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JMP® Pro

Logiciel d'analyse prédictive pour les scientifiques et les ingénieurs

Toute la puissance. Sans aucune complexité.
JMP data visualization illustration - bubble plot

Toute la puissance. Sans aucune complexité.

Développez la valeur de JMP pour résoudre des problèmes analytiques plus importants et plus complexes grâce aux dernières techniques en matière de science des données, notamment la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique.

Créer de meilleurs modèles

Sans outils d'analyse prédictive adéquats, la création d'un modèle pour anticiper ce qui se passera avec les nouveaux clients, les nouveaux processus ou les nouveaux risques s'avère bien plus difficile. JMP Pro propose une multitude d'algorithmes pour mettre en place de meilleurs modèles.

Optimiser les modèles prédictifs pour améliorer les décisions

Renforcez le pouvoir de vos modèles prédictifs avec différents types de données, y compris les données textuelles non structurées recueillies (journaux de réparations, rapports d'ingénieurs, commentaires de clients ayant répondu à une enquête, etc.). JMP Pro permet de classer ces données et de les transformer en informations exploitables pour vos modèles prédictifs, afin de mieux éclairer vos décisions.

Cribler, ajuster et comparer plusieurs modèles plus efficacement 

La gestion de vos modèles ne doit pas être une corvée. Grâce au criblage, JMP Pro vous propose des modèles qui correspondent au mieux à vos données. Créez facilement des modèles candidats puis profiler, comparez et générez du code de scoring en C, Python, JavaScript, SAS ou SQL.


Partir de connaissances faibles pour atteindre un niveau de connaissance élevé, voilà la mission de l'ingénierie de conception et de l'ingénierie des procédés. Ces disciplines apportent continuellement des connaissances à l'entreprise.

Seagate
Ted Ellefson, ingénieur de gestion en chef, département R&D mécanique

Prenez de meilleures décisions grâce à de puissantes analyses prédictives.

Principales fonctionnalités de JMP Pro

  • Modélisation prédictive et validation croisée

    JMP Pro offre un grand nombre d'algorithmes avancés pour vous permettre de créer et valider vos modèles plus efficacement.

  • Criblage et comparaison de modèles

    Créez divers modèles, puis identifiez celui qui se prête le mieux à la problématique que vous essayez de résoudre.

  • Dépôt des formules et code de scoring

    Organisez vos modèles et enregistrez le code de scoring du modèle dans SAS, C, Python, JavaScript ou SQL.

  • Modélisation d'équation structurelle

    Utilisez cette structure pour ajuster tout un éventail de modèles, notamment les modèles d'analyse factorielle confirmatoire, d'erreur de mesure, de courbe de croissance latente ainsi que les modèles en pistes causales. 

  • Modélisation moderne

    Utilisez de nouvelles techniques de modélisation, telles que la régression généralisée à l'aide de méthodes avec pénalité, pour créer de meilleurs modèles, même avec des données complexes.

  • Analyse de données fonctionnelles

    Créez des modèles de données qui sont des fonctions, des signaux ou des séries avec l'Explorateur de données fonctionnelles.

  • Diagrammes de fiabilité

    Comblez aisément les lacunes de votre système et anticipez mieux les dysfonctionnements à venir.

  • Simulation des systèmes réparables

    Simulez les événements de réparation de vos systèmes afin d'évaluer les temps d'arrêt, le nombre d'événements réparables, ainsi que leur coût.

  • Tableaux de recouvrement

    Créez des plans d'expériences qui maximiseront la probabilité de trouver des défauts dans les délais et budgets les plus serrés possibles.

  • Sélection de termes et analyse des sentiments

    Utilisez vos données non structurées pour repérer les termes associés à une réponse et explorer les sentiments élémentaires.

  • Modèles mixtes

    Combinez données de temps et d'espace dans vos analyses pour mesurer plusieurs sujets ou corréler plusieurs groupes de variables.

  • Modèles uplift (levier)

    Identifiez les segments de consommateurs les plus sensibles à une action, pour des décisions marketing plus ciblées.

  • Modèles linéaires mixtes généralisés

    Ajustent les modèles avec des variables de réponse non gaussiennes et des effets de plan aléatoires.

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