白皮書
白皮書工程師必備資料分析7大課程暨學習地圖這份電子書將介紹不同職能的工程師在資料分析領域中的建議學習路徑。
白皮書機器學習在化工與製造業中的應用在本文中，我們將說明工業數據科學的基本概念，並將其與製造工程中常見的實例相連結。接著，我們將探討如何善用尖端機器學習技術於製造業中的實際應用。
白皮書CDISC 助力高效簡化臨床試驗安全性評估這篇文章探討JMP Clinical軟體如何利用CDISC標準化數據格式有效簡化臨床試驗安全評估。文章說明CDISC標準如何提升數據互通性，並降低藥物開發的時間和成本。JMP Clinical軟體藉由CDISC標準，能快速匯入、分析臨床試驗數據，並產生易於理解的報告，協助美國FDA、日本PMDA等藥品管理機構進行審查。 文章也提到許多藥品管理機構已要求或建議使用CDISC格式提交臨床數據，JMP Clinical也成為其審查工具。 最後，文章強調標準化數據和軟體在提升審查效率和數據品質上的重要性。
白皮書《5個品質製造經典案例分析》免費下載本電子書收錄了五個來自不同產業的精彩案例剖析，收錄近50頁，分享如何運用統計方法、迴歸分析、SPC與測量系統分析（MSA）等數據分析法，搭配JMP來實踐卓越的品質管理、改善與製程能力控制。
白皮書《工程師必備資料清洗25招與常用公式手冊》免費下載這本手冊將為您介紹25種常見的資料問題及對應的解決思路與方案，以及如何在JMP中進行相應操作，更附有JMP公式編輯器中的常用公式，您可以隨時查閱~ 。
白皮書改善良率 5 個關鍵階段：品管六標準差分析指南這份電子書將介紹在品管領域如何巧妙結合JMP與六標準差。
白皮書25種常用的資料視覺化圖形及其應用電子書這份電子書將介紹工程師在日常工作中最常使用的25種資料視覺化場景與應用 。
白皮書利用實驗設計最佳化製程這份白皮書將介紹如何透過實驗設計(DOE) 加速新產品量產和製程轉移，降低生產成本 。
白皮書選擇正確的設計——在 JMP 設計探索工具 (Design Explorer) 的協助下決定實驗應收集哪些資料謂為一項具有重大影響的關鍵決策。於本文中，您將瞭解 JMP 的設計探索工具 (Design Explorer) 提供資料科學家一項簡易方式，以建構及對比多項可供比較和評估的實驗設計。
白皮書運用統計模型改良流程此白皮書會透過藥物研發製造業的案例研究，介紹統計建模的優點。
白皮書曲線資料的量測系統分析JMP Pro 以快速又簡易的方式，使用曲線資料解決量測系統分析複雜且相關的問題，表現非常出色。- 白皮書JMP 的協同合作：以 Python 和 R 使用 JMP 和 JMP Pro您偶爾可以 (或者需要) 使用 JMP 搭配開放原始碼工具。本報告將協助您開始在 JMP 中使用 Python 和 R。
白皮書JMP 實驗設計優勢這份白皮書並不會將教科書上的設計強行應用於現實世界中的問題，而是會說明如何使用 JMP 為問題量身打造設計。
白皮書可靠度成長說明這份 JMP 報告特別著重於可靠度的成長，說明如何提升產品和製程的可靠度。