werden. Mit wie vielen reparierbaren Ereignissen sollte ich in einem bestimmten Zeitraum rechnen?
D. Kunden, die danach fragen : GE Energy, P&G, Rolls Royce, Flottenwartung (z. B. Schulbusse). Angewandte Materialien.
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XXIII. Gaußsche Prozessanpassung großer Probleme mithilfe des Fit Mixed Framework
A. Beschreibung : Analysieren Sie ganz einfach viel größere Datensätze. Behandelt Blockierungscode. Fähigkeit, kategoriale Variablen als Eingabe zu analysieren. Auch bekannt als Ersatzmodelle. Richten Sie eine Blockgröße ein. Ermöglicht schnelles GASP.
B. Zielgruppe : Menschen, die Computersimulationsexperimente durchführen.
C. Die wichtigsten geschäftlichen Probleme, die behoben wurden : Es war langsam, Gaußsche Prozessprobleme zu berücksichtigen, wenn sie größer als ca. waren. 1000 Datensätze. Wenn Ihre Simulation kategoriale Variablen als Eingaben enthielt, konnten Sie das Problem nicht analysieren.
D. Kunden, die danach fragen: Gov’t, Semiconductor, Sandia, P&G, Pratt & Witney, GE Energy
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XXIV. Gemischte Modelle, zusätzliche Modelle
A. Beschreibung : Der wiederholten Struktur wurden eine Reihe von Korrelationsfunktionen hinzugefügt: Austauschbar, Interdependente Gleiche/Ungleiche, Ungleiche Varianzen,
B. Zielgruppe : Personen, die gemischte Modellanpassungen durchführen, insbesondere in den Bereichen Landwirtschaft und Humanstudien.
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme : Schließen Sie die Lücken gegenüber Wettbewerbern, die auf gemischte Modelle passen.
D. Kunden, die danach fragen:
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XXV. Allgemeine Simulationsfunktionalität
A. Beschreibung : Ersetzen Sie jede Eingabespalte durch die Spalte mit dem Zufallszahlengenerator. Leistungsanalyse für Begriffe im Modell. Allgemeine Monte-Carlo-Simulation. Führen Sie auch parametrisches Bootstrapping durch. Speichern Sie die Simulationsformel für alle Verteilungen in GenReg. Führen Sie ein Experiment 100 Mal durch und sehen Sie, wie groß die Variabilität zwischen den Experimenten ist. Für normale Beispiele sagen Ihnen die Leistungs- und Stichprobengrößen-Kalibrierungen in Custom Design, was Sie wissen müssen; für Binomial- und Poission-Experimente müssen Sie jedoch simulieren.
B. Zielgruppe : Allgemein; Statistiker.
C. Die wichtigsten geschäftlichen Probleme, die behoben wurden : Sie müssen Leistungsberechnungen durchführen, möglicherweise verfügen Sie über Zähldaten. Wie gut wird Ihr Experiment unter bestimmten Annahmen funktionieren?
D. Kunden, die danach fragen : Verteidigungsministerium, Armee, Generalregierung, Forscher, die Zuschüsse einreichen.
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XXVI. Assoziationsanalyse
A. Beschreibung : Grundlegende Marktanalyse, Analyse, welche Produkte in einer Transaktion zusammen vorkommen, und Abgabe von Empfehlungen. Generieren Sie aus strukturierten Begriffen oder Elementen und möchten Sie sehen, welche zusammen vorkommen. Erstellen Sie Assoziationsregeln mit der Market Basket-Plattform. Generieren Sie eine Tabelle für die Zuordnung über die Text Explorer-Plattform. Möglicher Einsatz für das Data Mining von Fehlerdaten; welche Ausfälle gemeinsam auftreten.
B. Zielgruppe : Marktforscher. Vermarkter.
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme: Checklistenpunkt für Marktforschungsprogramme.
D. Kunden, die danach fragen: Matt Flynn (Aetna), Rob Reul, P&G, Curts Professoren, die Marktforschung mit JMP unterrichten möchten.
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XXVII. Stochastische Gradientenverstärkung
A. Beschreibung : Leistungsverbesserungen für geboostete Bäume; Kombination aus Random Forest und Gradient Boosting.
B. Zielgruppe : Entwickler prädiktiver Modelle und Data Miner.
C. Die wichtigsten geschäftlichen Probleme, die behoben wurden:
D. Kunden, die danach fragen: Russ, Mia.
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XXVIII. Hierarchische Bayes
A. Beschreibung : Zufallseffektmodell für Auswahlanalyse. Segmentierungsanalyse von Auswahlmodellen. Verschiedene Möglichkeiten zur Modellierung von Subjekteffekten. Sie können statistisch validieren, wie viel der Heterogenität auf beobachtbare Unterschiede zwischen den Subjekten zurückzuführen ist und wie viel auf zufällige Variationen.
B. Zielgruppe : Marktforscher. Sie können HB auch in Max Diff einbauen, wenn Sie die Pro-Version von JMP haben.
C. Behebung der wichtigsten geschäftlichen Probleme: In der vorherigen Version von JMP konnten wir die Heterogenität in Auswahlmodellen nicht richtig modellieren, was zu unvollständigen Vorhersagen und insgesamt schlechteren Modellqualitäten führte. Hierarchical Bayes ist eine Industriestandardtechnik und ist in Konkurrenzsoftware wie Sawtooth, R und anderen verfügbar.
D. Kunden, die danach fragen: P&G, P&G Europe, Walt P (Vordenker der Branche). Jeder, der Auswahlmodelle erstellt, wird dies irgendwann wollen.
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XXIV. Formeldepot; Ausgabe des SQL/SAS/C-Bewertungscodes für JMP Pro-Modelle.
A. Beschreibung : Ein Hub zum Organisieren und Bereitstellen von in JMP Pro erstellten Modellen, ohne die Datentabelle mit Spalten und Spalten von Vorhersageformeln zu belasten; Viel effizientere Möglichkeit, JMP Pro-Modelle zu speichern.
B. Zielgruppe : Vorhersagemodelle; diejenigen, die in JMP Pro integrierte Modelle in anderen Systemen bereitstellen müssen.
C. Wichtige geschäftliche Probleme behoben: In früheren Versionen von JMP war die Datentabelle beim Erstellen mehrerer Modelle mit vielen zusätzlichen Spalten von Vorhersageformeln belastet, die von Anpassungsplattformen ausgegeben werden mussten, damit die Modellvergleichsplattform funktionierte. Auch alle Spalten, die wir nach der vorhergesagten Antwort benannt haben, machten es schwierig herauszufinden, aus welcher Modellquelle die Vorhersageformel stammte. Bei großen Tabellen konnte dies aufgrund dieser zusätzlichen Spalten zu einem großen Platzbedarf führen. Auch die Bereitstellung war schwierig und JMP Pro fehlte ein einziger Hub zum Organisieren von Vorhersageformeln und zum selektiven Bereitstellen dieser Formeln in Code für andere Systeme wie SQL oder C. Jetzt behebt das Modellcenter all dies.
D. Kunden, die danach fragen: P&G, GE (GE Power), Starbucks, IMFT, Micron, Intel, Rob Reul.
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iPad Graph Builder App – ermöglicht jetzt den Import von Excel- und Textdateien. Bietet außerdem die Möglichkeit, auf Box-, Dropbox- und iCloud-Speicher (und andere Cloud-Anbieter) zuzugreifen. Beta im Februar. Mindestens 7.0 oder 8.0 iOS.
Verschiedene neue JMP-Funktionen –
• Neuer JMP Starter (einschließlich eines JMP Pro-spezifischen Starters) (SS)
• HDF5-Import (SS): Raytheon, Johns Hopkins, General Dynamics, Navy ( http://sww.sas.com/ds/DefectsSearch/S0780/S0780852.html )
