JMPとPythonをお使いですか？それぞれ独立してお使いですか？それとも、ある用途ではPythonを使い、別の用途ではJMPを使っていますか？これらを連携させる方法がたくさんあることをご存知でしたか？
このブログシリーズでは、JMPとPythonが問題解決にどのように連携するかをいくつかご紹介します。これらの相乗効果を理解していただくことで、両ツールを効果的に活用し、より大きな問題をより迅速に解決できるようになります。
JMPのいくつかのバージョンでは、JMPとPythonを併用することが可能でした。JMP 18では、JMPにPythonがインストールされているため、よりシームレスな統合が実現します。JMPで直接Pythonスクリプトを編集・送信できます。また、「JMP対応」のPythonパッケージも用意されており、PythonからJSLを実行したり、JMPデータテーブルを作成したり、JMPデータテーブル内のデータに直接アクセスしたりすることができます。よく使用されるPythonパッケージも、より簡単にインストールできるようになりました。（JMP 18で強化されたPython統合の詳細については、 こちら をご覧ください。また、PythonとJMPの基本的な使い方を知りたい場合は、 @yasmine_hajarによるブログ投稿「JMP 18でのPython統合入門」をご覧ください。）
このブログ シリーズでは、JMP と Python が連携するいくつかの方法について説明しています。
- Python での分析のために JMP でデータを視覚的にクリーニングする
- 決定木モデルのカスタマイズ
- JMPでPythonモデルを視覚化して通信する
- JMP for Pythonでハイパーパラメータ調整テーブルを設計する
- さまざまなファイルタイプにアクセスする
- JMP でモデルをスクリーニングし、Python で最終ビルドを作成します (近日公開予定)
