Erleben Sie JMP Pro in Aktion
Die gesamte Leistungsfähigkeit – ganz ohne Komplexität
Erstellung besserer Modelle
Ohne die richtigen Werkzeuge für die Vorhersageanalyse ist die Erstellung eines Modells, das den Erfolg bei neuen Kunden, neue Prozesse oder neue Risiken beschreibt, denkbar schwer. JMP Pro bietet eine Vielzahl von Algorithmen zum Erstellen besserer Modelle.
Bessere Entscheidungen dank besserer Vorhersagemodelle
Verbessern Sie die Aussagekraft Ihrer Vorhersagemodelle mit verschiedenen Datentypen, einschließlich unstrukturierter Textdaten aus Reparaturprotokollen, technischen Aufzeichnungen sowie Antworten und Kommentaren aus Kundenumfragen. Sie können diese Daten mit JMP Pro organisieren und in nützliche Ergänzungen für Ihre Vorhersagemodelle verwandeln, die zu verlässlicheren Entscheidungen beitragen.
Mehrere Modelle effizienter prüfen, anpassen und vergleichen
Der Umgang mit Ihren Modellen muss nicht mühsam sein – JMP Pro macht es Ihnen leicht, mit dem Modell-Screening die beste Anpassung an Ihre Daten zu finden. Erstellen Sie ganz einfach Kandidatenmodelle, um anschließend Score-Code in C, Python, JavaScript, SAS oder SQL zu erstellen, zu analysieren und zu vergleichen.
Von wenig Wissen zu viel Wissen – genau darum geht es in der Entwicklungs- und Prozessplanung. Man versorgt das Unternehmen kontinuierlich mit Wissen.
Seagate
Ted Ellefson, Managing Principal Engineer in Mechanical R&D
Die Hauptfunktionen von JMP Pro
Vorhersagemodelle und Validierung
Verwenden Sie die umfangreichen Algorithmen von JMP Pro zur effektiveren Erstellung und Validierung Ihrer Modelle.
Modell-Screening und -Vergleich
Erstellen Sie eine Vielzahl von Modellen und ermitteln Sie das beste Modell für das zu lösende Problem.
Formeldepot und Scorecode
Organisieren Sie Ihre Modelle und speichern Sie Modell-Score-Code in SAS, C, Python, JavaScript oder SQL.
Strukturgleichungsmodellierung (Structural Equation Modeling, SEM)
Verwenden Sie dieses Framework, um eine Vielzahl von Modellen anzupassen, darunter konfirmatorische Faktorenanalyse, Pfadmodelle, Messfehlermodelle und latente Wachstumskurvenmodelle.
Moderne Modellierung
Nutzen Sie moderne Modellierungstechniken, einschließlich der verallgemeinerten Regression mit Bestrafung, für die Erstellung besserer Modelle, selbst wenn die Datenlage nicht einfach ist.
Funktionale Datenanalyse
Der Funktionale Datenexplorer (FDE) ermöglicht die Modellierung von Funktions-, Signal- und Reihendaten.
Zuverlässigkeitsblockdiagramme
Lokalisieren und beheben Sie einfach Schwachstellen in Ihrem System, sodass Sie besser informiert sind und zukünftige Systemausfälle vermeiden können.
Simulation reparierbarer Systeme
Simulieren Sie Systemreparaturereignisse, um Ausfallzeiten und Anzahl sowie Kosten von Reparaturereignissen zu ermitteln.
Abdeckende Arrays
Entwerfen Sie Versuche, bei denen die Wahrscheinlichkeit, Fehler zu finden, möglichst groß und die Kosten und der Aufwand möglichst gering sind.
Begriffsauswahl und Sentimentanalyse
Unstrukturierte Daten können zur Identifizierung von Begriffen in Verbindung mit einer Zielgröße sowie zur grundlegenden Stimmungsanalyse verwendet werden.
Gemischte Modelle
Analysieren Sie Daten zu Zeit und Raum, wobei mehrere Subjekte gemessen oder Variablengruppen korreliert werden.
Uplift-Modelle
Prognostizieren Sie Kundensegmente, die am wahrscheinlichsten positiv auf ein Angebot reagieren, um gezielte Marketingentscheidungen zu treffen.
Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM)
Passen Sie Modelle mit nicht-Gauß'schen Zielgrößenvariablen und zufälligen Designeffekten an.
Erfahren Sie, warum sich führende Unternehmen für JMP entscheiden:
JMP® Live
Kollaborative Analysesoftware für einen sicheren, unternehmensweiten Wissensaustausch
JMP® Clinical
Software für klinische Datenanalyse sorgt für Sicherheit und Effizienz bei Studien
