看看 JMP Pro 應用案例
彙集所有功能，徹底簡化流程。
建構更好的模型
要是少了正確的預測分析工具，要建構能預測新客戶情況、新製程或新風險的模型，只會更加困難。JMP Pro 提供一組豐富的演算法，可以讓您建構出更好的模型。
改善您的預測模型，協助您做出更好的決策
運用各類資料增強預測模型的功能，這類資料包括您所收集的非結構化文字資料 - 維修記錄、工程報告與客戶調查反應意見等。運用 JMP Pro 整理資料，以及將資料轉換成預測模型可以利用的附加資源，提高您的信心，輔助您做出更好的決定。
更高效地篩選、擬合和比較多個模型
處理模型並不一定是件棘手的工作，JMP Pro 可以透過模型篩選輕鬆找到最適合您資料的模型。輕鬆構建備選模型，然後使用 C、Python、JavaScript、SAS 或 SQL 分析、比較並產生評分代碼。
從基本知識到進階知識 – 設計工程與製程工程就是這麼一回事！我們必須不斷傳遞知識給公司。
Seagate
機械研發管理首席工程師 Ted Ellefson
JMP Pro 重要特點
預測建模與交叉驗證
使用 JMP Pro 豐富的演算法集更有效地建構並驗證模型。
模型篩選與比較
建構各種模型並針對問題決定最佳解決方案。
公式庫和評分代碼
整理模型並以 SAS、C、Python、JavaScript 或 SQL 格式儲存模型評分代碼。
結構方程模型 (SEM)
使用該框架可以擬合各種模型，包括驗證性因素分析、路徑模型、測量誤差模型和潛在生長曲線模型。
現代化建模
即使是難處理的資料，也能使用新的建模技術，如使用懲罰方法的廣義迴歸，來建立更好的模型。
函數資料分析
以函數資料探索工具 (FDE) 建立函數、訊號或序列資料的模型。
可靠度方塊圖
輕鬆修復系統中的弱點，並獲得更完善的資訊，以預防未來系統發生故障。
可修復系統模擬
模擬系統修復事件，了解可修復事件中斷時間和次數，以及因此衍生的成本。
涵蓋陣列
妥善設計您的實驗，以最低的成本和時間，盡可能提高找出缺陷的機率。
字詞選擇與情感分析
運用非結構化資料找出與反應相關的字詞，並且深入研究基本情感。
混合模型
要評估多個對象或變數群組彼此相關時，分析同時牽涉到時間和空間的資料。
增益模型
預測最有可能對某項舉動出現有利反應的消費者情感，針對目標對象做出行銷決策。
廣義線性混合模型 (GLMM)
擬合具有非高斯反應變數和隨機設計效應的模型。
領先企業選擇 JMP 的原因：
