JMP® Pro

Tecniche sofisticate per analisi avanzate

JMP Pro, la versione avanzata dello strumento di analisi JMP, permette di utilizzare i dati a disposizione per anticipare e pianificare meglio il futuro.

Realizzato per soddisfare le esigenze di scienziati e ingegneri, il software di analisi statistica JMP Pro di SAS offre funzionalità avanzate di accesso e manipolazione dei dati, interattività, analisi complete ed espandibilità, tutte caratteristiche distintive di JMP, oltre a numerose tecniche supplementari. L'ultima versione introduce tecniche analitiche avanzate quali regressione generalizzata, modelli ad effetti misti, analisi avanzate delle ricerche di mercato, diagrammi a blocchi sull'affidabilità e molto altro ancora. JMP Pro offre anche funzioni di modellizzazione predittiva con crossvalidation, confronto dei modelli e calcolo della media, test esatti e bootstrapping con un clic.

Aspetto ancora più importante, JMP Pro aiuta a costruire i resoconti e a comunicare i risultati tramite rappresentazioni interattive facilmente comprensibili e fruibili da terzi.

Se già utilizzate JMP, vi farà piacere sapere che tutte queste funzioni statistiche sono disponibili in un familiare ambiente desktop con database in-memory. Se invece siete alle prime esperienze, scoprirete le nuove frontiere dell'analisi dei dati e vedrete come JMP Pro permette di affrontare anche i problemi statistici più sofisticati con grande semplicità.

Principali vantaggi di JMP Pro

Schermate di JMP Pro

Principali vantaggi di JMP® Pro

Esecuzione di analisi sofisticate

JMP Pro include una serie completa di algoritmi per la costruzione di modelli più efficaci con i dati a disposizione. Per il data mining sono disponibili numerose tecniche: modelli di alberi di decisione (incluse foreste e alberi di bootstrap), modelli di reti neurali, regressione generalizzata (con penalizzazione), regressione stepwise con crossvalidation, minimi quadrati parziali (PLS), modellizzazione uplift e molto altro ancora.

Per modellare l'affidabilità di un sistema complesso, JMP Pro include funzioni per la costruzione di diagrammi a blocchi che permettono di progettare un modello del sistema, eseguire analisi "what-if", potenziare i punti deboli e diminuire la probabilità di insuccesso. Le funzionalità di modellizzazione mista di JMP Pro permettono di costruire e adattare i modelli misti in presenza di dati spazio-temporali. JMP Pro offre numerosi strumenti per la selezione di variabili nelle attività di modellizzazione. Oltre alle suddette tecniche, JMP Pro include anche altre funzioni di analisi avanzate, tra cui test esatti e bootstrapping con un clic. I metodi di analisi offerti rimuovono qualsiasi ostacolo all'esplorazione statistica e aumentano la capacità di scoprire il messaggio nascosto nei dati. In questo modo l'utente può migliorare il livello di innovazione, sfruttare un approccio più proattivo e disporre di maggiore controllo sul futuro.

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Velocità superiore

Foreste di bootstrap

Sulla base di una serie casuale di sottoinsiemi dei dati disponibili, vengono generate decine di alberi decisionali all'interno di una foresta di bootstrap, in cui viene computata la media dell'influenza calcolata per ciascun fattore negli alberi stessi.

La gamma completa di tecniche statistiche avanzate offerte da JMP Pro non si traduce in difficoltà di utilizzo o perdita di tempo per la costruzione dei modelli. Al contrario, JMP Pro permette di ottenere risposte in tempi più brevi. Grazie alla possibilità di costruire rapidamente modelli multipli con un flusso di lavoro con il solo uso del mouse, è possibile eseguire in poche ore o pochi minuti progetti che altrimenti avrebbero richiesto settimane di intenso lavoro. Senza dimenticare l'ampia gamma di rapporti statistici e grafici interattivi, che permettono di determinare il modello più idoneo per generalizzare i dati futuri. In pochi semplici passaggi sarete pronti a iniziare il progetto successivo.

Quanto vale il vostro tempo?

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Modelli per ottimizzare la generalizzazione

Se descrivere le prestazioni dell'anno precedente è semplice, realizzare un modello per prevedere cosa succederà con nuovi clienti, nuovi processi o nuovi rischi può essere un'operazione estremamente complessa, soprattutto in assenza di strumenti adeguati e tecnologie all'avanguardia.

Questo diagramma mostra la semplicità offerta da JMP Pro nell'analisi predittiva grazie a strumenti visivi e interattivi che agevolano l'intero processo di modellizzazione.

Questo diagramma mostra la semplicità offerta da JMP Pro nell'analisi predittiva grazie a strumenti visivi e interattivi che agevolano l'intero processo di modellizzazione.

Per ottenere modelli predittivi efficaci è necessario disporre di metodi di convalida infallibili; inoltre, in presenza di modelli estesi, vi è un rischio elevato di incorrere nei problemi legati alla sovraparametrizzazione. I modelli dovrebbero sempre essere sottoposti a crossvalidation: JMP Pro offre questa funzione tramite svariati metodi, tra cui partizionamento dei dati, k partizioni e strumenti di confronto visivo. Il principio di suddivisione in set di dati di training, convalida e test, ormai consolidato, permette di evitare le sovraparametrizzazioni e garantire che i modelli non dipendano esclusivamente dalle proprietà del campione specifico utilizzato per generarli. Tutto ciò si riflette positivamente sull'accuratezza delle previsioni, potendo contare su modelli facilmente generalizzabili e adattabili ai dati futuri.

Tuttavia, i dati osservazionali non permettono di approfondire ulteriormente l'analisi. Per ottenere un quadro completo delle dinamiche di causa-effetto è opportuno ricorrere al disegno di esperimenti (DOE). JMP mette a disposizione strumenti DOE all'avanguardia in un formato facilmente fruibile.

Crossvalidation

I dati possono essere facilmente suddivisi in set di training, convalida e test per consentire una valutazione veritiera della capacità predittiva del modello.

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Confronto di tecniche di modellizzazione multiple

Confronto di tecniche di modellizzazione multiple con JMP Pro

Possibilità di confronto dei modelli per il confronto delle stime rispetto a diverse previsioni.

Nel mondo reale, alcune tipologie di modelli si adattano bene a determinate situazioni ma poco ad altre. JMP Pro offre numerose soluzioni di adattamento a situazioni reali: è sufficiente individuare la più appropriata alle condizioni specifiche. Il confronto dei modelli di JMP Pro permette di paragonare le previsioni salvate nelle colonne di diverse stime e scegliere la migliore combinazione di bontà di adattamento, parsimonia e crossvalidation. JMP Pro esegue il confronto in modo automatico e con diverse modalità, utilizzando misurazioni tradizionali o alternative. Allo stesso tempo è possibile interagire con i profiler visuali del modello per individuare i fattori importanti scelti da ciascun modello. Per favorire un confronto semplice e rapido dei modelli e determinare la strada giusta da percorrere, vengono prodotte misure di stima, diagrammi diagnostici e profiler. È inoltre possibile eseguire con facilità il calcolo della media dei modelli o utilizzare la regressione ridge per costruire modelli complessivi delle previsioni.

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Associazione di misure di precisione alle previsioni del modello

La funzione di bootstrap consente di approssimare la distribuzione di campionamento di una statistica. JMP Pro è l'unico software di analisi statistica che consente il bootstrap su una statistica senza necessità di scrivere una sola riga di codice. Per funzione di boostrap con un clic intendiamo la possibilità reale di eseguire il bootstrap di qualsiasi quantità in un report JMP con la semplice pressione di un tasto.

Questa tecnica è particolarmente utile quando si mettono in discussione assunti modello (o in loro assenza). Ad esempio, provate ad applicare le tecniche di bootstrap a risultati di modelli non lineari utilizzati per generare previsioni o determinare gli intervalli di copertura intorno a quantili. Il bootstrap può inoltre costituire un'alternativa per misurare il grado di incertezza nei modelli predittivi. Il bootstrap permette di valutare il livello di confidenza delle stime con un numero inferiore di assunti; tutto questo è reso ancora più semplice grazie alla funzione di bootstrap con un clic di JMP Pro.

Confronto di tecniche di modellizzazione multiple con JMP Pro

Eseguite il bootstrap delle statistiche in un report JMP con un solo clic. In questo esempio sono mostrati i limiti di confidenza del bootstrap intorno al 10 percentile (quantile).

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La ricchezza di SAS a vostra disposizione®

La ricchezza di SAS a vostra disposizione

Utilizzate la crossvalidation e create modelli di reti neurali multi livello grazie al codice di scoring SAS generato automaticamente.

Parte integrante della famiglia di prodotti SAS per l'analisi predittiva e il data mining, JMP Pro è facilmente collegabile a SAS per beneficiare di un numero maggiore di opzioni, sfruttare l'imbattibile precisione di SAS Analytics e utilizzare funzionalità avanzate di integrazione dati. Con o senza collegamento a SAS, JMP Pro è in grado di generare codici SAS di scoring per nuovi dati in modo semplice e rapido con i modelli creati in JMP.

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Condivisione delle esplorazioni

L'obiettivo di JMP è sempre stato quello di favorire l'esplorazione e l'individuazione del metodo più efficace per comunicare i risultati delle esplorazioni all'interno dell'organizzazione. JMP Pro include tutte le funzioni visive e interattive di JMP, oltre a garantire l'accessibilità dei dati in modi che probabilmente ritenevate impensabili. Attraverso il collegamento dinamico di dati, grafici e statistiche, JMP Pro trasforma le vostre indagini in diagrammi tridimensionali o grafici animati che mostrano i cambiamenti nel tempo e permettono di ottenere preziose informazioni utilizzabili per la creazione dei modelli e il processo di spiegazione.

Dow Chemical ha adottato JMP Pro per la potenza offerta: i responsabili delle decisioni esigono infatti i migliori strumenti per l'esplorazione di data set estesi e l'estrazione efficiente della maggiore quantità possibile di informazioni.

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Funzionalità esclusive di JMP® Pro

JMP Pro include tutte le caratteristiche di JMP, oltre alle funzioni supplementari di analisi avanzata elencate di seguito.

Analisi statistica, modelli predittivi e data mining

Alberi di classificazione e regressione (modellizzazione di partizione)*
Foreste di bootstrap, tecnica basata su foreste casuali
Alberi con boosting
Crossvalidation
Analisi di contingenza
Misure esatte di associazione
Regressione generalizzata
Normale, binomiale, Poisson, Poisson con inflazione zero, negativa binomiale, negativa binomiale con inflazione zero, distribuzione Gamma
Tecniche di regolarizzazione: Ridge, Lazo, Lazo adattivo, Rete elastica, Rete elastica adattiva
Crossvalidation
Regressione logistica (nominale e ordinale)
Crossvalidation
Modelli ad effetti misti
Specifica di effetti fissi, casuali e ripetuti
Correlazione di gruppi di variabili, creazione di effetti per l'oggetto e continui
Scelta della struttura di covarianza ripetuta
Confronto dei modelli
Modellizzazione di reti neurali*
Gestione automatizzata di dati mancanti
Selezione automatica del numero di unità nascoste con boosting a gradienti
Adattabilità a reti neurali a uno e due livelli
Trasformazione automatizzata di variabili di input
Tre funzioni di attivazione (tangente iperbolica, lineare, gaussiana)
Salvataggio di colonne di crossvalidation generate in modo casuale
Salvataggio di covariate trasformate
Crossvalidation
Bootstrapping con un clic
Analisi a una variabile
Test non parametrici esatti
Creazione di modelli di minimi quadrati parziali (PLS)
Modelli PLS con fattori e interazioni categorici
Imputazione dei valori mancanti di tipo NIPALS
Adattabilità a modelli di superficie di risposta con personalità PLS in Stima modello
Selezione delle colonne nel diagramma di importanza della variabile e ripetizione dell'analisi solamente con le colonne selezionate
VarScale: centratura e scalabilità delle singole variabili incluse in un effetto polinomiale prima di applicare le opzioni di centratura e scalabilità
Crossvalidation
Analisi delle componenti principali (PCA)
Clusterizzazione delle variabili nell'analisi delle componenti principali (PCA)
Regressione stepwise
Crossvalidation

Ricerche sui consumatori e di mercato

Modellizzazione uplift
Tecnica di modellizzazione incrementale, true-lift, di rete
Crossvalidation

Tecnica della qualità, affidabilità e Six Sigma

Diagrammi a blocchi sull'affidabilità
Costruzione di modelli sull'affidabilità di sistemi complessi
Uso di nodi di base, seriali, paralleli, knot e K su N per la costruzione di sistemi
Costruzione di disegni nidificati utilizzando elementi dalla libreria di disegno

*Genera codici SAS pronti all'uso con SAS Model Manager

Requisiti di sistema

JMP Pro è eseguibile su sistemi operativi Microsoft Windows e Mac OS. Supporta sistemi a 32 e a 64 bit.

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