统计分析大师

JMP所集成的统计分析工具，不仅包含了回归、列联表、假设检验等所有常用的统计分析技巧，还集成了数据挖掘、时间序列等尖端分析工具，帮助用户探索海量数据之间隐含的重要信息并预测其影响；即使对庞大的数据表，JMP的分析速度也令人惊叹

数据挖掘：决策树(Decision Tree)

如果碰到大型复杂问题却没有合适的先验模型，用户运用JMP的“分割(决策树)”功能就能迅速找到那些对Y产生影响的关键因子X，并能轻松判定这些X的优先顺序。

图中是产品检测数据的决策树，经过两次自动拆分，您可以轻松获得保证产品合格（绿色表示合格品）的初步方案：Spray Rate小于404、Screen Size为3或4，在最终方案确定之前，您可以把这作为生产过程改进的过渡方案

JMP的决策树数据挖掘

您尝试过通过建模同时研究既定的若干个因子（X）和多个响应变量（Y）之间的关系吗？运用JMP的“神经网络”建模工具您就能轻松地解决这类问题。

JMP 神经网络数据挖掘

JMP的时间序列方法不但能揭示指定特性已有变化规律，还能帮助用户轻松预测它”未来“的变化趋势

图中展示的是某地矿产储量随地表以下深度的变化情况，用户使用JMP的时间序列分析工具预测出了深度在6875－6880之间的矿产储量变化趋势及其置信区间

JMP 时间序列分析

JMP6具备卓越的数据吞吐能力：支持高达42亿行、65535列的庞大数据表，足以满足用户处理海量数据的要求。JMP7及以上版本已经突破软件对数据量的限制，能满足客户对更大规模数据的分析要求。

JMP可以在短短3秒钟内对5,000,000行数据进行直方图分析(注)，是目前市场上同类软件处理速度的100多倍，这也充分体现了JMP在算法和软件工程方面的优势。
注：基于以下配置个人电脑测试：Windows XP, 3.6 GHZ Mobile Pentium, 1GB RAM