Im sich schnell entwickelnden Bereich der Datenanalyse ist es von größter Bedeutung, die Lücke zwischen Rohdaten und nützlichen Erkenntnissen zu schließen. JMP , der führende Anbieter von Software zur statistischen Datenanalyse , zeichnet sich durch eine einzigartige visuelle Benutzeroberfläche aus, die Wissenschaftlern und Ingenieuren die interaktive und intuitive Datenanalyse ermöglicht. Diese Benutzeroberfläche zeichnet sich durch einfaches Zeigen und Klicken sowie dynamische Visualisierungen aus und ermöglicht es Benutzern, Muster zu erkennen, Hypothesen zu testen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, ohne über umfassende Programmierkenntnisse zu verfügen.
Angesichts zunehmender Datenkomplexität und der steigenden Nachfrage nach schnelleren, anspruchsvolleren Analysen bietet die Integration großer Sprachmodelle (LLMs) in den JMP-Workflow , um statistische Analysen und Datenvisualisierungen um eine natürlichsprachliche Schnittstelle zu erweitern, eine entscheidende Chance. Wir untersuchen die aktuellen Stärken von JMP, identifizieren Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und analysieren das Potenzial von Verbesserungen der natürlichsprachlichen Schnittstelle. Dabei untersuchen wir, wie diese Technologien Benutzeranforderungen erfüllen, Arbeitsabläufe optimieren und neue Möglichkeiten in der Datenanalyse eröffnen können.
Die visuelle Oberfläche von JMP ist in der Datenanalyselandschaft bereits herausragend. Sie legt Wert auf Benutzerfreundlichkeit und ermöglicht eine dynamische, visuelle Interaktion mit Daten. Die zentralen Analysefunktionen reichen von robuster statistischer Modellierung und Versuchsplanung bis hin zu Qualitäts- und Zuverlässigkeitsanalysen.
Und die Erweiterbarkeit durch Python, R und andere Plattformen erweitert die analytischen Möglichkeiten von JMP, ohne dass die Einfachheit verloren geht. Diese Funktionen haben JMP zu einem bewährten Werkzeug in verschiedenen Branchen gemacht – darunter Gesundheits- und Biowissenschaften, Chemikalien, Halbleiter und Konsumgüter – seit 1989. Dieses Jahr markierte einen bedeutenden Meilenstein, da JMP die Lücke zwischen Großrechner und Macintosh überbrückte und statistische Analysen nicht nur für Programmierer, sondern auch für Wissenschaftler und Ingenieure zugänglich machte.
Trotz der vielen Stärken von JMP bleiben Herausforderungen bestehen, insbesondere für neue Benutzer, die sich in der Software zurechtfinden, geeignete Techniken finden oder umfangreiche Dokumentationen durcharbeiten müssen. Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und Antworten von LLMs über Chat-Schnittstellen zu erhalten, wird immer üblicher. Das Eintippen einer Anfrage und das Erhalten einer Antwort wird schnell zu einer Alternative zur Navigation durch eine Benutzeroberfläche oder ein Menü. Die Schnittstelle zu diesen LLMs bietet sofortige Anleitung, adaptive Empfehlungen und automatisierte Berichte und reduziert so den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Beherrschung. Darüber hinaus kann die visuelle Oberfläche von JMP selbst die prädiktive Modellierung verbessern, indem sie die Komplexität von Algorithmen des maschinellen Lernens abstrahiert.
Die Integration einer natürlichsprachlichen Schnittstelle in die Datenanalyse ist nicht nur eine Verbesserung, sondern eine natürliche Weiterentwicklung der visuellen Schnittstellenphilosophie von JMP. Tools wie der LearnBot und der Assistent veranschaulichen JMPs Engagement, erweiterte Analysen zugänglicher zu machen, Arbeitsabläufe zu optimieren und es Benutzern zu ermöglichen, sich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren.
Diese Integration erweitert die Funktionen von JMP weiter:
- Interaktion in natürlicher Sprache : Tools wieLearnBot ermöglichen Benutzern die Interaktion mit JMP über Abfragen in natürlicher Sprache, was die Einarbeitung und die Ressourcensuche vereinfacht.
- Automatisierte Berichterstattung und Erkenntnisse : Von LLMs generierte Antworten rationalisieren die Berichterstattung, indem sie Erzählungen und Visualisierungen in einfacher Sprache generieren und den Benutzern helfen, komplexe Daten leicht zu verstehen und zu interpretieren.
- Erweiterte prädiktive Modellierung : Erweiterungen wie XGBoost und Torch Deep Learning bieten visuelle Schnittstellen zu leistungsstarken Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML).
- Interaktive Tools auf Basis natürlicher Sprache : Der JMP-Assistent ermöglicht Benutzern die Ausführung von JSL -Befehlen über Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, wodurch die Engineering-Effizienz weiter gesteigert wird.
Die Integrationsphilosophie von JMP war von Anfang an benutzerzentriert. Daher sind diese Tools, die LLMs und ML-Bibliotheken nutzen, optional und über den JMP Marketplace erhältlich. Sie sollen bestehende Arbeitsabläufe ergänzen – nicht ersetzen – und so sicherstellen, dass Benutzer neue Technologien in ihrem eigenen Tempo und entsprechend ihren Anforderungen übernehmen können.
Durch die Kombination der Stärken seiner visuellen Benutzeroberfläche mit den leistungsstarken LLM-Funktionen und der natürlichen Sprachschnittstelle schafft JMP die Voraussetzungen für eine Zukunft, in der datengesteuerte Entscheidungsfindung noch effizienter, zugänglicher und wirkungsvoller ist. Wissenschaftler und Ingenieure, die JMP verwenden, sind heute besser denn je gerüstet, um komplexe Herausforderungen zu meistern und in einer zunehmend datengesteuerten Welt führend zu sein. JMPs Entwicklung vom Pionier der visuellen Analyse hin zu einer auf natürlicher Sprache basierenden Analyseplattform unterstreicht das unermüdliche Engagement des Unternehmens für Wissenschaft und Technik – und die Weiterentwicklung ihrer Entdeckungen.
Wird der JMP Assistant mit JMP 19 oder als JMP 19-Add-In verfügbar sein? Er ist nicht im JMP Marketplace aufgeführt und die Funktion „JMP suchen“ lieferte keine Ergebnisse.
Der Assistent wird in Kürze im JMP Marketplace verfügbar sein. Er ist nicht in JMP 19 integriert, sondern wird als separate Erweiterung verfügbar sein. Ich werde die aktualisierten Links zu diesem Beitrag veröffentlichen, sobald er verfügbar ist.
