Ce document est à USAGE INTERNE UNIQUEMENT. Veuillez ne pas partager une quelconque partie de ce document en dehors des membres de la division. Il est encore susceptible d'être modifié à mesure que nous nous rapprochons du lancement de JMP 13.
JMP®13 et JMP® Fonctionnalités marketing et problèmes commerciaux résolus par Pro 13
Thème du JMP 13 : La version 12 fait des images, la version 13 fait du texte.
JMP
1. Explorateur de texte
2. Adhésion virtuelle
3. Générateur de tableau de bord
4. Comparer les modèles
5. Générateur de requêtes JMP
6. Les projets reportés à 14
7. Améliorations HTML5
8. Améliorations générales de Graph Builder
9. EZDOE reporté à 14
10. Options d'exportation
11. Mise à l'échelle multidimensionnelle (MDS)
12. Analyse de classe latente LCA
13. MaxDiff (meilleur/pire) + création de design MaxDiff
14. Soutien à No Choice
15. Analyse de capacité non normale
16. Croissance de la fiabilité de plusieurs systèmes
17. Dommages cumulatifs
18. Actualisation des réponses simulées du DOE
19. Ajouts JSL
20. De nouvelles fonctionnalités pour l'analyse de récurrence ?
21. Contrôle des processus
JMP PRO
- Analyse de l'explorateur de texte
- Améliorations de la régression généralisée
- Simulation de systèmes réparables (RSS)
- Ajustement du processus gaussien pour des problèmes plus importants
- Modèles mixtes, structures de covariance supplémentaires
- Fonctionnalité générale de simulation
- Analyse d'association
- Boosting de gradient stochastique
- Bayes hiérarchique pour les modèles de choix.
- Dépôt de formules + code de notation SQL/SAS/C de sortie pour les modèles JMP Pro
Créateur de graphiques pour iPad
———————————————————————————————————————
JMP:
JE. Explorateur de texte (Formation, SE, Web) — En bonne forme, développement toujours actif
UN. Description : Technique d'exploration de données où des algorithmes de traitement automatique du langage naturel (TALN) peuvent rechercher dans un corpus (ensemble de documents) des faits et des relations à partir d'une masse de « big data ». Outil d'organisation, de tri et de traitement de données textuelles.
B. Public visé : Etudes de marché, ingénieurs de garantie, professionnels de la santé, toute personne susceptible d'être soumise à un audit. Ingénieurs et scientifiques disposant de données en texte libre, par exemple des modifications techniques, des notes de réparation, des notes de production.
C. Problèmes commerciaux clés résolus : Dans les versions précédentes de JMP, il était très peu possible de faire quoi que ce soit avec les données textuelles. Vous pouviez effectuer de simples comptages de mots par catégorie ou les recoder en catégories, mais JMP n'avait pas la capacité de trier les données textuelles de manière significative et de comprendre les informations latentes disponibles dans les données textuelles libres auxquelles beaucoup de nos scientifiques et ingénieurs ont accès. Fournir des méthodes pour l'extraction de mots clés de base.
D. Client(s) qui le demandent : P&G, Adsurgo, Eli Lilly , Micron
————
II. Jointures virtuelles (Xan, SS ?) —Bonne forme
UN. Description : Référencez d'autres tables de données sans avoir à les joindre. L'ID de lien est la colonne qui encapsule l'ensemble de données. La référence de lien est une référence de clé étrangère. Enrichissez vos tables de données avec des métadonnées sans les surcharger.
B. Public : Tout public
C. Problèmes commerciaux clés résolus : les tables de données contiennent des informations qui, normalement, nécessiteraient de joindre des tables. Lorsque les ensembles de données sont longs et larges (en particulier à différentes échelles d'échantillonnage de temps), il y a beaucoup de doublons dans la longue table de données, ce qui peut entraîner des problèmes de stockage de données fastidieux.
D. Client(s) qui le demandent : CAB, Tom Traynor (Zymergen), Jon W
————
III. Créateur de tableau de bord (Xan ; formation, webcast) —Bien, presque fini.
UN. Description : Fichier -> Nouveau tableau de bord permet d'agréger en un seul clic les rapports JMP dans un tableau de bord prêt à être présenté. Filtrez également la sélection de surface en un seul clic pour utiliser un graphique pour filtrer un autre graphique. Nouvelle page d'accueil qui vous permet de voir les modèles et les points de départ pour la création d'une application. Cliquez sur Déposer les rapports dans les zones de dépôt du tableau de bord comme Graph Builder. Zones de dépôt plus grandes et plus visibles pour la création de tableaux de bord. Au moment de l'exécution, réorganisez également les rapports dans le tableau de bord, créez également des onglets. Enregistrer au format HTML interactif préserve la mise en page. S'il existe une requête intégrée, elle actualise la base de données. Importe la requête, puis recrée le tableau de bord.
B. Public visé : scientifiques et ingénieurs en tant que créateurs. Cadres supérieurs et autres en tant que consommateurs.
C. Problèmes clés résolus : les tableaux de bord étaient difficiles à utiliser dans les versions précédentes de JMP, nécessitant trop de clics. Application Builder (version complète) est trop complexe, trop effrayant et propose trop d'options. Les nouveaux utilisateurs de JMP sont intimidés par des éléments tels que les listes de contrôle et d'autres éléments de mise en page internes de JMP. Les versions précédentes d'Application Builder créaient de nombreuses fenêtres, créant ainsi un « sillage » de fenêtres derrière elles. Le mode Aperçu s'en charge, vous permettant de passer de la vue à l'édition sans créer plus de fenêtres.
D. Client(s) qui le demandent : Unilever, GE, John Salmon
E. Ressources:
1. https://sas.webex.com/sas/lsr.php?RCID=1b789984e7a8406f938210519aa53981
————
IV. Comparaisons de conception (DOE) —Le lancement de la comparaison est délicat (nécessite plusieurs tables de données, C++ est fait.
UN. Description : Comparez 2 ou plusieurs conceptions. Produisez un certain nombre de diagnostics qui comparent les conceptions en fonction de leur capacité prédictive. Variance de prédiction, quantité d'aliasing, nombreuses dimensions à comparer. Créez une conception en utilisant une optimalité de conception d- vs. I-, l'outil de comparaison DOE examinera les deux conceptions et vous donnera des comparaisons. Conception à 6 facteurs et 12 exécutions i-optimal vs. alias-optimal
B. Public : praticiens du DOE.
C. Problèmes commerciaux clés résolus : dans les versions précédentes de JMP, il était difficile de comparer facilement les conceptions, en particulier lorsque plus de 2 conceptions étaient prises en compte ; il s'agissait d'un processus manuel nécessitant de copier/coller ou d'examiner plusieurs conceptions évaluées. Désormais, tout se trouve sur le même rapport.
D. Client(s) qui le demandent : CAB
————
V. Générateur de requêtes JMP (Brian, SS, Webcast) — Bonne forme
UN. Description : Fonctionnalité de requête/jointure multi-table. Même interface que SQL Query Builder et SAS Query Builder. Jusqu'à 60 jointures de table. (Interne) Utilise SQLite open source ; table virtuelle vers SQLite. Utilisez une interface similaire à celle que nous avons. Incorporez SQL comme langage de requête (Base SQL) dans JSL ; faites ensuite converger Query Builder avec la prochaine jointure multi-table (14).
B. Public visé : utilisateurs de JMP
C. Problèmes commerciaux clés résolus : Parfois, vous ne souhaitez pas créer une base de données uniquement pour joindre des données qui sont déjà dans JMP. Joindre plus de 2 tables dans JMP était une corvée.
D. Client(s) qui le demandent : CAB
————
NOUS. Projets (Xan ; Formation nécessaire, Webcast) — L'interface utilisateur est en bon état, mais comporte des bugs. Toujours sur un terrain instable sur le plan conceptuel, mais plus proche maintenant après le 16/11/2015/ REPORTER AU 14
UN. Description : Un projet est une manière d'organiser des analyses, des fenêtres, des scripts, des fichiers et d'autres artefacts à l'aide de JMP dans JMP. Les projets peuvent inclure zéro ou plusieurs fichiers (de n'importe où sur le disque) et zéro ou plusieurs dossiers actifs (également de n'importe où sur le disque). L'inclusion d'un dossier dans un projet inclura tous les fichiers actuels et futurs de ce dossier dans le projet de manière similaire au fonctionnement actuel du dossier de projet (unique). Le fichier de projet lui-même (c'est-à-dire le fichier .jmpprj) peut résider dans l'un des dossiers de projet ou en dehors de celui-ci. Fichier->Nouveau projet ouvrira immédiatement un projet non enregistré, plutôt que la boîte de dialogue de nouveau projet qu'elle affiche aujourd'hui ; cela facilite la création de projets temporaires et nous permet d'implémenter la fonctionnalité « créer un projet à partir de toutes les fenêtres ouvertes ».
B. Public visé : Nouveaux utilisateurs de JMP, utilisateurs de JMP qui ont raté la fenêtre principale. Utilisateurs de JMP qui rencontrent des problèmes de gestion des fenêtres.
C. Principaux problèmes commerciaux résolus : Le projet remplit la plupart des mêmes rôles que nous avions avec la fenêtre principale sous Windows, en fournissant un conteneur plutôt que d'avoir toutes les vues dispersées. Barre de menu partagée. Lorsque les analyses sont à l'intérieur de la fenêtre du projet, il existe déjà une barre de menu entièrement formée, sans qu'il soit nécessaire d'avoir une barre de menu pour chaque table de données et analyse. La barre de menu est toujours visible et disponible et non dupliquée. Tolérance aux fenêtres maximisées - pour les utilisateurs qui utilisent régulièrement les fenêtres maximisées, cela ne fait plus de mal de vous permettre de voir plusieurs vues, tant que l'utilisateur affiche plusieurs onglets simultanément. Liste de bordure des fichiers - la liste des fichiers disponibles est toujours disponible sans avoir à revenir à la fenêtre d'accueil ou à une fenêtre du système d'exploitation. État enregistré - l'un des principaux avantages est la capacité naturelle de ramener une session à un état enregistré pour ce projet, avec la possibilité d'avoir de nombreux états enregistrés de session pour divers projets. Géométrie de présentation - plutôt que de superposer des fenêtres, les projets disciplinent les rapports pour qu'ils soient dans un espace en mosaïque ou dans des onglets. Dossier de sauvegarde par défaut : lorsqu'un projet est ouvert, il est plus facile d'enregistrer les fichiers car il existe un dossier par défaut clair dans lequel les enregistrer. Tous ces avantages ne sont pas conservés lorsque nous créons des projets différents des fichiers d'un dossier.
D. Client(s) qui le demandent : Starbucks, Roche, Abbott, Abbott Vascular, Gore, Intel, P&G, Micro, G3, Apple, Schott AG, Atotech, EM Microelectronic, Telefonica, Micron, Microsoft.
E. Ressources:
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
————
VII. Améliorations HTML 5 (Brian, SS, Webcast)
UN. Description : Prise en charge de la plupart des segments dans l'état terminé de Graph Builder. Prise en charge de la mise en page du tableau de bord à partir des onglets d'Application Builder.
B. Public : Tous
C. Problèmes commerciaux clés résolus : Graph Builder est le principal outil de visualisation des données pour la communication des résultats dans JMP ; il n'était auparavant pas interactif lors de l'enregistrement au format HTML interactif. Les tableaux de bord ont perdu leur mise en page lors de l'enregistrement au format HTML 5.
D. Client(s) qui le demandent : Général ; CAB
————
VIII.EZDOE (DOE sans larmes) Reporter à 14
UN. Description : Interface utilisateur pour concevoir et travailler via un flux de travail DOE. Savoir quoi faire et comment utiliser les plateformes de modélisation n'est pas facile pour un novice. Du début à la fin de la boîte de dialogue à onglets, de la définition des facteurs -> créer une conception -> tableau dans le rapport -> analyser le rapport -> diagnostics, etc.
B. Public visé : Utilisateurs de base de JMP. Ceintures vertes Six Sigma.
C. Problèmes commerciaux clés résolus : JMP est trop difficile à apprendre pour un novice qui souhaite simplement se lancer dans la conception d’une expérience sans avoir à gérer plusieurs tables.
D. Client(s) qui le demandent : CAB, Bill Kappele
————
IX. Améliorations générales apportées au générateur de graphiques (Xan, SS, Webcast)
UN. Description : Graph Builder est la référence absolue pour la création de graphiques dans JMP ; Ajout des mises à jour de Tree Map et Parallel Plot à GB ; l'objectif est la consolidation de toutes les plates-formes graphiques en GB ; Connexion via les éléments manquants de la ligne ; Nouvelles transformations comme Cum Sum ; Niveau alpha personnalisable (peut-être) ; Remplacement de 3 boutons en haut par une barre d'outils minimale (comme refaire, filtrer ; peut-être) ; Options d'esquive supplémentaires pour les points (peut-être) ; Ajout de tracés en cascade (peut-être) ; Légendes à l'intérieur du tracé (peut-être) ; Statistiques récapitulatives multiples (peut-être) ; Plus adapté à la régression (exponentielle) ; Largeur des barres et des boîtes à moustaches ; personnalisations ; Boîtes à moustaches colorées (peut-être) ; Lignes d'étapes centrales (peut-être) ; Annulation plus robuste (peut-être) ; Ombrage lors du lissage ; Moins probable : Sortie de type tabulation, prise en charge de l'exploration (tree-map), raccourci généralement vers le filtre de données local, personnalisations du tracé en violon ; Moyens des diamants
B. Public visé : Tous les utilisateurs de JMP
C. Problèmes clés résolus : Graph Builder présente plus de 700 défauts ouverts. À chaque nouvelle version, nous devons éliminer ces défauts tout en triant les nouveaux défauts qui apparaissent. La liste ci-dessus est le fruit de cet effort pour JMP 13.
D. Client(s) qui le demandent : N/A
————
X. Options d'exportation – Sortie Excel et génération de rapport Web (Brian, SS, Webcast)
UN. Description : Prenez un certain nombre de tables JMP et générez-les dans un seul classeur Excel. Prenez un certain nombre de rapports HTML interactifs et regroupez-les dans une seule page Web.
B. Public : Toute personne souhaitant partager des résultats en dehors de JMP.
C. Les principales difficultés rencontrées par les entreprises sont les suivantes : il est difficile de créer un site Web récapitulatif des résultats et parfois, les rapports individuels sont hors contexte. Un seul clic suffit pour générer un site Web. Parfois, vous devez générer un classeur de tableaux JMP dans Excel. Désormais, en un seul clic, vous pouvez le faire.
D. Client(s) qui le demandent : Abbott, Jon W.
————
XI. MDS (Chris, Formation)
UN. Description : La mise à l'échelle multidimensionnelle ou MDS est une technique statistique multivariée populaire qui est principalement visuelle. Il y a peu d'inférences formelles, telles que des tests d'hypothèses, associées à MDS. Le but de MDS est de créer une représentation visuelle du modèle de proximités (c'est-à-dire de similitudes ou de distances) parmi un ensemble d'objets. Par exemple, une matrice de similitudes perçues entre diverses marques de bière, MDS trace les bières sur une carte où les bières perçues comme similaires sont proches les unes des autres sur la carte, et les bières perçues comme différentes sont éloignées les unes des autres sur la carte. Moindres carrés non linéaires. Diagramme de Shepard – une ligne signifiera bon, un nuage signifie que l'histoire n'est pas si simple. Au-delà de 2-3 jours.
B. Public visé : Analystes sensoriels, Etudes de marché, Sociologues, Biologistes
C. Principaux problèmes commerciaux résolus : Fournir une méthode permettant aux clients de comparer les produits et de porter un jugement sur les similitudes des produits sans avoir à fournir une liste d'attributs de produits à comparer, tels que les méthodes utilisées dans l'analyse conjointe, l'analyse factorielle, etc.
D. Client(s) qui le demandent : George Washington Univ., P&G, Kenan-Flagler, Univ. of Wisconsin, Stockholm Univ., Dokkyo Univ.
————
XII. ACV (Formation)
UN. Description : L'analyse de classe latente (ACL) est une méthode statistique permettant d'identifier l'appartenance à une classe non mesurée parmi les sujets à l'aide de variables observées catégorielles et/ou continues. Par exemple, vous pouvez souhaiter classer les personnes en fonction de leurs comportements de consommation d'alcool (observations) en différents types de buveurs (classes latentes).
B. Public visé : Études de marché, Sociologie, Psychologie, Santé
C. Principaux problèmes commerciaux résolus : analyse de cluster pour les variables catégorielles. Auparavant, nous ne fournissions qu'une analyse factorielle pour les variables continues.
D. Client(s) qui le demandent : Walter Paczkowski, Université Rutgers
————
XIII.Analyse des différences maximales (Formation)
UN. Description : MaxDiff (parfois appelé « Meilleur-Pire ») est une technique utilisée pour analyser les préférences des clients. Les répondants feront un choix ou un compromis. Similaire à l'analyse des choix, elle est souvent considérée comme plus facile à exécuter et plus informative pour certaines études. Les répondants sélectionnent simplement le meilleur et le pire choix parmi un ensemble fixe de produits.
B. Public visé : Etudes de marché, Chefs de produits, Responsables de publicité
C. Problèmes commerciaux clés résolus : option fréquemment demandée proposée par des concurrents tels que Sawtooth. Max Diff est très utilisé dans l'industrie et manquait à notre offre Consumer Research.
D. Customer(s) asking for it:Walter Paczkowski, Data Analytics Corp., Solutions isométriques, P&G
————
XIV. Pas de choix (Formation)
UN. Description : La conception et l'analyse des choix proposeront désormais une option « Aucun choix ». Les chercheurs en marketing peuvent désormais proposer cette option aux répondants, car il arrive souvent qu'ils n'apprécient aucun des choix proposés dans l'ensemble de choix. L'absence de préférence est la meilleure façon d'envisager cette situation. Montrez comment vous pouvez biaiser votre analyse avec des modèles de choix précédents où aucun choix n'était pris en compte.
B. Public visé : Etudes de marché
C. Principaux problèmes commerciaux abordés : Souvent proposé par les concurrents et fréquemment utilisé par les professionnels des études de marché. Si vous essayez de prédire la popularité d'un produit, si vous n'avez pas d'autre choix, vos prédictions pourraient être erronées.
D. Client(s) qui le demandent : Walter Paczkowski, Data Analytics, P&G
————
XV.Analyse de capacité non normale (SS)
UN. Description : Capability Platform offre désormais un support pour l'ajustement de distribution non normale et l'estimation non paramétrique pour indices de capacité.
B. Public : Analystes assurance qualité, ingénieurs qualité, qualité fournisseurs, professionnels Six Sigma.
C. Problèmes commerciaux clés résolus : plusieurs plates-formes sont nécessaires pour exécuter les fonctionnalités dans JMP, en fonction du type de distribution. Désormais, tout peut être exécuté sur une seule plate-forme.
D. Client(s) qui le demandent : Medtronic, Phil Ramsey, Tom Little
————
XVI. Croissance de la fiabilité – Systèmes multiples (formation, Web ?)
UN. Description : Ajout de deux nouveaux onglets pour prendre en charge l'analyse de la croissance de plusieurs systèmes. 1) Systèmes simultanés : lorsque des tests sont effectués sur de nombreux systèmes similaires et qu'une défaillance survient dans l'un d'eux, la correction de conception est appliquée à tous les systèmes étudiés. 2) Systèmes parallèles : étudiez et comparez la croissance de la fiabilité sur plusieurs systèmes indépendants par système et/ou par phase. **Remarque : cela peut changer d'ici la date de sortie.
B. Public visé : Ingénieurs fiabilité, ingénieurs de test, ingénieurs conception axés sur les systèmes réparables.
C. Principaux problèmes commerciaux résolus : les utilisateurs et les clients potentiels sélectionnent des logiciels concurrents pour effectuer l’analyse requise.
D. Client(s) qui le demandent : Chrysler, GE, Abbott
————
XVII. Dommages cumulatifs
UN. Description : Analysez les données de temps jusqu'à l'événement dans des situations de contrainte non constante. Effectuez un test de durée de vie accéléré sous contrainte croissante et analysez les données de terrain dans des scénarios de contrainte arbitraires. Quatre options de modèle sont disponibles : contrainte par paliers, contrainte en rampe, contrainte sinusoïdale et contrainte en rampe par morceaux.
B. Public visé : Ingénieurs de conception, de fabrication et de test
C. Problèmes commerciaux clés résolus : fournit une alternative à ALT lorsque les ingénieurs sont limités en nombre d’unités de test et en temps de test.
D. Client(s) le demandant : Dow Chemical, Keurig, Biotronik, Tessera NA, OLEDWorks llc, nombreuses demandes lors des événements RAMS et Explorer.
————
XVIII. Conception personnalisée — Simulation (en bon état)
UN. Description : Simulez les réponses à partir de la conception personnalisée DOE. Script de simulation DOE dans la table de données pour ajuster la simulation une fois la conception créée. Normal, Binomial et Poisson. N essais pour simuler Binomial. Normal est habituel, Binomial et Poisson pour les comptages. Les comptages sont exprimés en nombres entiers — lorsque le nombre de comptages est faible, GLM est plus approprié pour les modèles de Poisson. Moyen d'obtenir un calcul de puissance pour un problème compliqué.
B. Public : DoD : tests système et nombreux tests système dont les résultats sont positifs ou négatifs. Il est toujours préférable d'obtenir une réponse continue, mais si ce n'est pas le cas, il serait bien de dire : étant donné ce test, quelle doit être l'ampleur de la différence entre la valeur prédite à la valeur basse et à la valeur haute. Ingénieurs T&E.
C. Problèmes commerciaux clés résolus : par le passé, les réponses simulées supposaient une distribution normale de Y. Et la simulation résultante dans la colonne Y n'était pas une formule, elle ne pouvait donc pas être ajustée après l'effet. Très compliqué pour les modèles binomiaux avec de nombreux effets sous-jacents. Les outils de puissance et de taille d'échantillon supposent que vous n'avez que 1 x qui vous intéresse, ce qui n'est pas vrai pour les problèmes réels car la variance n'est pas linéaire. Déterminez le nombre exact de tests supplémentaires que vous devez effectuer pour détecter un petit changement de probabilité, par exemple une différence entre 0,95 et 0,99 : nécessite de nombreux essais.
D. Client(s) qui le demandent : DoD.
————
XIX. Améliorations JSL
UN. Description : À chaque nouvelle version, nous nous efforçons d'améliorer l'expérience des scripteurs novices et avancés qui utilisent JSL. Certaines nouvelles fonctionnalités sont spécifiques aux scripts et d'autres sont des modifications/ajouts architecturaux qui facilitent la vie du programmeur et de l'utilisateur général de JMP.
B. Public visé : Scénaristes
C. Problèmes commerciaux clés résolus : Souvent, lorsque JMP plante, vous perdez du travail dans un script ou d'autres fichiers JMP, car JMP ne dispose d'aucun mécanisme de sauvegarde automatique. Maintenant, c'est le cas. JSON n'était pas facilement importable, maintenant c'est le cas. Il était difficile de comparer la différence entre deux scripts, maintenant c'est facile avec la comparaison de fichiers. Les listes de têtes étaient très lentes, elles ont été optimisées et maintenant elles sont rapides. Les langages non JSL n'étaient pas codés par couleur de syntaxe, ce qui les rendait difficiles à lire. Il existe désormais des styles pour coder par couleur l'éditeur de texte pour différents langages. La fonction UsingNamespace (); aide à résoudre le problème de vouloir exécuter un bloc de code dans un espace de noms spécifique. JSL n'avait pas de classe, maintenant il en a : fonctions, méthodes (virtuelles) ; Prise en charge de l'héritage ; Le polymorphisme n'est pas pris en charge, sauf s'il est effectué par des nombres d'arguments ; Ceci et super sont des supports ; Envoyer des messages à une classe ; Blocs de code d'espace de noms.
D. Les clients le demandent : Général
———————————————————————————————————————
JMP Pro :
XX.Analyse de l'explorateur de texte
UN. Description : Analyse multivariée (type PCA, LCA) pour traiter des données textuelles nettoyées et triées par la plateforme d'analyse de texte. Traitement des questions d'enquête, rédaction de rapports d'ingénierie.
B. Public : Toute personne disposant de données textuelles souhaitant créer des modèles prédictifs à partir de ces données, effectuer une analyse multivariée avec des données textuelles.
C. Principaux problèmes commerciaux résolus : transforme le problème de traitement des données textuelles en un problème d'analyse de données standard.
D. Client(s) qui le demandent : Adsurgo, CAB, Matériaux Appliqués, FDA, Micron
————
XXI. Améliorations de la régression généralisée
UN. Description : Des fonctionnalités supplémentaires sont ajoutées à GenReg. Possibilité de gérer la censure ; les types de modèles que vous ajusteriez avec la survie paramétrique pourraient être ajustés avec Gen Reg, avec sélection de variables. Modèle de délai avant l'événement. ERIC — une technique de validation qui choisira des modèles plus clairsemés pour la plupart des problèmes d'ajustement, car elle a été conçue sur mesure pour le lasso adaptatif contrairement à AICc et BIC. Modèle de régression de Cox dans le cadre Gen Reg. Ajustement interactif de la courbe ROC. Modifiez le modèle et examinez la formation/validation ROC.
B. Public visé : Biostatisticiens (régression de Cox). Ingénieurs en fiabilité (modèles censurés)
C. Principaux problèmes commerciaux résolus : la plateforme de régression de Cox était ancienne et nécessitait une mise à jour ; impossible d'intégrer les données censurées dans Gen. Reg. ; les modèles construits avec des techniques de validation standard sont souvent trop volumineux, car AICc et BIC supposent une vraisemblance maximale.
D. Client(s) qui le demandent :
————
XXII. Simulation de systèmes réparables (RSS)
UN. Description : Moteur de simulation interne capable d'utiliser la simulation d'événements discrets. Il s'intéresse principalement aux choses réparables. Les choses sont suffisamment importantes pour envisager une réparation.
B. Public : Toute personne souhaitant simuler la réparation d'équipements coûteux (turbines, moteurs d'avion).
C. Problèmes commerciaux clés résolus : simulation pour obtenir des résultats sur la durée pendant laquelle quelque chose va rester en panne, ce qui est coûteux. Que doivent-ils réparer pendant qu'ils sont là. Le RBD existant ne faisait que le temps jusqu'à l'événement (défaillance unique). La simulation résout un problème plus difficile. Il faut établir un budget (prévision). À combien d'événements réparables dois-je m'attendre sur une période donnée.
D. Client(s) qui le demandent : GE Energy, P&G, Rolls Royce, Maintenance de flotte (bus scolaires par exemple). Applied Materials.
————
XXIII. Ajustement du processus gaussien des problèmes de grande ampleur à l'aide du cadre mixte d'ajustement
UN. Description : Analysez facilement des ensembles de données beaucoup plus volumineux. Gérez le code de blocage. Possibilité d'analyser des variables catégorielles en tant qu'entrée. AKA modèles de substitution. Configurez une taille de bloc ; Permettant un GASP rapide.
B. Public : Personnes effectuant des expériences de simulation par ordinateur.
C. Problèmes commerciaux clés résolus : il était lent d'adapter les problèmes de processus gaussien lorsqu'ils dépassaient environ 1 000 enregistrements. Si votre simulation incluait des variables catégorielles comme entrées, vous ne pouviez pas analyser le problème.
D. Client(s) qui le demandent : Gov’t, Semiconductor, Sandia, P&G, Pratt & Witney, GE Energy
————
XXIV. Modèles mixtes Modèles supplémentaires
UN. Description : Ajout d'un certain nombre de fonctions de corrélation à la structure répétée, échangeables, interdépendantes égales/inégales, variances inégales,
B. Public : Personnes effectuant des ajustements de modèles mixtes, en particulier dans les études sur l'agriculture et sur l'homme.
C. Principaux problèmes commerciaux résolus : combler les écarts par rapport aux concurrents qui correspondent aux modèles mixtes.
D. Client(s) qui le demandent :
————
XXV. Fonctionnalité générale de simulation
UN. Description : Remplacez n'importe quelle colonne d'entrée par la colonne du générateur de nombres aléatoires. Analyse de puissance pour les termes du modèle. Simulation Monte Carlo générale. Effectuez également un bootstrapping paramétrique. Enregistrez la formule de simulation pour toutes les distributions dans GenReg. Exécutez une expérience 100 fois et voyez quelle est la variabilité entre les expériences. Pour des exemples normaux, les calculs de puissance et de taille d'échantillon dans Custom Design vous indiquent ce que vous devez savoir ; mais pour les expériences binomiales et de poission, vous devez simuler.
B. Public : Tout public ; statisticiens.
C. Problèmes commerciaux clés résolus : vous devez effectuer des calculs de puissance, vous disposez peut-être de données de comptage. Dans quelle mesure votre expérience va-t-elle fonctionner sous certaines hypothèses ?
D. Client(s) qui le demandent : DoD, Armée, Gouvernement général, Chercheurs soumettant des subventions.
————
XXVI. Analyse d'association
UN. Description : Analyse de base du marché, analyse des produits qui apparaissent ensemble dans une transaction et fait des recommandations. Générez à partir de termes ou d'éléments structurés et souhaitez voir lesquels apparaissent ensemble. Créez des règles d'association avec la plateforme Market Basket. Générez un tableau pour l'association à partir de la plateforme Text Explorer. Utilisation possible pour l'exploration de données des données d'échec ; quels échecs se produisent ensemble.
B. Public visé : Etudes de marché. Spécialistes du marketing.
C. Principaux problèmes commerciaux résolus : élément de la liste de contrôle pour les programmes d’études de marché.
D. Client(s) qui le demandent : Matt Flynn (Aetna), Rob Reul, P&G, les professeurs de Curt qui souhaitent enseigner les études de marché avec JMP.
————
XXVII. Boosting de gradient stochastique
UN. Description : Améliorations des performances pour les arbres boostés ; combinaison de Random Forest et de Gradient Boosting.
B. Public : Modélisateurs prédictifs et data miners.
C. Principaux problèmes commerciaux résolus :
D. Client(s) qui le demandent : Russ, Mia.
————
XXVIII. Bayes hiérarchique
UN. Description : Modèle à effets aléatoires pour l'analyse des choix. Analyse de segmentation des modèles de choix. Différentes manières de modéliser les effets des sujets et de valider statistiquement dans quelle mesure l'hétérogénéité est due à la différence observable entre les sujets et dans quelle mesure elle est due à une variation aléatoire.
B. Public visé : chercheurs en marketing. Vous pouvez également intégrer HB dans Max Diff si vous possédez la version Pro de JMP.
C. Problèmes commerciaux clés résolus : dans la version précédente de JMP, nous n'étions pas en mesure de modéliser correctement l'hétérogénéité dans les modèles de choix, ce qui entraînait des prédictions imparfaites et des modèles de qualité globalement inférieure. La méthode Bayes hiérarchique est une technique standard du secteur et est disponible dans des logiciels concurrents, notamment Sawtooth, R et autres.
D. Client(s) qui le demandent : P&G, P&G Europe, Walt P (leader d'opinion du secteur). Tous ceux qui proposent des modèles de choix le voudront un jour.
————
XXIV. Dépôt de formules ; code de notation SQL/SAS/C de sortie pour les modèles JMP Pro.
UN. Description : Un hub pour organiser et déployer des modèles créés dans JMP Pro sans surcharger la table de données avec des colonnes et des colonnes de formules de prédiction ; un moyen beaucoup plus efficace de stocker les modèles JMP Pro.
B. Public : Modèles prédictifs ; ceux qui ont besoin de déployer des modèles intégrés dans JMP Pro dans d'autres systèmes.
C. Problèmes métiers clés résolus : Dans les versions précédentes de JMP, lors de la création de plusieurs modèles, la table de données était encombrée de nombreuses colonnes supplémentaires de formules de prédiction, qui devaient être générées à partir de plates-formes d'ajustement afin que la plate-forme de comparaison de modèles fonctionne. De plus, toutes les colonnes que nous avons nommées selon la réponse prédite, ce qui rendait difficile la recherche de la source de modèle d'où provenait la formule de prédiction. Avec des tables volumineuses, cela pouvait entraîner une empreinte importante en raison de ces colonnes supplémentaires. Le déploiement était également difficile et JMP Pro manquait d'un hub unique pour organiser les formules de prédiction et les déployer de manière sélective dans le code pour d'autres systèmes comme SQL ou C. Désormais, le centre de modèles corrige tout cela.
D. Client(s) qui le demandent : P&G, GE (GE Power), Starbucks, IMFT, Micron, Intel, Rob Reul.
———————————————————————————————————————
Application iPad Graph Builder : vous permet désormais d'importer des fichiers Excel et texte. Ajoute également la possibilité d'accéder aux stockages Box, Dropbox et iCloud (et autres fournisseurs de cloud). Bêta en février 7.0 ou 8.0 minimum iOS.
Diverses nouvelles fonctionnalités de JMP —
• Nouveau JMP Starter (incluant un starter spécifique à JMP Pro) (SS)
• Importation HDF5 (SS) : Raytheon, Johns Hopkins, General Dynamics, Navy ( http://sww.sas.com/ds/DefectsSearch/S0780/S0780852.html )
