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日本影片索引

更新日：2026年7月21日

以下是關於JMP產品的日文影片清單。

本節將 JMP 用戶社群「精通 JMP」部分中的日文影片按類型和難度等級進行分類。

如果您想使用日語視頻，請先參考此頁面並找到您需要的視頻。

*這是截至2026年7月的影片清單。我們將隨著新影片的添加而更新此列表。

2026年7月新增內容

• 使用 JMP 進行光譜資料分析（按需提供，日文）

2026年6月新增內容

• 貝葉斯最佳化：基礎與應用－以較少的實驗次數高效搜尋最優條件－按需版本（日文）

2026年4月新增內容

• 單變量分佈詳解：從直方圖到假設檢定及技巧（日語）
• 雙變量關係詳解：四種分析報告類型，顯示兩個變數之間的關係（日文）

2026年3月新增內容

• 統計模型視覺化中的「輪廓」基礎知識及應用：預測、曲面和等高線 - 按需授課（日語）

JMP日文影片教學列表

學習 JMP 事件 - JMP 使用者社區

基礎事項

標題	困難	概述****************************************
JMP基礎概念入門影片（日文）	★☆☆☆☆	本指南分為三部分，涵蓋了JMP的功能與特性、資料分析工作流程、單變量分析等基本功能。推薦給想要深入學習基礎的使用者。
針對 JMP 初次使用者：講解基本操作的短影片（日文）	★☆☆☆☆	JMP中的資料分析過程 ① 載入資料 ⇒ ② 建立用於分析的資料 ⇒ ③ 視覺化/分析資料 ⇒ ④ 儲存/分享分析結果 相比之下，您可以透過短影片了解每個流程的關鍵點。
單變量分佈詳解：從直方圖到假設檢定及技巧（日語）	★☆☆☆☆	JMP 的旗艦平台「單變量分佈」可讓您計算每個變數的分佈和總和統計資料。此外，還可以顯示各種相關的圖表和統計資訊作為分析選項。
雙變量關係詳解：四種分析報告類型，顯示兩個變數之間的關係（日文）	★★☆☆☆	若要檢查 JMP 中兩個變數之間的關係，請使用「雙變數關係」平台。 該平台提供各種圖表和統計分析，包括散佈圖、線性迴歸、變異數分析和邏輯迴歸。

統計

標題	困難	概述 ****************************************
使用 JMP 進行光譜資料分析（按需提供，日文）	★★★☆☆	光譜和色譜數據是典型的多元數據，因為它們測量的是多個波長和時間點的強度。透過多元分析方法對這些數據進行分析，可以對其進行分類和建模。本次研討會將說明如何使用 JMP 產品（JMP、JMP Pro）對這類資料進行多元分析，以及這樣做的優點。
統計模型視覺化中的「輪廓」基礎知識及應用（按需授課，日文）	★★★☆☆	輪廓包括“預測輪廓”、“表面輪廓”和“等高線輪廓”，可以從各個角度對響應面模型和神經網路等相對複雜的模型進行可視化和分析。 本次研討會將重點介紹這些個人資料功能，清楚解釋個人資料的功能、適用場景以及應用實例。
使用 JMP 進行探索性因子分析（日文版）	★★☆☆☆	本次研討會將說明如何使用收集的資料進行因子分析，從眾多參數中識別哪些因素會影響特徵值，以及這些因素的有效性如何。
使用「Categorycal」平台進行調查資料分析（日文）	★★☆☆☆	「CategoryCal」平台可讓您對調查和消費者研究中使用的各種問題格式（單選題、多選題等）進行匯總和分析。在本影片中，我們將以一個企業培訓計畫的虛構調查為例，講解如何使用「CategoryCal」來彙總和分析資料。
JMP大師版：「PLS回歸」版（按需版本，日文）	★★★☆☆	PLS迴歸是一種有效的迴歸方法，適用於存在多重共線性或解釋變數數量超過樣本量的資料。本次研討會將說明PLS迴歸的基本概念，並使用JMP的「PLS迴歸」平台示範分析範例。
JMP精通：模型適配的實際應用（按需授課，日文）	★★☆☆☆	「模型擬合」平台可讓您將統計模型（例如迴歸和變異數分析）擬合到數據，並分析因變數和自變數之間的關係和模式。本次研討會將講解「模型擬合」的基本操作、報告解讀以及多重共線性問題。
JMP精通：主成分分析/聚類分析（日語點播影片）	★★☆☆☆	本文檔介紹如何使用 JMP 執行主成分分析和聚類分析，以及報告解釋、選項和實用功能。
《製造業統計檢定方法概述及範例（JMP應用）》按需提供（日文）	★★☆☆☆	本次研討會專為製造業客戶設計，旨在向他們介紹統計估計和假設檢定的應用。透過來自製造業企業的真實案例，參與者將學習如何使用 JMP 軟體進行檢驗，從而利用統計證據評估產品品質、研究結果等。
Master JMP：[分析日期和時間資料] 點播影片（日文）	★★★☆☆	本文檔介紹了JMP針對日期和時間資料的有效視覺化和時間序列資料分析功能。內容涵蓋日期資料處理、ARIMA模型和狀態空間平滑模型等主題。
函數式資料瀏覽器概述：函數式主成分分析及各種應用案例（日文）	★★★★☆	「函數資料瀏覽器」是一個用於分析函數資料、訊號資料和時間序列資料的平台。它允許您提取代表函數資料特徵的主要函數成分，執行降維，以及進行函數資料分類和預測模型建立。本影片將解釋這些功能。 （JMP Pro 中包含的功能）

品質和流程

標題	困難	概述 ****************************************
使用 JMP 進行測量系統分析 (MSA)（日文）	★★★★☆	本次研討會將講解測量系統分析 (MSA)，包括其概念和方法、如何在 JMP 中使用以及如何解讀結果。研討會將透過 JMP 演示介紹量具重複性和再現性 (R&R)、電磁相容性 (EMP) 分析、測量系統規劃分析、偏差和線性度等主題。
使用 JMP 建立控製圖（日文）	★★☆☆☆	本文檔解釋了在 JMP 中建立控製圖的基本操作，以及測量值和計數值控製圖的特性和建立方法。
使用 JMP 進行製程能力分析（日文）	★★★☆☆	本文檔概述了使用 JMP 進行製程能力分析的基礎知識，並介紹了在 JMP 中比較多個流程時有用的目標圖和流程效能圖等圖表，以及如何使用它們。

產業特定

標題	困難	概述 ****************************************
製造業應用：如何使用 JMP 從大量測量資料中篩選關鍵因素（按需提供，日文版）	★★☆☆☆	在統計分析中，「篩選」是指從大量變數中篩選和選擇有用變數的過程。本次研討會將示範 JMP 內建篩選功能—「反應變數篩選」、「解釋變數篩選」和「流程篩選」—並結合實際案例進行解說。
JMP 的產業特定應用（化學、半導體、製藥、消費者研究）（日文）	★★☆☆☆	這段影片展示了JMP在各行業的應用。 我們對化學工業、半導體工業、藥物研發和消費者研究進行了講解，每項講解時長均不到 20 分鐘。
在半導體產業非常實用！統計分析軟體「JMP」的功能和應用範例	★★★☆☆	本次演講將概述 JMP 及其在半導體產業的應用案例，並將展示 JMP 在數據分析和統計分析中的功能和應用。

新功能

標題	困難	概述 ****************************************
「JMP 19 新增功能輔助業務運作：資料操作與使用者介面（日文）	★★☆☆☆	本文逐項介紹了 2025 年 9 月發布的最新版本「JMP 19」中與資料表和使用者介面相關的新功能。
JMP 19 新增功能輔助業務運作：分析與圖表（日文）	★★★☆☆	本文逐項介紹了 2025 年 9 月發布的最新版本「JMP 19」和「JMP Pro 19」中與分析和繪圖相關的新功能。
JMP 18 新功能輔助業務運作－資料表和報表（日文）	★★☆☆☆	這段短影片總結了 2024 年 4 月發布的最新版本「JMP 18」中與資料表和報表相關的新功能，並按功能進行了分類。
JMP 18 中一些對工作有用的新功能——分析和繪圖——	★★★☆☆	這段短影片總結了 2024 年 4 月發布的最新版本「JMP 18」中與分析和繪圖相關的新功能，並按功能進行了分類。

資料處理

標題	困難	概述 ****************************************
使用 JMP 進行資料處理：示範每個步驟的短影片（日文）	★★☆☆☆	我想刪除不必要的行、隱藏特定列、刪除重複資料等等。如果您想知道“如何在 JMP 中處理這類資料？”，請參考此影片集。
數據處理實用！ 「表格」選單的功能（日文）	★★☆☆☆	JMP 中的「表格」選單可以幫助您有效率地建立用於分析的資料表。 本影片系列講解了「表格」選單的各種功能，例如匯總和子集化，主要使用 JMP 中的範例資料。

視覺化

標題	困難	概述 ****************************************
親自體驗一下吧！ JMP圖形功能詳解（日文版）	★★☆☆☆	本節介紹 JMP [圖形] 選單中可用的圖形函數（不包括圖形產生器）。
JMP精通：資料視覺化（日文點播影片）	★☆☆☆☆	本次研討會專門聚焦於資料視覺化。內容涵蓋資料視覺化概述、JMP的視覺化功能、圖表建構器以及與統計方法相關的視覺化。
《JMP精通：圖形建構器技巧》點播影片（日文）	★★☆☆☆	本次研討會將重點放在 JMP 的「圖形建構器」的各項功能。內容涵蓋廣泛，從基本用法到圖形自訂、技巧和高級應用。

實驗設計（DOE）

標題	困難	概述 ****************************************
貝葉斯最佳化：基礎與應用－以較少的實驗次數高效搜尋最優條件－按需版本（日文）	★★★☆☆	本文闡述了近年來備受關注的「貝葉斯優化」的特點和實例。 1. 用更少的實驗次數接近最佳條件 - 從結果中學習，並聰明地縮小下一個實驗點的範圍。 2. 無需模型即可捕捉複雜關係 - 靈活處理複雜的非線性關係。 3. JMP Pro 支援針對現實世界問題的探索－支援多種特徵、限制條件，並將反應與目標值進行比對。
「客製化方案」概述及範例－包括擴充方案和公式方案－（日文）	★★☆☆☆	本文檔說明如何使用 JMP 的「自訂設計」功能建立和分析實驗設計。它提供瞭如何使用自訂設計進行篩選設計、響應曲面設計、擴展設計和配方設計的實用範例。
使用 JMP 17 的全新「帶導航的 DOE」功能，輕鬆設計您的實驗！	★☆☆☆☆	JMP 17 中新增的「導航式 DOE」功能旨在簡化初學者的實驗設計流程。本影片將為初學者介紹此功能的概述和功能。
最終篩選計劃 (DSD) 概述及使用範例（日文） - JMP 使用者社群	★★★★☆	確定性篩選設計 (DSD) 的優點在於能夠用少量實驗篩選多個因素，並在篩選階段識別平方效應。本次研討會將概述確定性篩選設計的特點，並透過實例示範如何篩選重要因素。

基礎資料分析與建模