Brauchen Sie JMP^®Pro?

Visuelle Analyse auf dem Desktop zur Erstellung stabiler Vorhersagemodelle

Ohne solide Vorhersagen kann nicht verlässlich geplant werden. Erfolgreiche Unternehmen passen sich laufend an eine sich ständig verändernde Umgebung an, indem sie verfügbare Daten für Prognosen zukünftiger Entwicklungen verwenden. Dies gilt für die Wertschöpfung aus der Kundenbindung ebenso wie für komplexe Konstruktionsprozesse. Und hier setzt JMP Pro an.

Mögliche Fragestellungen in Ihrem Unternehmen:

• Welche neue Webseite möchten unsere Kunden am liebsten sehen?
• Welche Chargen produzieren voraussichtlich Ausschuss und sollten daher frühzeitig ausgesondert werden?
• Welche Kunden könnten für ein Upgrade ihrer aktuellen Produkte oder Services in Frage kommen?
• Welche anderen Produkte würde ein Kunde angesichts seines letzten Einkaufs gerne erwerben?
• Welche Transaktionen könnten sich als betrügerisch erweisen?
• Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Kunde einen Kredit zurückzahlt?

Um gute Vorhersagen erstellen zu können, müssen Sie über hochwertige Daten über vergangene Ereignisse verfügen. Das Zusammentragen von Daten aus verschiedenen Quellen führt aber oft zu Überschneidungen und Inkonsistenzen. Sie möchten die Schlüsselfaktoren herausfinden, um Ihr Modell zu optimieren und auf kostengünstige Weise zuverlässige Vorhersagen treffen zu können. Um dies zu tun, benötigen Sie Software, die über eine gut zugängliche und visuelle Darstellung verfügt, die von jedem benutzt werden kann, und die die neuesten Techniken zur automatischen Modellierung zur Verfügung stellt.

JMP Pro ist diese Anwendung. Die Software hilft Ihnen aus Daten, über die Sie jetzt verfügen, Entwicklungen in der Zukunft besser abzuschätzen, und für morgen präziser zu planen. Wenn Sie mit hochwertigen Daten beginnen, gewährleisten die leistungsstarken Vorhersagemodelle in JMP Pro, dass Sie ein Modell erhalten, das gut für die Zukunft gerüstet ist. JMP Pro verfügt über alle die hervorragenden Funktionen für den visuellen Zugriff auf Daten, visuelle Datenmanipulation, Interaktion und umfassende Analysen, sowie für Erweiterungen, die zu den Markenzeichen von JMP gehören. Dazu kommen moderne Vorhersagemodelle, Kreuzvalidierung, exakte Zusammenhangsmaße, Bootstrapping mit einem einzigen Klick und Modellvergleichsfunktionen. Alle Funktionen werden in der In-Memory-Desktopumgebung bereitgestellt, mit der die aktuellen JMP-Anwender bereits vertraut sind.

Visual Discovery

JMP stand immer schon für statistische Entdeckungen. JMP Pro enthält alle visuellen Funktionen von JMP und vermittelt völlig neue Einblicke in Ihre Daten. Durch dynamisch verknüpfte Daten, Grafiken und Statistiken erweckt JMP Pro Ihre Forschungsergebnisse in einer 3-D-Darstellung oder einer animierten Grafik zum Leben. Sie sehen die Veränderungen im Zeitverlauf und erhalten wertvolle neue Einblicke für Ihre Modellerstellung. Nachdem Sie Ihren Leitfaden erstellt haben, können Sie mit denselben interaktiven Funktionen die Geschichte Ihrer Entscheidungen in einer Weise erzählen, die andere leicht nachvollziehen und als Entscheidungshilfe nutzen können.

Wie bei JMP besteht auch bei JMP Pro eine ständige Verbindung zwischen der Software und Ihren Daten, auch wenn diese sehr umfangreich sind. Eine besondere Herausforderung für die Erstellung nützlicher Modelle ist die Bereinigung der Daten. Mit umfassenden Funktionen für Neuformatierung, Neukonfiguration und Neukodierung vereinfachen JMP Pro und JMP die Datenvorverarbeitung, also genau den Aspekt der Modellerstellung, der am meisten Zeit in Anspruch nimmt. So werden hochwertige Daten für die Analyse bereitgestellt. Mit der JMP Scripting Language (JSL) können Sie sich auf SAS und R stützen, um Ihr Datenmanagement und das Analyserepertoire nach Bedarf zu erweitern. Um eine umfassend angepasste Lösung bereitzustellen, unterstützt JMP maßgeschneiderte Anwendungen für Ihre besonderen Anforderungen mit dem Application Builder, der als interaktive Entwicklungsumgebung für JSL verwendet wird. Mit der ganz auf Drag and Drop ausgerichteten Benutzeroberfläche und umfassender Kontrolle der Backend-Skripterstellung können Sie eine Anwendung entwickeln, die genau die richtigen JMP Pro-Funktionen verwendet, um Ihre kompliziertesten Statistikprobleme zu bewältigen.

Vorhersagemodelle erstellen, die gut generalisiert werden können

Die deskriptive Modellierung verwendet Statistiken und Grafiken, um Ihnen ein besseres Verständnis vorhandener Daten zu ermöglichen. Nützliche Vorhersagemodelle haben den zusätzlichen Vorteil, dass sie neue Daten ebenso gut beschreiben. Die Beschreibung der im Vorjahr erzielten Ergebnisse ist kein besonders schwieriges Unterfangen. Aber ohne die richtigen Tools und die modernsten Techniken ist die Erstellung eines Modells, das die Ergebnisse des kommenden Jahres beschreibt, denkbar schwer. Um wirksame Vorhersagemodelle erstellen zu können, müssen Sie mit geeigneten Methoden arbeiten, um Ihr Modell zu validieren. Wenn das Modell größer wird, kann es zu einer Überanpassung kommen. Große Modelle sollten grundsätzlich kreuzvalidiert werden. JMP Pro verfügt über die Funktionen, die diese Aufgabe übernehmen.

JMP stellt diese Validierung durch Datenpartitionierung, Holdback und visuelle Vergleichsfunktionen bereit. Das Aufteilen der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze wird schon länger verwendet, um Überanpassung zu vermeiden. Damit soll gesichert werden, dass die erstellten Modelle nicht auf die Eigenschaften der Stichprobe ausgerichtet sind, die für ihre Erstellung benutzt wurde. Es werden Modelle erstellt – über neue Kunden, neue Prozesse oder neue Risiken –, die die gut auf die Daten von morgen übertragen werden können. Sie können daher datengestützte Deduktionen für die Zukunft vornehmen.

Wählen Sie Ihre Modellform

Wenn Ihr Ziel darin besteht, das beste Vorhersagemodell zu finden, können Sie unter mehreren Modellformen wählen. JMP Pro verfügt über alle linearen und nichtlinearen Modellierungsfunktionen, die JMP anbietet. Dazu kommen die kreuzvalidierte schrittweise Regression, die automatische Erstellung eines Entscheidungsbaums in der Partition-Plattform, die Partial Least Squares Regression (PLSR) in der Modellanpassungs-Plattform sowie erweiterte PLS-Funktionen, eine erweiterte Plattform für neuronale Netze und ein Bootstrapping mit einem einzigen Klick für statistische Kennzahlen.

Die Partition-Plattform in JMP Pro automatisiert den Prozess der Baumerstellung mit modernen Methoden. Ein Bootstrap-Forest erstellt Dutzende von Entscheidungsbäumen mit zufällig ausgewählten Untergruppen der verfügbaren Daten und mittelt den berechneten Einfluss jedes Faktors in diesen Bäumen. Die Technik des Boosted Tree erstellt einfache Entscheidungsbäume und passt wiederholt Restvarianzen von einem Baum auf den nächsten an.

Die erweiterte neuronale Plattform in JMP Pro ermöglicht Ihnen die Erstellung neuronaler Netze mit einer oder zwei Ebenen, für die Sie eine von drei Aktivierungsfunktionen wählen können, sowie die automatische Modellerstellung mit Gradientenverstärkung. Diese Plattform verarbeitet automatisch fehlende Werte von kontinuierlichen X-Werten, wodurch Zeit und Aufwand gespart werden. Außerdem enthält sie eine große Gruppe von auf X-Werte anzuwendenden Penalty-Funktionen und stellt Funktionen bereit, um Antworten in mehreren Kategorien zu modellieren.

In der erweiterten PLS-Plattform ermöglicht Ihnen JMP Pro dieselbe Art der Kontrolle über die Kreuzvalidierung von PLS-Modellen wie bei anderen Modellformen. Außerdem haben Sie die Wahlmöglichkeit zwischen dem NIPALS- und dem SIMPLS-Algorithmus.

In der Plattform für Modellanpassungen kann der PLS-Typ Kategoriefaktoren sowie Interaktionen und Polynome einbeziehen. Schließlich kann durch Kreuzvalidierung mit Holdback eine Anpassung sinnvoller PLS-Modelle auf große Datenmengen mit vielen kollinearen Eingabefaktoren unterschiedlicher Typen erfolgen.

Vorhersagen über mehrere Modellierungstechniken vergleichen

In der Praxis werden Sie feststellen, dass manche Modelltypen in bestimmten Situationen gut passen, in anderen hingegen weniger. JMP Pro bietet mehrere unterschiedliche Wege für die Anpassung und Sie müssen herausfinden, welche in einer bestimmten Situation am besten geeignet ist. Manchmal funktioniert ein normales lineares Modell der Modellanpassungs-Plattform, aber auch dann müssen Sie entscheiden, welche Variablen in das Modell einbezogen werden. In einem anderen Fall sind Data-Mining-Modelle, beispielsweise neuronale Netze und Entscheidungsbäume, besser geeignet. Allerdings ist die Auswahl des geeigneten Modells nicht immer offensichtlich.

Mit der neuen Modellvergleich-Plattform in JMP Pro können Sie alle Prognoseformeln aus verschiedenen Anpassungen speichern und die beste Kombination aus Anpassung, Einfachheit, Sparsamkeit und Validierung heranziehen. JMP Pro kann diesen Vergleich fast automatisch vornehmen und dann die Modelle auf unterschiedliche Weise mit traditionellen oder alternativen Anpassungsmetriken vergleichen. Gleichzeitig können Sie mit den Analysediagrammen für die Modelle interaktiv ermitteln, welche Faktoren jedes Modell als wichtig einstuft. Die Anpassungsstatistiken, diagnostischen Darstellungen und Profiler werden im Bericht ausgegeben, um einen einfachen Vergleich der Modelle zu ermöglichen und Sie dabei zu unterstützen, die richtige weitere Bearbeitungsweise zu finden.

Gütekriterien für Prognosemodelle berechnen

Bootstrapping führt eine Näherung der Stichprobenverteilung einer Statistik durch. Die Daten werden neu gesampelt (mit Zurücklegen) und die Statistik wird berechnet. Dieser Prozess wird wiederholt, um eine Verteilung für die Statistik zu erhalten. JMP Pro ist die einzige Statistiksoftware, mit der Sie ein Statistik-Bootstrapping vornehmen können, ohne eine einzige Programmzeile schreiben zu müssen. Bootstrapping mit einem einzigen Klick bedeutet, dass nur noch ein Klick erforderlich ist, um das Bootstrapping eines beliebigen Werts in einem JMP-Bericht durchzuführen.

Diese Technik ist nützlich, wenn parametergesteuerte Annahmen zweifelhaft sind oder sein könnten. Sie können das Bootstrapping mit einem einzigen Klick als Alternative verwenden, um die Unsicherheit in Ihren Vorhersagemodellen zu messen. Beispiel: Versuchen Sie die Anwendung von Bootstrapping-Techniken auf nichtlineare Modellergebnisse, die für Vorhersagen verwendet werden. Bootstrapping ermittelt Vertrauensbereiche für Ihre Schätzer mit weniger Ausnahmen. Durch das Bootstrapping mit einem einzigen Klick in JMP Pro können Sie diese leistungsstarke analytische Technik nutzen, ohne komplexen Schleifencode schreiben zu müssen.

Bootstrapping-Demo mit JMP 10 ansehen

Exakte Tests

Mithilfe exakter Tests können Sie zuverlässige Rückschlüsse ziehen, wenn Sie nur wenige Daten haben, die Daten stark gebunden oder unausgewogen sind und die Annahmen und Annäherungen einer entsprechenden Theorie auf der Basis großer Stichproben zweifelhaft sind. Für die Kontingenzanalyse stellt JMP Pro exakte Versionen des Fisher-Tests (zur Verknüpfung von Zeilen und Spalten), des Cochran-Armitage-Tests (für Trends von Binomverteilungen auf der Ebene einer zweiten Variablen) und der Kappa-Statisik (zum Test der Vereinbarkeit von zwei Variablen derselben Ebene) bereit.

Auf der Plattform „Einfaktoriell“ bietet JMP Pro immer, wenn die X-Variable zwei Ebenen hat, exakte Versionen des Wilcoxon- (Mann-Whitney), Median-, van der Waerden- und Kolmogorov-Smirnov-Tests. Alle exakten Tests sind in die Plattform der Anpassung von Y nach X integriert. Sie werden verfügbar, sofern die ausgewählten X- und Y-Werte die korrekten Bedingungen erfüllen. Dies gestattet unerfahrenen Benutzern die Verwendung von Inferenzmethoden, die sich in allen Situationen in der Praxis zuverlässig erweisen.