JMP^®

데이터 획득

Excel 파일을 가져오고, 텍스트 파일을 읽고, ODBC 호환 데이터베이스에서 데이터를 추출하는 등 다양한 형식의 데이터를 손쉽게 탐색합니다.

데이터 정리

부정확한 분석 결과로 이어질 수 있는 이상치, 입력 오류, 결측치 및 기타 불일치 항목을 선별합니다.

데이터 시각화

데이터를 동적으로 탐색하고 그래프로 작성하여 데이터의 의미를 전달하는 시각화 자료를 개발합니다.

기본 데이터 분석

히스토그램, 회귀, 분포 적합화 및 기타 분석 도구를 사용하여 데이터 탐색을 시작합니다.

텍스트 탐색

단어 또는 구문을 추출하거나 단어를 시각화하고 구성하여 텍스트에서 잠재 정보를 찾아냅니다.

데이터 그룹화, 필터링 및 부분집합 생성

데이터를 신속하게 정렬하여 드러나는 패턴을 찾아내고 주요 결과물에 초점을 맞춥니다.

실험계획법(DOE)

당면한 문제를 기초로 예산, 시기 및 기타 제약 조건을 고려해 실험을 계획합니다.

통계적 모형화

통계 모형을 사용하여 추세와 패턴을 파악함으로써 비즈니스, 경쟁업체 및 고객에 대한 이해도를 높입니다.

가정 상황(what-if) 분석

시나리오 분석을 통해 예상되는 반응의 패턴과 각 요인이 반응에 미치는 영향을 보여줍니다.

신뢰성 분석

제품 성능에 대한 통찰력을 확보하고 재료 또는 공정의 결함을 찾아내며 설계의 취약점을 해결합니다.

품질 및 공정 엔지니어링

JMP를 사용하여 품질 개선을 통해 높임으로써 고객 불만을 최소화하고 기대치를 뛰어넘는 제품과 서비스를 제공합니다.

소비자 및 시장 조사

데이터 마이닝, 설문 조사 분석, 선택 컨조인트 실험 및 기타 도구를 활용하여 변화하는 시장을 파악하고 대응합니다.

결과 공유

JMP를 사용하는 사람은 물론 사용하지 않는 사람과도 동적 시각화 자료를 다양한 형식으로 공유합니다.

자동화 및 스크립팅

스크립팅을 통해 프로세스를 자동화하고 분석 보고서를 재생성하며 새로운 JMP 기능을 추가합니다.

나만의 JMP 구성

원하는 방식으로 작동하도록 모든 측면에서 JMP 설정을 사용자 정의합니다.

분석 허브

JMP 인터페이스를 통해 SAS^®, MATLAB, R, Python 등의 다른 분석 도구를 활용합니다.