Questo è SOLO PER USO INTERNO. Si prega di non condividere alcuna parte di questo documento al di fuori dei membri della divisione. Ciò è ancora soggetto a modifiche man mano che ci avviciniamo al lancio di JMP 13.
JMP®13 e JMP® Pro 13 Funzionalità di marketing e problemi aziendali risolti
Tema di JMP 13: la versione 12 contiene immagini, la versione 13 contiene testo.
JMP
1. Esplora testo
2. Partecipazione virtuale
3. Costruttore di dashboard
4. Confronta i disegni
5. Generatore di query JMP
6. Progetti rinviati a 14
7. Miglioramenti HTML5
8. Miglioramenti generali del Costruttore di grafici
9. EZDOE Rimandare a 14
10. Opzioni di esportazione
11. Scaling multidimensionale (MDS)
12. Analisi delle classi latenti LCA
13. MaxDiff (migliore/peggiore) + Creazione di progetti MaxDiff
14. Supporto per Nessuna scelta
15. Analisi della capacità non normale
16. Crescita dell'affidabilità di più sistemi
17. Danno cumulativo
18. DOE Simulazione risposte Aggiorna
19. Aggiunte JSL
20. Nuove funzionalità dell'analisi delle ricorrenze?
21. Screening del processo
JMPPRO
- Analisi di Esplora testo
- Miglioramenti della regressione generalizzata
- Simulazione di sistemi riparabili (RSS)
- Adattamento del processo gaussiano a problemi più ampi
- Modelli misti, strutture di covarianza aggiuntive
- Funzionalità di simulazione generale
- Analisi delle associazioni
- Potenziamento del gradiente stocastico
- Bayes gerarchico per modelli di scelta.
- Deposito formule + Codice punteggio SQL/SAS/C di output per modelli JMP Pro
Costruttore di grafici per iPad
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JMP:
IO. Esplora testo (Formazione, SE, Web) — In buona forma, sviluppo ancora attivo
UN. Descrizione : Una tecnica di data mining in cui gli algoritmi NLP (Natural Language Processing) possono cercare un Corpus (raccolta di documenti) per identificare fatti e relazioni da una massa di “ big data”. Strumento per organizzare, valutare e gestire i dati di testo.
B. Pubblico : ricercatori di mercato, ingegneri in garanzia, professionisti medici, chiunque possa essere soggetto a un audit. Ingegneri e scienziati che dispongono di dati di testo libero, ad esempio modifiche tecniche, note di riparazione, note di produzione.
C. Principali problemi aziendali affrontati : nelle versioni precedenti di JMP, si poteva fare ben poco o nulla con i dati di testo. Si potevano eseguire semplici conteggi di parole in categorie o ricodificarle in categorie, ma JMP non aveva la capacità di classificare i dati di testo in modo significativo e di comprendere le informazioni latenti disponibili nei dati di testo libero a cui hanno accesso molti dei nostri scienziati e ingegneri. Fornire metodi per l'estrazione di parole chiave di base.
D. Clienti che lo richiedono : P&G, Adsurgo, Eli Lilly , Micron
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II. Join virtuali (Xan, SS?) —Buona forma
UN. Descrizione : fa riferimento ad altre tabelle di dati senza dovervi effettivamente unire. Link ID è la colonna che incapsula il set di dati. Il riferimento al collegamento è un riferimento a una chiave esterna. Arricchisci le tue tabelle di dati con metadati senza appesantirle.
B. Pubblico : Generale
C. Principali problemi aziendali affrontati : le tabelle di dati contengono informazioni che normalmente richiedono l'unione di tabelle. Quando i set di dati vengono uniti da lunghi a larghi (specialmente su scale di campionamento temporali diverse), si verificano molte duplicazioni nella tabella di dati lunga che potenzialmente comportano gravosi problemi di archiviazione dei dati.
D. Clienti che lo richiedono : CAB, Tom Traynor (Zymergen), Jon W
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III. Generatore di dashboard (Xan; Formazione, Webcast) —Bene, quasi finito.
UN. Descrizione : File -> Nuova dashboard è un solo clic per aggregare i report JMP in una dashboard pronta per la presentazione. Inoltre, i filtri di selezione della superficie con un solo clic consentono di utilizzare un grafico per filtrare un altro grafico. Nuova pagina iniziale che ti consente di vedere modelli e punti di partenza per creare un'applicazione. Fai clic su Trascina report in aree di rilascio del dashboard come il Costruttore di grafici. Zone di rilascio più grandi e più visibili per la creazione di dashboard. In fase di esecuzione, riorganizza anche i report nella dashboard e crea anche schede. Salva come HTML interattivo conserva il layout. Se è presente una query incorporata, aggiorna il database. Inserisce la query e quindi ricrea il dashboard.
B. Pubblico : scienziati e ingegneri come creatori. C-level e altri come consumatori.
C. Principali problemi aziendali risolti: i dashboard erano difficili nella versione precedente di JMP e richiedevano troppi clic. Application Builder (completo) è troppo complesso, troppo spaventoso e ha troppe opzioni. I nuovi utenti di JMP vengono informati da cose come vlistbox e altri elementi di layout interni di JMP. Le versioni precedenti di Application builder creavano molte finestre, creando una " scia" di finestre dietro di esse. La modalità Anteprima si occupa di questo, permettendoti di passare dalla visualizzazione alla modifica senza creare più finestre.
D. Clienti che lo richiedono: Unilever, GE, John Salmon
E. Risorse:
1. https://sas.webex.com/sas/lsr.php?RCID=1b789984e7a8406f938210519aa53981
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IV. Confronti di progettazione (DOE) —L'avvio del confronto è complicato (richiede più tabelle di dati, C++ è pronto.
UN. Descrizione : Confronta 2 o più disegni. Produrre una serie di strumenti diagnostici che confrontino i progetti in base alla capacità predittiva. Varianza di previsione, quantità di aliasing, molte dimensioni da confrontare. Realizza un progetto utilizzando un'ottimalità di progettazione d- vs. I-, lo strumento di confronto DOE esaminerà i due progetti e ti fornirà dei confronti. Design a 6 fattori e 12 esecuzioni i-optimal vs. alias-optimal
B. Pubblico : professionisti del DOE.
C. Principali problemi aziendali affrontati : nelle versioni precedenti di JMP era difficile confrontare facilmente i progetti, soprattutto quando si considerano più di 2 progetti; si trattava di un processo manuale che richiedeva il copia/incolla o la valutazione di più progetti, ora è tutto sullo stesso report.
D. Cliente(i) che lo richiede : CAB
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IN. JMP Query Builder (Brian, SS, Webcast): buona forma
UN. Descrizione : funzionalità di query/unione su più tabelle. Stessa interfaccia di SQL Query Builder e SAS Query Builder. Fino a 60 tabelle si uniscono. (Interno) Utilizza SQLite open source; tabella virtuale in SQLite. Utilizza un'interfaccia simile a quella che abbiamo. Incorporare SQL come linguaggio di query (Base SQL) in JSL; Successivamente convergono Query Builder con l'imminente (14) join multitabella.
B. Pubblico : utenti JMP
C. Principali problemi aziendali affrontati : a volte non si desidera creare un database solo per unire i dati già presenti in JMP. Unirsi a più di 2 tavoli in JMP è stato un compito ingrato.
D. Cliente(i) che lo richiede : CAB
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NOI. Progetti (Xan; Formazione necessaria, Webcast) — Interfaccia utente in buone condizioni, con bug. Ancora su terreno instabile concettualmente, ma più vicino ora dopo il 16/11/2015/ RINVIARE A 14
UN. Descrizione : un progetto è un modo di organizzare analisi, finestre, script, file e altri elementi utilizzando JMP in JMP. I progetti possono includere zero o più file (da qualsiasi punto del disco) e zero o più cartelle live (anche da qualsiasi punto del disco). Includere una cartella in un progetto includerà tutti i file attuali e futuri di quella cartella nel progetto in modo simile a come funziona oggi la (singola) cartella del progetto. Il file di progetto stesso (ovvero il file .jmpprj) può risiedere in una delle cartelle del progetto o al di fuori di essa. File->Nuovo progetto aprirà immediatamente un progetto non salvato, anziché la finestra di dialogo del nuovo progetto mostrata oggi; questo semplifica la creazione di progetti temporanei e ci consente di implementare la funzione " crea progetto da tutte le finestre aperte".
B. Pubblico : nuovi utenti JMP, utenti JMP che hanno perso la finestra principale. Utenti JMP che hanno problemi di gestione delle finestre.
C. Principali problemi aziendali affrontati : Il progetto svolge molti degli stessi ruoli che avevamo con la finestra principale su Windows, fornendo un contenitore anziché avere tutte le visualizzazioni sparse. Barra dei menu condivisa. Quando le analisi sono all'interno della finestra del progetto, è già presente una barra dei menu completamente formata, senza la necessità di avere una barra dei menu per ciascuna tabella dati e analisi. La barra dei menu è sempre visibile e disponibile e non duplicata. Tolleranza alle finestre ingrandite: per gli utenti che utilizzano abitualmente Windows ingrandito, non fa più male consentire di vedere più visualizzazioni, purché l'utente mostri più schede contemporaneamente. Elenco dei file di bordo: l'elenco dei file disponibili è sempre disponibile senza dover tornare alla finestra principale o a una finestra del sistema operativo. Stato salvato: uno dei vantaggi principali è la naturale capacità di riportare una sessione a uno stato salvato per quel progetto, con la possibilità di avere molti stati salvati di sessione per vari progetti. Geometria della presentazione: anziché finestre sovrapposte, i progetti disciplinano i report in uno spazio affiancato o in schede. Cartella di salvataggio predefinita: quando un progetto è aperto, è più semplice salvare i file perché è presente una cartella predefinita vuota in cui salvarlo. Non tutti questi vantaggi vengono mantenuti quando realizziamo progetti diversi dai file in una cartella.
D. Clienti che lo richiedono : Starbucks, Roche, Abbott, Abbott Vascular, Gore, Intel, P&G, Micro, G3, Apple, Schott AG, Atotech, EM Microelectronic, Telefonica, Micron, Microsoft.
E. Risorse:
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. Miglioramenti HTML 5 (Brian, SS, Webcast)
UN. Descrizione : supporto per la maggior parte dei segmenti nello stato completato del Costruttore di grafici. Supporto per il layout del dashboard dalle schede del generatore di applicazioni.
B. Pubblico : tutti
C. Principali problemi aziendali affrontati : Graph Builder è il principale strumento di visualizzazione dei dati per la comunicazione che risulta in JMP; in precedenza non era interattivo durante il salvataggio come HTML interattivo. Le dashboard hanno perso il layout durante il salvataggio in formato HTML 5.
D. Cliente(i) che lo richiede : Generale; TAXI
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VIII.EZDOE (DOE senza lacrime) Rimanda al 14
UN. Descrizione : Interfaccia utente per progettare e lavorare attraverso un flusso di lavoro DOE. Sapere cosa fare e come utilizzare le piattaforme di modellazione non è facile per un principiante. Dall'inizio alla fine della finestra di dialogo a schede da definisci fattori -> crea progetto -> tabella nel report -> analizza il report -> diagnostica ecc.
B. Destinatari : utenti base di JMP. Cinture verdi Six Sigma.
C. Principali problemi aziendali affrontati : JMP è troppo difficile da apprendere per un principiante che potrebbe semplicemente voler iniziare a progettare un esperimento senza dover gestire più tabelle.
D. Cliente(i) che lo richiede : CAB, Bill Kappele
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IX. Miglioramenti generali al Costruttore di grafici (Xan, SS, Webcast)
UN. Descrizione : Graph Builder è lo standard di riferimento per la creazione di grafici in JMP; Aggiunta degli aggiornamenti della mappa ad albero e della trama parallela a GB; l'obiettivo è il consolidamento di tutte le piattaforme grafiche in GB; Connetti tramite mancante dalla linea; Nuove trasformazioni come Cum Sum; Livello alfa personalizzabile (forse); Sostituisci i 3 pulsanti in alto con la barra degli strumenti minima (come ripeti, filtra; forse); Ulteriori opzioni di schivata per punti (forse); Aggiunta di grafici a cascata (forse); Leggende all'interno della trama (forse); Statistiche riassuntive multiple (forse); Più adattamento nella regressione (esponenziale); Larghezza delle barre e box plot; personalizzazioni; Box plot colorati (forse); Linee di passaggio centrali (forse); Annullamento più robusto (forse); Ombreggiatura su lisciatura; Meno probabile: output simile a una tabella, supporto drill-down (mappa ad albero), generalmente collegamento al filtro dati locale, personalizzazioni della trama del violino; Significa Diamanti
B. Pubblico : tutti gli utenti JMP
C. Principali problemi aziendali risolti : Graph Builder presenta oltre 700 difetti aperti. In ogni versione dobbiamo eliminare questi difetti e allo stesso tempo valutare i nuovi difetti che si presentano. L'elenco sopra rappresenta questo sforzo per JMP 13.
D. Clienti che lo richiedono : N/A
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X. Opzioni di esportazione: output Excel e generazione di report Web (Brian, SS, Webcast)
UN. Descrizione : prendi una serie di tabelle JMP e generale in un'unica cartella di lavoro Excel. Prendi una serie di report HTML interattivi e aggregali in un'unica pagina Web.
B. Pubblico : tutti coloro che cercano di condividere risultati al di fuori di JMP.
C. Indirizzi chiave dei problemi aziendali : è difficile mettere insieme un sito Web riepilogativo dei risultati e talvolta i singoli report sono fuori contesto. Un clic per generare un sito web. A volte è necessario generare una cartella di lavoro di tabelle JMP in Excel. Ora con un clic puoi farlo.
D. Clienti che lo richiedono : Abbott, Jon W.
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XI. MDS (Chris, Formazione)
UN. Descrizione : Lo scaling multidimensionale o MDS è una popolare tecnica statistica multivariata principalmente visiva. C'è poca inferenza formale, come la verifica di ipotesi, associata alla MDS. Lo scopo di MDS è creare una rappresentazione visiva del modello di prossimità (cioè somiglianze o distanze) tra un insieme di oggetti. Ad esempio, una matrice di somiglianze percepite tra varie marche di birra, MDS traccia le birre su una mappa in cui le birre percepite come simili sono vicine tra loro sulla mappa e quelle percepite come dissimili sono distanti sulla mappa. Minimi quadrati non lineari. Diagramma di Shepard: la linea significherà bene, la nuvola significa che la storia non è così semplice. Oltre 2-3 d.
B. Pubblico : Analisti sensoriali, ricercatori di mercato, sociologi, biologhi
C. Principali problemi aziendali affrontati : Fornire ai clienti un metodo per confrontare i prodotti ed esprimere giudizi sulle somiglianze dei prodotti senza la necessità di fornire un elenco di attributi del prodotto con cui confrontare, come i metodi utilizzati nell'analisi congiunta, fattoriale, ecc.
D. Clienti che lo richiedono : George Washington Univ., P&G, Kenan-Flagler, Univ. del Wisconsin, Università di Stoccolma, Università Dokkyo.
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XII. LCA (Formazione)
UN. Descrizione : L'analisi delle classi latenti (LCA) è un metodo statistico per identificare l'appartenenza a classi non misurate tra i soggetti utilizzando variabili osservate categoriche e/o continue. Ad esempio, potresti voler classificare le persone in base ai loro comportamenti nel bere (osservazioni) in diversi tipi di bevitori (classi latenti).
B. Pubblico : ricerche di mercato, sociologia, psicologia, sanità
C. Principali problemi aziendali affrontati : analisi di cluster per variabili categoriali. In precedenza fornivamo solo l'analisi fattoriale continua.
D. Cliente(i) che lo richiede : Walter Paczkowski, Rutgers University
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XIII.Analisi della differenza massima (formazione)
UN. Descrizione : MaxDiff (a volte noto come “Best-Worst ”) è una tecnica utilizzata per analizzare le preferenze del cliente. Gli intervistati faranno una scelta o un compromesso. Similmente all'analisi delle scelte, è spesso considerata più semplice da eseguire e più informativa per determinati studi. Gli intervistati selezionano semplicemente la scelta migliore e peggiore da un insieme fisso di prodotti.
B. Pubblico : ricercatori di mercato, product manager, responsabili della pubblicità
C. Principali problemi aziendali affrontati : opzione spesso richiesta e offerta da concorrenti come Sawtooth. Max Diff è molto utilizzato nell'industria e mancava nella nostra offerta di ricerca sui consumatori.
D. Customer(s) asking for it: Walter Paczkowski, Data Analytics Corp., Soluzioni isometriche, P&G
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XIV. Nessuna scelta (formazione)
UN. Descrizione : la progettazione e l'analisi delle scelte offriranno ora l'opzione " Nessuna scelta". I ricercatori di mercato ora possono offrire agli intervistati questa opzione poiché spesso potrebbero non gradire nessuna delle due scelte offerte nell'insieme di scelte. Nessuna preferenza è il modo di pensare a questo. Mostra come puoi influenzare la tua analisi con modelli di scelta precedenti in cui nessuna scelta non è stata considerata.
B. Pubblico : ricercatori di mercato
C. Principali problemi aziendali affrontati : comunemente offerti dalla concorrenza e spesso impiegati da professionisti delle ricerche di mercato. Se hai intenzione di provare a prevedere quanto popolare sarà un prodotto, se non hai un'opzione senza scelta, le tue previsioni potrebbero essere sbagliate.
D. Cliente(i) che lo richiede : Walter Paczkowski, Data Analytics, P&G
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XV.Analisi della capacità non normale (SS)
UN. Descrizione : Capability Platform ora offre supporto per l'adattamento della distribuzione non normale e la stima non parametrica per indici di capacità.
B. Destinatari : analisti del controllo qualità, ingegneri della qualità, qualità dei fornitori, professionisti Six Sigma.
C. Principali problemi aziendali affrontati : sono necessarie più piattaforme per eseguire funzionalità in JMP, a seconda del tipo di distribuzione. Ora tutto può essere eseguito in un'unica piattaforma.
D. Clienti che lo richiedono : Medtronic, Phil Ramsey, Tom Little
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XVI. Crescita dell’affidabilità – Sistemi multipli (formazione, web?)
UN. Descrizione : aggiunte due nuove schede per supportare l'analisi della crescita di più sistemi. 1) Sistemi concorrenti: quando vengono eseguiti test su molti sistemi simili e si verifica un guasto in un sistema, la correzione di progettazione viene applicata a tutti i sistemi in studio. 2) Sistemi paralleli: studiare e confrontare la crescita dell'affidabilità su sistemi multipli indipendenti per sistema e/o fase. **Nota: questo potrebbe cambiare in base alla data di rilascio.
B. Destinatari : ingegneri dell'affidabilità, ingegneri di test, ingegneri progettisti focalizzati su sistemi riparabili.
C. Principali problemi aziendali affrontati : utenti e potenziali clienti che selezionano il software della concorrenza per eseguire l'analisi richiesta.
D. Clienti che lo richiedono : Chrysler, GE, Abbott
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XVII. Danno cumulativo
UN. Descrizione : Analizza i dati Time to Event in situazioni di stress non costante. Esegui test di vita accelerati in condizioni di stress crescente e analizza i dati sul campo in scenari di stress arbitrari. Sono disponibili quattro opzioni di modello: Step Stress, Ramp Stress, Sinusoid e Ramp Stress a pezzi).
B. Destinatari : Ingegneri di progettazione, produzione e test
C. Principali problemi aziendali affrontati : fornisce un'alternativa ad ALT quando gli ingegneri hanno un numero limitato di unità di test e tempo di test.
D. Clienti che lo richiedono : Dow Chemical, Keurig, Biotronik, Tessera NA, OLEDWorks llc, numerose richieste durante gli eventi RAMS ed Explorer.
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XVIII. Design personalizzato - Simulazione (in buone condizioni)
UN. Descrizione : simula le risposte dal design personalizzato DOE. DOE Simulate script nella tabella dati per regolare la simulazione dopo la creazione del progetto. Normale, binomiale e Poisson. N Prove per Binomiale da simulare. Normale è normale, Binomiale e Poisson per i conteggi. I conteggi sono numeri interi: quando il numero di conteggi è piccolo GLM è più appropriato per i modelli di Poisson. Modo per ottenere un calcolo della potenza per un problema complicato.
B. Pubblico : Dipartimento della Difesa: test di sistema e numerosi test di sistema in cui i risultati dei test sono superati/falliti. È sempre meglio se ottieni una risposta continua, ma se non ci riesci, sarebbe bello dire: dato questo test, quanto deve essere grande la differenza tra il valore previsto al livello basso e quello alto. Ingegneri T&E.
C. Principali problemi aziendali affrontati: in passato, le risposte simulate presupponevano una distribuzione normale dell'Y. E la simulazione risultante nella colonna Y non era una formula, quindi non poteva essere modificata dopo l'effetto. Molto complicato per i modelli binomiali con molti effetti sottostanti. Gli strumenti di potenza e dimensione del campione presuppongono che tu abbia solo 1 x ti interessa, questo non è vero per i problemi reali poiché la varianza non è lineare. Scopri quanti test aggiuntivi devi fare per rilevare un piccolo cambiamento nella probabilità, ad esempio la differenza tra 0,95 e 0,99: sono necessarie molte prove.
D. Clienti che lo richiedono : DoD.
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XIX. Miglioramenti JSL
UN. Descrizione : Ad ogni rilascio ci impegniamo a migliorare l'esperienza di utilizzo di JSL per gli scripter principianti e avanzati. Alcune nuove funzionalità sono specifiche dello scripting e altre sono modifiche/aggiunte dell'architettura che semplificano la vita sia al programmatore che all'utente generale di JMP.
B. Pubblico : Sceneggiatori
C. Principali problemi aziendali affrontati : Molte volte, quando JMP si arresta in modo anomalo, si perde il lavoro in uno script o in altri file JMP perché JMP non dispone di meccanismi di salvataggio automatico. Ora lo fa. JSON non era facilmente importabile, ora lo è. Era difficile confrontare le differenze tra due script, ora è facile con File Compare. Le toplist erano molto lente, sono state ottimizzate e ora sono veloci. Le lingue non JSL non avevano una sintassi codificata a colori, rendendole difficili da leggere, ora sono disponibili stili per codificare a colori l'editor di testo per varie lingue. UtilizzandoNamespace (); La funzione aiuta con la difficoltà di voler eseguire un blocco di codice in uno spazio dei nomi specifico. JSL non aveva classi, ora ha: funzioni, metodi (virtuali); Eredità di supporto; Il polimorfismo non è supportato, a meno che non venga eseguito tramite il conteggio degli argomenti; Questo e super sono supporti; Invia messaggi a una classe; Blocchi di codice dello spazio dei nomi.
D. Clienti che lo richiedono : Generale
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JMP Pro:
XX.Analisi di Esplora testo
UN. Descrizione : Analisi multivariata (come PCA, LCA) per gestire dati di testo ripuliti e classificati dalla piattaforma di analisi del testo. Affrontare domande di sondaggi, rapporti di ingegneri.
B. Pubblico : chiunque disponga di dati di testo e desideri creare modelli predittivi da tali dati, eseguire analisi multivariate con dati di testo.
C. Principali problemi aziendali affrontati : trasforma il problema della gestione dei dati di testo in un problema di analisi dei dati standard.
D. Clienti che lo richiedono : Adsurgo, CAB, Materiali Applicati, FDA, Micron
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XXI. Miglioramenti della regressione generalizzata
UN. Descrizione : funzionalità aggiuntive aggiunte a GenReg. Capacità di gestire la censura; tipo di modelli che ti adatteresti alla sopravvivenza parametrica, potresti adattarti a Gen Reg, con selezione variabile. Modello tempo-evento. ERIC: una tecnica di validazione che sceglierà modelli più sparsi per la maggior parte dei problemi di adattamento, poiché è stata creata su misura per il lazo adattivo a differenza di AICc e BIC. Modello di regressione di Cox nel framework Gen Reg. Regolazione interattiva della curva ROC. Cambiare il modello e osservare la formazione/convalida del ROC.
B. Pubblico : Biostatistici (regressione di Cox). Ingegneri dell'affidabilità (modelli censurati)
C. Principali problemi aziendali affrontati : la piattaforma di regressione di Cox era vecchia e necessitava di un aggiornamento; impossibile adattare i dati censurati nel Reg. Gen.; I modelli costruiti con tecniche di validazione standard sono spesso troppo grandi, perché AICc e BIC presuppongono la massima verosimiglianza.
D. Clienti che lo richiedono:
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XXII. Simulazione di sistemi riparabili (RSS)
UN. Descrizione : motore di simulazione interno che può utilizzare la simulazione di eventi discreti. Principalmente interessato al riparabile. Cose abbastanza grandi da considerare la riparazione.
B. Pubblico : chiunque voglia simulare la riparazione di oggetti costosi (turbine, motori di aerei).
C. Principali problemi aziendali affrontati : simulazione per ottenere risultati sulla durata del funzionamento di qualcosa, il che è costoso. Cosa dovrebbero aggiustare mentre sono lì? L'RBD esistente prevedeva solo il time-to-event (singolo errore). La simulazione risolve un problema più difficile. È necessario elaborare un budget (previsione). Quanti eventi riparabili dovrei aspettarmi in un certo periodo di tempo.
D. Clienti che lo richiedono : GE Energy, P&G, Rolls Royce, manutenzione della flotta (scuolabus ad esempio). Materiali applicati.
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XXIII. Adattamento del processo gaussiano di problemi di grandi dimensioni utilizzando Fit Mixed Framework
UN. Descrizione : analizza facilmente set di dati molto più grandi. Gestisce il codice di blocco. Capacità di analizzare variabili categoriali come input. AKA modelli surrogati. Imposta una dimensione del blocco; Consentire un GASP veloce.
B. Pubblico : persone che eseguono esperimenti di simulazione al computer.
C. Principali problemi aziendali affrontati : l'adattamento dei problemi dei processi gaussiani è stato lento quando sono diventati più grandi di ca. 1000 record. Se la tua simulazione includesse variabili categoriali come input non potresti analizzare il problema.
D. Clienti che lo richiedono: Gov’t, Semiconductor, Sandia, P&G, Pratt & Witney, GE Energy
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XXIV. Modelli misti Modelli aggiuntivi
UN. Descrizione : aggiunte una serie di funzioni di correlazione alla struttura ripetuta, Scambiabile, Interdipendente Uguale/Disuguale, Varianze disuguali,
B. Pubblico : persone che eseguono adattamenti di modelli misti, in particolare negli studi sull'agricoltura e sugli esseri umani.
C. Principali problemi aziendali affrontati : Colmare il divario rispetto ai concorrenti che si adattano a modelli misti.
D. Clienti che lo richiedono:
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XXV. Funzionalità generali di simulazione
UN. Descrizione : scambia qualsiasi colonna di input con la colonna del generatore di numeri casuali. Analisi di potenza per i termini del modello. Simulazione generale Monte Carlo. Eseguire anche il bootstrap parametrico. Salva la formula di simulazione per qualsiasi distribuzione in GenReg. Esegui un esperimento 100 volte e scopri qual è la variabilità tra gli esperimenti. Per esempi normali: le calorie relative alla potenza e alle dimensioni del campione in Custom Design ti dicono ciò che devi sapere; ma per gli esperimenti binomiali e di Poission è necessario simulare.
B. Pubblico : generale; statistici.
C. Principali problemi aziendali affrontati : necessità di eseguire calcoli di potenza, forse si dispone di dati di conteggio. Quanto bene funzionerà il tuo esperimento con determinati presupposti?
D. Clienti che lo richiedono : Dipartimento della Difesa, Esercito, Governo generale, Ricercatori che presentano sovvenzioni.
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XXVI. Analisi delle associazioni
UN. Descrizione : Analisi di base del mercato, analisi di quali prodotti si verificano insieme in una transazione e formulazione di raccomandazioni. Genera da termini o elementi strutturati e desideri vedere quali si verificano insieme. Crea regole di associazione con la piattaforma Market Basket. Genera tabella per l'associazione dalla piattaforma Text Explorer. Possibile utilizzo per il data mining dei dati di guasto; quali guasti si verificano insieme.
B. Pubblico : Ricercatori di mercato. Operatori di marketing.
C. Principali problemi aziendali affrontati: voce dell'elenco di controllo per i programmi di ricerche di mercato.
D. Clienti che lo richiedono: Matt Flynn (Aetna), Rob Reul, P&G, i professori di Curt che desiderano insegnare ricerche di mercato con JMP.
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XXVII. Potenziamento del gradiente stocastico
UN. Descrizione : miglioramenti delle prestazioni per gli alberi potenziati; combinazione di Foresta casuale e Potenziamento gradiente.
B. Destinatari : Modellatori predittivi e data miner.
C. Principali problemi aziendali affrontati:
D. Clienti che lo richiedono: Russ, Mia.
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XXVIII. Bayes gerarchico
UN. Descrizione : Modello a effetti casuali per l'analisi delle scelte. Analisi di segmentazione dei modelli di scelta. Un modo diverso di modellare gli effetti dei soggetti consente di convalidare statisticamente quanta parte dell'eterogeneità è dovuta alla differenza osservabile tra i soggetti e quanta è la variazione casuale.
B. Pubblico : Ricercatori di mercato. Puoi anche inserire HB in Max Diff se hai la versione Pro di JMP.
C. Principali problemi aziendali affrontati: nella versione precedente di JMP, non eravamo in grado di modellare correttamente l'eterogeneità nei modelli di scelta, con conseguenti previsioni imperfette e modelli complessivamente di qualità inferiore. Hierarchical Bayes è una tecnica standard del settore ed è disponibile in software competitivi tra cui Sawtooth, R e altri.
D. Clienti che lo richiedono: P&G, P&G Europe, Walt P (leader di pensiero del settore). Chiunque stia facendo modelli di scelta alla fine lo vorrà.
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XXIV. Deposito formule; Output codice punteggio SQL/SAS/C per modelli JMP Pro.
UN. Descrizione : Un hub per organizzare e distribuire modelli creati in JMP Pro senza appesantire la tabella dati con colonne e colonne di formule di previsione; Un modo molto più efficiente di archiviare i modelli JMP Pro.
B. Pubblico : modelli predittivi; coloro che necessitano di distribuire modelli integrati in JMP Pro in altri sistemi.
C. Principali problemi aziendali affrontati: nelle versioni precedenti di JMP, durante la creazione di più modelli, la tabella dei dati veniva appesantita da molte colonne aggiuntive di formule di previsione, che dovevano essere generate da piattaforme di adattamento per far funzionare la piattaforma di confronto modelli. Anche tutte le colonne che abbiamo nominato in base alla risposta prevista, il che ha reso difficile scoprire da quale fonte del modello provenisse la formula di previsione. Con tabelle di grandi dimensioni, ciò potrebbe comportare un ingombro elevato a causa di queste colonne aggiuntive. Anche la distribuzione era difficile e JMP Pro non disponeva di un unico hub per organizzare le formule di previsione e distribuirle selettivamente nel codice per altri sistemi come SQL o C. Ora il Centro modelli risolve tutto questo.
D. Clienti che lo richiedono: P&G, GE (GE Power), Starbucks, IMFT, Micron, Intel, Rob Reul.
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App Graph Builder per iPad : ora ti consente di importare file Excel e di testo. Aggiunge anche la possibilità di accedere allo spazio di archiviazione Box, Dropbox e iCloud (e altri fornitori di servizi cloud). Beta a febbraio 7.0 o 8.0 minimo iOS.
Nuove funzionalità di JMP varie —
• Nuovo JMP Starter (incluso uno starter specifico per JMP Pro) (SS)
• Importazione HDF5 (SS): Raytheon, Johns Hopkins, General Dynamics, Navy ( http://sww.sas.com/ds/DefectsSearch/S0780/S0780852.html )
