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
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左图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 |
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| 数据挖掘：神经网络 |
| 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 |
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| 时间序列 |
| 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 |
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左图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 |
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| 海量数据支持 |
| 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，创六西格玛统计分析软件之最 |
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| 领先的运算速度 |
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)，是目前市场上同类六西格玛软件处理速度的100多倍
注：基于以下配置个人电脑测试：Windows XP, 3.6 GHZ Mobile Pentium, 1GB RAM
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