JMP®

Leistungsfähige Statistiken, verknüpft mit interaktiven Grafiken, im Arbeitsspeicher und auf dem Desktop

Seit fast 25 Jahren wird die JMP-Software zur statistischen Datenanalyse von SAS als Tool der Wahl von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Datenanalysten in fast allen Branchen und Behörden eingesetzt. JMP kombiniert leistungsfähige Statistiken mit dynamischen Grafiken in-memory und auf dem Desktop. Durch interaktive und visuelle Darstellung kann JMP Einblicke liefern, die in Rohtabellen oder statischen Grafiken einfach nicht zu finden sind.

JMP verknüpft Statistiken und Daten miteinander. Daher wird es Ihnen leicht fallen, tiefer in die Daten einzutauchen, mehr Fragen zu stellen und damit die Chancen vervielfachen, neue Erkenntnisse zu gewinnen. Mit JMP entfalten sich die Analysen abhängig davon, welche Erkenntnisse die jeweiligen Daten bei jedem Schritt zulassen. Sie können Ihre Daten erforschen, ohne den Analysefluss zu verlassen oder bei neuen Fragen neue Befehle eingeben zu müssen.

JMP hebt die Datenanalyse auf eine völlig neue Ebene, Sie können schwierige Statistikprobleme mit weniger Aufwand lösen und Ihre Erkenntnisse effizienter vermitteln.

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Funktionen von JMP.

JMP Software-Screenshots

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Funktionen von JMP®

JMP ist mein wichtigstes Tool für Ad-hoc-Datenanalysen.

Kaiser Fung
Kaiser Fung
Statistiker und Autor von Numbersense

Daten importieren und verarbeiten

Der zeitaufwendigste Teil jeder Analyse ist das Importieren und Anpassen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen können. JMP überzeugt bei der Vorverarbeitung, selbst mit großen Datenmengen, und kann Daten aus gängigen Dateiformaten und von verschiedensten Speicherorten (einschließlich SAS- und ODBC-Datenbanken) importieren.

Diagramm zur Datenvorbereitung

JMP kann Daten aus gängigen Dateiformaten und von verschiedensten Speicherorten importieren. Sobald sich die Daten in der Datentabelle befinden, können sie mit JMP mithilfe einer Vielzahl von Tools zur Datenverarbeitung einfach für die Analyse vorbereitet werden.

Wenn Ihre Daten in Excel-Tabellen gesammelt wurden, extrahiert der Excel-Importassistent die Rohdaten aus mehreren Tabellen und unterschiedlichen Formaten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Auch die Extraktion von Daten aus umfangreichen Textdateien ist mit JMP einfach zu bewältigen. Sie kontrollieren, welche Daten extrahiert werden, und können daher aus Dateien, die aufgrund ihrer Größe nicht in den Arbeitsspeicher Ihres PCs eingelesen werden können, in kürzester Zeit die gewünschten Daten auslesen.

Die Bearbeitung und Organisation von Daten sind praktisch bei jeder Analyse erforderlich. Sie können Tabellen einfach verknüpfen, verketten, verschieben, trennen, vergleichen, gruppieren, sortieren oder Teilmengen erstellen, ohne auch nur eine Zeile Programmcode schreiben zu müssen. Im Tabellierungstool gruppieren und aggregieren Sie eine Tabelle mit Drag & Drop und erstellen eine Vorschau der Ausgabe, die automatisch aktualisiert wird.

Sobald Ihre Daten in einer JMP-Datentabelle eingelesen wurden, stellen Sie Ihre spezifischen analytischen Fragen, kodieren dynamisch neu, gruppieren um und erstellen gegebenenfalls neue Variablen.

Sie können nicht nur ziehen und ablegen, zeigen und klicken, sondern haben in JMP auch die Möglichkeit, eintönige und immer wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, ohne dafür Programmcode schreiben zu müssen. Damit sparen Sie Zeit und kommen schneller zum Ziel.

Excel-Importassistent in JMP

Mit dem Excel-Importassistenten können Sie in wenigen Schritten aus Ihren Excel-Arbeitsmappen eine für die Analyse bereite JMP-Tabelle erstellen.

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Datenvisualisierung

Straßenkarten in JMP öffnen

Sie können positionsbasierte Daten auf Hintergrundkarten ausgeben, zu denen auch eine Ansicht auf Straßenebene zählt.

Verwenden Sie JMP Graph Builder für das iPad, um Ihre Daten unterwegs zu studieren und Ihre Ergebnisse weiterzugeben.

Tabellen bieten keine Möglichkeit, Muster und Trends in den Daten einfach aufzuzeigen. Die Erkennung von Mustern führt aber zu neuen Erkenntnissen. JMP ist ein funktionsreiches und leistungsstarkes Datenvisualisierungs-Tool, das die statistische Datenanalyse einfacher und effizienter macht. Am Ende steht Innovation. Auf nahezu jeder Analyseplattform bietet JMP umfassende grafische Ausgaben, mit denen Sie wichtige Erkenntnisse in Form von klaren, präzisen und überzeugenden Darstellungen an Entscheidungsträger weitergeben können.

Die patentierte Funktion „Grafik erstellen“ ist oft der beste Ausgangspunkt zur Analyse Ihrer Daten. Erstellen Sie interaktiv einfache oder komplexe Grafikdarstellungen mit Polygon-Bereichskarten durch einfaches Drag und Drop. Ziehen Sie die erforderlichen Variablen an die gewünschte Stelle, wählen Sie das Grafikelement aus einer Symbolpalette und passen Sie die Anzeige an, um das Endergebnis zu erhalten.

Visualisierung von Napoleons Marsch

Erstellen Sie die Grafiken zur Visualisierung und Weitergabe der Inhalte Ihrer Daten per Mausklick mit der Funktion „Grafik erstellen“.

Sie können alle JMP-Grafiken mit Hintergrundkarten versehen, indem Sie hochwertige, integrierte Landkarten hinterlegen oder Daten auf Straßenkarten ausweisen, auf denen Elemente wie Städte, Straßen oder Gewässer eingezeichnet sind. Mit Blasendiagrammen können Sie animierte Sequenzen für Daten erstellen, um Änderungen in zahlreichen Dimensionen im Zeitablauf zu veranschaulichen.

Excel-Importassistent in JMP

Mit der Funktion „Graphik erstellen“ erschaffen Sie interaktive Landkarten von Staaten und Provinzen auf der ganzen Welt. JMP enthält diese Formdateien, Sie können aber auch andere verwenden oder eigene Landkarten erstellen.

Die verblüffenden Fähigkeiten von JMP zeigen sich am besten anhand der dynamischen Verknüpfungen. Sie können Zeilen aus jeder Grafik auswählen und sehen sofort die Auswirkungen Ihrer Auswahl in mehreren Ansichten. Damit gewinnen Sie Einblicke, die mit anderer Software nicht erkennbar sind.

Auch für die Weitergabe Ihrer Ergebnisse stehen Ihnen verschiedene Optionen zur Verfügung. Laden Sie JMP-Datentabellen in den Graph Builder für das iPad® und studieren Sie Ihre Grafiken unterwegs. Oder erstellen Sie eine interaktive Ausgabe vieler JMP-Berichte, die mit einem Browser auf jedem Gerät angezeigt werden können. Natürlich kann JMP auch Präsentations- oder Druckgrafiken in zahlreichen Dateiformaten erstellen.

Beispiele von mit JMP erstellten interaktiven HTML-Berichten

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Grundlegende Datenanalyse

Der Einsatz elementarer Ansichten für die visuelle Analyse ist oft der einfachste Weg, Ergebnisse in einem Unternehmen zu kommunizieren und in Aktionen umzusetzen. Häufig besteht der erste Schritt bei der Erforschung statistischer Daten darin, die Variablen in der so genannten univariaten Analyse einzeln zu untersuchen. In JMP sieht das so aus: Sobald Sie die Spalten ausgewählt haben, die die interessanten Daten enthalten, werden mit der Verteilungsfunktion automatisch Grafiken und Statistiken erstellt, die auf dem definierten Modellierungstyp der Variablen beruhen.

Auf Tastendruck erhalten Sie Histogramme, statistische Kennzahlen, Box-Plots und Quantile für kontinuierliche Daten, Prozessfähigkeitsanalysen, angepasste Verteilungen und Häufigkeiten für nominale oder ordinale Werte.

JMP bietet folgende Schlüsselfunktionen für die univariate statistische Analyse:
Histogramme
Beschreibende Statistik
Statistische Tests
Box-Plots
Verteilungsanpassung
Statistische Berechnungen und Simulatoren
Einfache inferentielle Prüfungen
Korrelation und Regression

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Daten filtern und gruppieren

Variablentransformation in JMP

Sie können Variablen im Startdialog einer beliebigen Plattform, in der Funktion „Grafik erstellen“ und über JSL mit einem einzigen Klick umwandeln.

Frühzeitiges Erkennen von Trends und Anpassung an sich ständig ändernde Verbraucheranforderungen sind für jedes Unternehmen entscheidend, um einen Vorsprung vor der Konkurrenz zu gewinnen. Um diesen Lernzyklus zu beschleunigen, müssen Sie in der Lage sein, Muster in Ihren Daten zu erkennen, sich auf die wichtigsten zu konzentrieren und schnell zu agieren. Sie können keine Zeit vergeuden, Stapel von Berichten zu erstellen und zu durchforsten, oder schlimmer noch, eigenen Programmcode zu schreiben, dessen Ergebnisse Sie dann abwarten müssen, bevor Sie handeln können.

JMP bietet einen radikal neuen Ansatz für die tägliche Aufgabe des Trennens und Verknüpfens von Daten. Sein Gruppierungs- und Filtermodell gestattet die sofortige in-Memory-Umgestaltung von Berichtsergebnissen. Stellen Sie sich vor, wie schnell Sie sich auf interessante Bereiche konzentrieren können, wenn es möglich ist, neue Berichte ganz einfach zu aktualisieren, indem Sie sich durch verschiedene Ebenen einer kategorialen Variablen klicken. Mit einem einzigen Klick können Sie sogar den Analysefokus auf völlig neue Maßzahlen umstellen.

Gruppierungs- und Filterfunktionen in JMP:
Lokale und globale Datenfilter zur Einschränkung auf bestimmte Teile Ihrer Daten mit oder ohne Bedingungen. Die Möglichkeit, bevorzugte Filtereinstellungen zu speichern, erhöht die Effizienz von Routine-Filteraufgaben.
Einfach zu definierende Zeilensymbole, Farben und Beschriftungen für die Ausgestaltung von Grafikberichten und Datentabellen.
Spaltenwechsler für den Tausch von Variablen in einem Grafik- oder Statistikbericht. Wenn Sie die Variablen manuell schrittweise oder in Form einer Animation durchgehen, können Sie selbst unter Hunderten von Variablen Muster und Anomalien erkennen.
Transformationen zur direkten Berechnung abgeleiteter Variablen. Bleiben Sie im Fluss, während Sie Daten analysieren und mit einem einzigen Klick viele statistisch oder mathematisch transformierte Spalten Ihrer Daten erstellen.

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Statistische Versuchsplanung

Viele Organisationen beschränken sich auf A-B-Tests für die Versuchsplanung. Wenn aber immer nur zwei Konstellationen gegeneinander getestet werden und viele Faktoren betroffen sind, verläuft der Lernprozess nur sehr langsam.

Die Versuchsplanung (DOE - Design Of Experiments) in JMP ist hingegen eine bewährte und praktische Herangehensweise an die Untersuchung und Auswertung eines mehrdimensionalen Parameterraums, wie er in der Praxis nahezu immer anzutreffen ist. Mit multifaktoriellen Experimenten lernen Sie schneller und mit minimalen Kosten, indem Sie nicht nur die Wirkung eines einzelnen Faktors testen, sondern auch die kombinierten Auswirkungen von zwei oder mehr Faktoren. JMP bietet zukunftsweisende Funktionen für die Versuchsplanung und unterstützt Sie beim Entwurf der optimalen Versuchsplanungen, mit denen Sie spezifische Fragen beantworten können. JMP bietet auch zahlreiche, speziell auf Ihre Versuchsplanung angepasste und einfach zu verwendende Analysen.

Mit JMP ist es nicht nötig, Ihr Problem in ein vorgegebenes Design zu pressen und zu riskieren, dabei Ressourcen zu verschwenden. Die einzigartige Design-nach-Maß-Funktion erstellt ein Design, das genau zu Ihrem Problem passt und kundenspezifische Bedingungen wie Zeit, Budget und andere Nebenbedingungen berücksichtigt.

Häufig werden bei den Analyseproblemen schwer änderbare Variablen vorgegeben, wie etwa die Temperatur eines Reaktorkessels oder der Standort eines Getreidefelds. Ein völlig randomisiertes Design würde erfordern, dass solche Faktoren nach den einzelnen Experimenten verändert werden. Dies ist natürlich nicht nur unpraktisch, sondern auch kostentreibend. Der für solche Situationen am besten geeignete Versuchsplan ist das so genannte Split-Plot-Design. JMP kann I-optimale Split-Plot-, Split-Split-Plot- und Strip-Plot-Designs erstellen. JMP enthält auch die passende Restricted Maximum Likelihood Methode (REML) mit zufälligen Effekten in der Tabelle, in der sich die Daten des Versuchs befinden, damit die Analyse möglichst präzise, aber auch einfach durchgeführt werden kann. Kein anderes gängiges Softwarepaket bietet eine derart hohe Flexibilität für Split-Plot-Versuchee.

Neben der Design-nach-Maß-Funktion unterstützt JMP auch das klassische Screening (z. B. teilfaktorielle Versuchspläne), Wirkungsflächen, vollfaktorielle, nichtlineare und Mischungs-Versuchspläne ebenso wie erweiterte Versuchspläne, beispielsweise beschleunigte Lebensdauertests und Designs für die Modellierung mittels Computersimulation wie Cluster-basierte und raumfüllende Designs, die Nebenbedingungen für Faktoren zulassen.

Definitive Screening-Designs in JMP

Ein Korrelationsdiagramm für ein definitives Screening-Design. Keiner der Hauptfaktoren ist mit einem anderen korreliert.

JMP ist zudem die einzige Software, die definitive Screening-Designs anbietet. Definitive Screening-Designs sind die wichtigste neue Designklasse der letzten 20 Jahre. Sie werden eingesetzt, um die entscheidenden Faktoren mit wesentlichem Einfluss effizient und zuverlässig zu identifizieren und von den vielen unerheblichen Faktoren zu unterscheiden, die eine vernachlässigbare Wirkung haben. Ein herkömmliches Screening-Design könnte fälschlicherweise einen Faktor aussieben, der in Wahrheit eine starke Krümmungswirkung hat. Wenn Wechselwirkungen vorhanden sind, erfordern herkömmliche Screening-Designs nachgelagerte Experimente, um Mehrdeutigkeiten aufzulösen. Diese Einschränkungen existieren nicht, wenn definitive Screening-Designs verwendet werden.

JMP DOE

Nutzen Sie die erstklassigen Funktionen in JMP für die Versuchsplanung.

JMP DOE

Nutzen Sie die erstklassigen Funktionen in JMP für die Versuchsplanung.

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Statistische Modellierung

Statistische Modellierung

Wählen Sie die Funktion „Schrittweise“ in „Modell anpassen“ für die schrittweise Regression, alle möglichen Modelle und Modellmittelung.

Logistische Regression in JMP

Verwenden Sie die Plattform „Anpassung von Y nach X“ oder „Modell anpassen“ für die nominale oder ordinale logistische Regression.

Durch die Trennung der Daten in Signal- und Rauschfaktoren können Trends und Muster in statistischen Modellen präzise beschrieben werden, mit denen Sie viele Informationen über Ihr Unternehmen, Ihre Konkurrenz und Ihre Kunden gewinnen können. Mit diesem Wissen planen Sie die optimalen Maßnahmen für ein gezieltes Wachstum Ihres Unternehmens.

Die Erstellung nützlicher Modelle ist teils Wissenschaft und teils Kunst. JMP verfügt über eine Vielzahl statistischer Plattformen, mit deren Hilfe Sie nützliche Modelle Ihrer Daten erstellen können. Mithilfe von Methoden, die Beziehungen zwischen den Variablen eines Prozesses aufdecken, treffen Sie mit JMP nicht nur Vorhersagen, sondern finden auch Einstellungen für Faktoren, die eine optimale Leistung bewirken. JMP verfügt über eine Reihe linearer und nichtlinearer Optionen zur Anpassung von Modellen. Diese unterschiedlichen Anpassungstools unterstützen Sie dabei, die richtigen Entscheidungen zu treffen, wie auch immer Ihre Daten beschaffen sind.

Im Zentrum des Modellierungs-Toolkits von JMP steht die Plattform „Modell anpassen“. Hiermit können Sie Modellbegriffe bilden und aus einer Methodenbibliothek auswählen, wie etwa die Standardmethode der kleinsten Quadrate sowie schrittweise, MANOVA-, generalisierte lineare, loglineare Varianz oder logistische Regression (nominal und ordinal). JMP passt Modelle auch mit REML an und verfügt über erweiterte multivariate Modellierungsverfahren, einschließlich Hauptkomponenten, partielle kleinste Quadrate (Partial Least Squares, PLS), Cluster, Item-Analyse und Partition-Modelle.

Die Plattform der Anpassung von Y nach X ist für die Modellierung von Abhängigkeiten zwischen einer einzigen Eingabe und einem einzigen Ergebnis vorgesehen. Diese Plattform unterstützt einfache lineare Regression, logistische Regression, ANOVA-, ANOM- und Kontingenzanalysen. Sie berücksichtigt die Modellierungstypen der verwendeten Variablen und vereinheitlicht damit viele verbreitete Methoden, wenn Sie die Kombinationsmöglichkeiten nicht benötigen, die die Funktion „Modell anpassen“ bietet.

Zu häufig besteht die Extraktion aussagekräftiger Schlussfolgerungen aus unstrukturierten Daten aus einem mühsamen Prozess, bei dem jeweils eine Variable oder ein Ergebnis untersucht wird, um die Haupteinflussfaktoren herauszufinden. Wenn in Ihren Daten Werte fehlen oder Ausreißer enthalten sind, kann es sehr schnell zu Problemen kommen. JMP unterstützt Sie bei der Erstellung von Modellen mit vielen Spalten, indem automatische Optionen für das Screening der Ergebnisse bereitgestellt werden, um die Beziehungen zwischen X- und Y-Variablen zu ermitteln. Moderne Techniken zur Anpassung der Aussagekraft – beispielsweise die False Recovery Rate – unterstützen Sie zudem bei der Ableitung nützlicher Schlussfolgerungen.

Die Plattform „Partition“ ermöglicht eine interaktive Klassifikation und stellt Entscheidungsbäume bereit.

Die nichtlineare Plattform von JMP erleichtert Ihnen die Anpassung nichtlinearer Modelle an Ihre Daten. Die in die Software integrierte Bibliothek vereinfacht die Anpassung gängiger Bioassay- und pharmakokinetischer Modelle. Durch die Definition geeigneter Formelspalten können Sie buchstäblich jedes nichtlineare Modell anpassen.

Erweiterte Modellanpassungsfunktionen in JMP umfassen Modelle für neuronale Netze und Entscheidungsbäume.

Ungeachtet der Modellierungstechniken, die für Ihre Daten erforderlich sind, können Sie rasch und einfach nützliche Modelle in JMP erstellen.

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Was-wäre-wenn-Analyse

Das Erstellen von Modellen ist nutzlos, wenn der durch die Erkenntnisse erforderliche Handlungsbedarf nicht vermittelt werden kann. Mit JMP vermitteln Sie Modellergebnisse und stellen Was-wäre-wenn-Szenarien visuell dar, um die Muster erwarteter Ergebnisse und die Gewichtung darauf wirkender Faktoren zu verstehen. In JMP loten Sie diesen Parameterraum visuell durch den Profiler aus, ein dynamisches Tool für die Interaktion mit Ihrem Modell, unabhängig von der Art seiner Erstellung. Mit dem Profiler greifen Sie einen Faktor auf, passen seine Ausprägung dynamisch an und sehen sofort die Auswirkungen auf das Ergebnis in einer Weise, die in einer Tabelle statistischer Koeffizienten nie möglich wäre.

Außerdem bietet JMP folgende Möglichkeiten:
Einrichten von Optimierungskriterien für abhängige Variable und anschließendes Berechnen der Faktorenausprägungen, die für alle Zielgrößen die optimalen Ergebnisse liefern.
Einsatz der Monte Carlo-Simulationstechniken zur Risikobewertung, wenn die Eingabedaten vage sind.
Zielgrößenberechnung über einen kompletten Parameterraum und Ausfiltern brauchbarer Bereiche.
Verwendung anderer, spezialisierterer Profildiagramme zur Visualisierung des erwarteten Ergebnisses.
Gewichtung von Variablen in JMP

Erforschen Sie Ihren Spielraum unabhängig von der Anzahl der Variablen mit dem Vorhersage-Analysediagramm. Simulieren Sie die Verteilung eines Ergebnisses, um Was-wäre-wenn-Analysen mit der Monte-Carlo-Simulation zu erstellen.

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Zuverlässigkeitsanalyse

Lebensdauerdiagramm

Verwenden Sie die Zuverlässigkeits- und Lebensdauer-Plattform, um Lebensdauer bzw. Ausfälle zu untersuchen und zu modellieren.

Das Vermeiden von Ausfällen und die Reduktion von Garantiefällen sind zwei der wichtigsten Gründe für den Einsatz bewährter Techniken, die ein umfassendes Verständnis des Verhaltens Ihrer Produkte über einen längeren Zeitraum erlauben. Mit JMP finden Sie Material- und Prozessfehler und identifizieren Konstruktionsschwächen, sodass Sie erkennen können, wie Sie diese am besten beheben.

Müssen Sie die am besten geeignete Verteilung für die Zuverlässigkeitsanalyse der Lebensdauer Ihrer Produkte und Bauteile ermitteln? Lassen Sie JMP automatisch einen großen Bereich von Zuverlässigkeitsverteilungen bewerten, um den besten Fit zu finden. Mit der Analyse der Lebensdauerverteilung in JMP können Sie eine nichtparametrische Verteilung sowie 19 parametrische Verteilungen eingeben und die Anpassungen visuell überprüfen.

Anpassung von Verteilungen

Verwenden Sie die Zuverlässigkeitsplattform zur Lebensdauerverteilung, um eine Reihe von Lebensdauerverteilungen zu vergleichen und sie anzupassen.

JMP bietet eine Fülle von Möglichkeiten für die Zuverlässigkeitsanalyse:
Lebensdauer-Anpassung
Lebensdauer-Anpassung mit einem Faktor (z. B. beschleunigte Ausfallmodelle)
Durchführung von Rekurrenzanalysen
Modellierung von Verschleiß
Schätzung von Überlebens-, parametrischen Überlebens- und proportionalen Risikomodellen
Design beschleunigter Lebensdauertests (ALT)
Crow-AMSAA-Analyse von reparierbaren Systemen
Vorhersage von Gewährleistungsfällen aus Fehlerdaten

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Qualitätsmanagement und Prozessplanung

Der Markt verlangt nach ständigen Verbesserungen. Sie möchten die Zeiten bis zur Marktreife Ihrer Produkte verkürzen, dabei aber sicherstellen, dass Sie den Ruf Ihrer Marke durch die Minimierung von Kundenbeschwerden bewahren und Produkte oder Dienstleistungen bereitstellen, die die Erwartungen der Kunden erfüllen oder gar übertreffen. Sie können JMP mit seinen Tools und modernen statistischen und grafischen Verfahren zum Mittelpunkt Ihres Qualitätsprogramms machen.

Sie können Prozesse mit der gesamten Palette der Regelkarten in JMP überwachen oder mithilfe der einzigartigen Regelkarten-Erstellungsfunktion durch Drag-und-Drop interaktiv Qualitätsregelkarten erstellen. Mit einem der Funktion „Graphik erstellen“ ähnlichen Vorgehen erstellen Sie in der Regelkarten-Erstellungsfunktion Was-wäre-wenn-Analysen aus Ihren Prozessdaten und untersuchen dann viele Untergruppen und Phasenvariablen sowie deren Auswirkungen auf Ihren Prozess. Die so erzielte Darstellung von Problemen ist mit statischen Regelkarten nicht möglich.

Ausgabe interaktiver HTML5-Berichte in JMP

Gewinnen Sie mit der einfachen Drag-und-Drop-Methode der Regelkartenerstellung schnelle Einblicke in Prozessdaten. Identifizieren Sie visuell Gruppierungen, um Muster zu erkennen und Probleme zu lösen.

Die Plattform der Prüfmittelfähigkeitsanalyse unterstützt mehrere Analysemethoden, einschließlich der Bewertung des Messvorgangs (Evaluating the Measurement Process, EMP) nach Donald J. Wheeler. Andere Funktionen für die Qualitätsanalyse sind für die Durchführung von Übereinstimmungsprüfungen R&R sowie zur Erstellung von Pareto-Diagrammen vorgesehen. Sie können einfach Quellen der Ausreißervariation in Ihren Messprozessen erkennen, Produktfehler auswerten und Prozesse auf Stabilität testen. Mit JMP können Sie auch Eingriffsbedingungen erforschen und die Ursachenanalyse durchführen.

Messsystemanalyse (MSS)

Die Messsystemanalyse-Plattform (MAS) bietet die integrierte Möglichkeit, die Variation innerhalb von Mess- und Eichsystemen zu beurteilen.

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Verbraucher- und Marktforschung

Marktforschungsanalyse in JMP

Analysieren Sie komplexe Umfragedaten mit umfassender Kontrolle der Fragestrukturen, Berichtspräsentation und statistischen Tests.

Faktorenanalyse

Führen Sie eine Faktorenanalyse mit Hauptkomponenten oder Maximum-Likelihood und mehreren Rotationsmethoden durch.

Choice-Versuchsplan

Erkennen Sie Kundenvorlieben mit Choice-Versuchsplänen.

Das Marketing ist in fast allen Domänen eine hochkomplexe Angelegenheit, die sich unter dem Einfluss der digitalen Technologien rasant weiterentwickelt. Dabei bleiben aber die wichtigsten Unternehmensprämissen gleich: Erkennen von ertragreichen Wachstumschancen, Entwicklung der besten Produkte und Services, Auswahl der besten Marketingmaßnahmen und Maximierung des Wirkungsgrads für das gesamte Unternehmen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Sie Ihre Marke in sozialen Netzen verankern, auf das Feedback von Kunden hören und Ihre Produkte und Services entsprechend anpassen. Unabhängig davon, ob Sie explorative, deskriptive oder kausale Untersuchungen in Primär- oder Sekundärquellen betreiben, stellt JMP eine umfassende Palette von Tools für eine rasche und einfache Wertschöpfung auf metrischen und nicht metrischen quantitativen Daten bereit.

Die Funktionen für die Erforschung des Verbraucherverhaltens in JMP umfassen:
Analyse kategorieller Daten (Marktforschung)
Die Möglichkeit des Datenimports aus zahlreichen externen Dateiformaten, einschließlich SPSS Desktop Reporter
Ein-Klick-Analyse von Antworten auf einfache, weiterführende, mehrfache und merkmalsgestützte Fragen
Choice-Versuchspläne zur Optimierung des Designs Ihrer Produkte basierend auf dem Feedback der Verbraucher
Faktoren- und Itemanalysen
Segmentierung und Clustering (hierarchisches und K-Means-Clustering)
Faktorenanalyse

Hierarchisches und K-Means-Clustering sind in der Multivariat-Plattform verfügbar.

Unabhängig vom Grad Ihres statistischen Fachwissens unterstützt JMP Sie bei neuen Einblicken in das Verbraucherverhalten und ermöglicht Ihnen die Weitergabe der Ergebnisse an andere Beteiligte zur gemeinsamen Abstimmung und Umsetzung von Maßnahmen.

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Erweiterbarkeit durch Skripterstellung

Der Kauf von Software, die nicht in der Lage ist, über Ihre anfänglichen Anforderungen hinaus mitzuwachsen, führt dazu, dass sie bald nicht mehr mithält und kostspielig ersetzt werden muss. JMP enthält einfache und komplexe Funktionen für die Anpassung an verschiedene Benutzergruppen und sogar die Erweiterung der Software, um die einzigartigen Herausforderungen zu bewältigen, die mit der verstärkten Nutzung und einem wachsenden Unternehmen einhergehen.

Sie können mit der funktionsreichen JMP Scripting Language (JSL) interaktiv arbeiten und die erzielten Ergebnisse zur Wiederverwendung speichern. Erfahrene Anwender können neue Funktionen entwickeln, um Probleme zu lösen, die von der JMP-Kernsoftware nicht behandelt werden. Diese benutzerdefinierten Skripte können auch Funktionen aus anderen Anwendungen integrieren.

Mit der Funktion „Anwendungen“ steht eine grafische Entwicklungsoberfläche zur Verfügung, auf der Sie Elemente aus mehreren Reports oder Grafiken zusammenstellen können. In der Entwicklungsumgebung der Plattform „Anwendung erstellen“ können Sie durch einfaches Drag-und-Drop auch komplexe analytische Anwendungen erstellen. Sobald Sie Ihre Anwendung fertig entwickelt haben, stellen Sie sie mit der einfachen Funktion „Add-in erstellen“ für andere JMP-Benutzer in Ihrem Unternehmen bereit.

Untersuchen Sie Excel-Modelle dynamisch und visualisieren Sie sie mit dem Excel Profiler von JMP.

Erstellen Sie komplette, benutzerdefinierte Anwendungen, die mehrere Grafiken, Analysen, Filter und Tabellen kombinieren. Geben Sie Ihre Anwendungen problemlos weiter, indem Sie sie in JMP Add-Ins verwandeln.

Wenn Sie ein Skript geschrieben haben, können Sie mit dem umfassenden JSL-Debugger interaktiv durch die einzelnen Programmzeilen gehen, um herauszufinden, warum ein Skript nicht in der erwarteten Weise ausgeführt wird. Mit JSL-Profildiagramm stimmen Sie die Leistung des Skripts ab, indem Sie die Zeit überwachen, die es für jeden Schritt einer Routine benötigt, und iterativ Ihren Skriptcode verbessern, um die Effizienz und Schnelligkeit zu optimieren.

JMP Scripting Language (JSL)

Speichern Sie Ihre Arbeit und erstellen Sie einfach maßgeschneiderte Anwendungen mit der JMP Scripting Language (JSL).

JMP Plattform „Anwendung erstellen“

Mit der Plattform „Anwendung erstellen“ können Sie im Handumdrehen maßgeschneiderte Anwendungen erstellen, ohne selbst JSL-Code schreiben zu müssen.

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Benutzerdefinierte Einstellungen

Ein ansprechenderes und aufgeräumteres Design in JMP

In den Einstellungen für die Grafiken und Tabellen können Sie die Darstellung in JMP detailliert festlegen und mit den Farbschema-Editoren können Sie einfach benutzerdefinierte Farbschemata erstellen und in Kategorien einteilen.

Es ist einfacher, produktiv zu arbeiten, wenn Sie Ihre Software entsprechend Ihrer eigenen Denkweise konfigurieren können. Mit konsistenten Einstellungen, Grafikausgaben und sogar Farbpaletten brauchen Sie weniger Schritte, um Ihre Daten zu verstehen. JMP stellt umfassende Einstellungen bereit, mit denen Sie Schriftarten, Grafikoptionen und detaillierte Einstellungen innerhalb von Plattformen steuern können.

Sie können auch nur die Analysetools und Menüs anzeigen lassen, die Sie gewöhnlich verwenden.

Zeigen Sie nur die Analysetools und Menüs an, die Sie gewöhnlich verwenden.

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JMP® als Analysezentrum

Als Mitglied der SAS-Familie bietet JMP eine nahtlose Schnittstelle zum außergewöhnlich großen Funktionsangebot von SAS. Die tiefgehenden Analyse-, Berichts- und Datenmanagement-Funktionen von SAS verbinden die Eigenschaften dieser PC-Software mit dem Server und darüber hinaus. Sie können JMP auch zusammen mit anderen Analysetools verwenden, z. B. über die vollständige Schnittstelle zu den Hochleistungsfunktionen von MATLAB, die komplette Schnittstelle zu DLLs und den zahlreichen spezialisierten Bibliotheken in R. Mit JMP greifen Sie problemlos auf diese Ressourcen zu und gewinnen daraus Ergebnisse für die dynamische Datenvisualisierung und -analyse.

MATLAB-Integration in JMP

Senden Sie Daten an MATLAB, führen Sie Ihren Code aus und geben Sie die Ergebnisdaten an JMP zur Visualisierung und Analyse zurück. Die Schnittstelle ermöglicht eine nahtlose Integration von JMP und MATLAB. Damit werden die Analysefähigkeiten und Flexibilität von JMP noch stärker erweitert.

Befinden sich Ihre Daten in Excel-Tabellen? Mit dem JMP-Add-In für Microsoft Excel können Sie Daten aus Excel einfach nach JMP übertragen oder die Leistungsstärke des JMP-Profilers unmittelbar für Ihre Spreadsheet-Modelle nutzen, um mit der JMP-Visualisierung vertiefte Einsichten in Ihre Daten zu erhalten.

JMP<sup>®</sup> als Analysezentrum

Untersuchen Sie Excel-Modelle dynamisch und visualisieren Sie sie mit dem Excel Profiler von JMP.

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Schlüsselfunktionen von JMP®

Anwenderfreundlich
Datenansicht in Datentabellen
Desktopanwendung, in-Memory-Datenanalyse
Einfach zu bedienende Benutzeroberfläche mit Zeige- und Klickfunktionen
Dynamisch verknüpfte Grafiken, Daten und Statistiken
Integrierte Handbücher und kontextspezifische Hilfe
Module zum Erlernen statistischer Verfahren
Interaktive Hover-Hilfe
Formeleditor mit Drag-und-Drop-Funktion
Symbole, Zeileneigenschaften, Zeilenfarben
Umfangreiche Einstellungsmöglichkeiten
Systemfähigkeiten
Austausch von JMP-Dateien und Skripten zwischen Mac- und Windows-Installationen
SAS-Integration
Integration mit R und MATLAB
Präsentationsfunktionen
Journaldateien zum Speichern von Analysen oder Präsentationen
Menüoptionen-Layout
Zeichnungstools
Funktion „Anwendung erstellen“ zum Erstellen von Berichten per Drag-und-Drop
Kopieren und Einfügen von Berichten in Microsoft Word oder PowerPoint
Exportieren von Vektorgrafiken in Publikationsqualität (EMF, EPS, SVG), Bitmap-Grafikdateien mit 72- oder 300-dpi (PNG, JPEG, TIFF), PDFs und mehr
HTML-Export
Interaktiver HTML-Code mit Berichtsergebnissen
Senden Sie JMP-Datentabellen mit der Funktion „Grafik erstellen“ an die App Graph Builder für das iPad® zur weiteren Analyse.
Grundlegende Statistikfunktionen
Beschreibende Statistik
Konfidenzintervalle, Chi-Quadrat, Ein- und Zwei-Stichproben-t-Tests, paarweise t-Tests
Korrelation und Kovarianz
Zusammenstellung paarweiser Daten
Normalitätstest
Test auf gleiche Varianz
Stichprobengröße und Power für Anteils- oder Mittelwerttests
Regressionsanalyse
Lineare Regression, lineare Regression in „Grafik erstellen“
Nichtlineare Regression
Polynomiale Regression
Transformationen
Spline-Anpassungen
Logistische Regression (nominal und ordinal)
Multiple Regression
Residuendiagramme
Statistische Prozesskontrolle
Shewhart-Regelkarten (stetige und qualitative Merkmale)
Qualitätsregelkarten: Xquer, R, S, Xquer-R, Xquer-S, EWMA, CUSUM, c, u, IR, p, NP, UWMA und mehr
Regelkarten für seltene Ereignisse (g- und t-Regelkarten)
Pareto-Diagramme
Prozessfähigkeitsanalyse
Regelkartenerstellung mit der Maus
Tests auf spezielle Ursachen
Messsystemanalyse (MSS) Unterstützung des EMP-Ansatzes von Wheeler, der Übereinstimmungsprüfung R&R und der Varianzkomponenten-Methoden
Variabilitätsdiagramme
Ursache-Wirkungs-Diagramme
Zuverlässigkeitsanalyse
Lebensdauer-Anpassung, Zeit-bis-Ereignis
Beschleunigte Lebensdauertests (Lebensdauer nach X anpassen)
Rekurrenzanalyse reparierbarer Systeme
Degradation
Zuverlässigkeitsvorhersage und Wachstum
Kaplan-Meier-Lebensdauerdiagramme und Lebensdauertabellen
Proportionale Risikomodellanpassung
Diagramme: Verteilung, Wahrscheinlichkeit, Risiko und Lebensdauer
Multivariate Analyse
Hauptkomponentenanalyse
Diskriminanzanalyse
Cluster-Analyse und Dendrogramme
Faktorenanalyse
Korrelations- und Streudiagramm-Matrix
Partielle kleinste Quadrate (PLS)
Zeitreihen und Vorhersage
Zeitreihendiagramme
Gleitende Durchschnitte
Auto-, partielle Auto- und Kreuzkorrelation
ARIMA und saisonales ARIMA
ARIMA-Gruppe anpassen
Glättungsmodelle
Winters-Methode
Spektralanalyse
Generieren von SAS-Code
Nichtparametrische Tests
Wilcoxon
Median
Van der Waerden
Kruskal-Wallis
Kolmogorov-Smirnov
Exakt
Multiple Vergleiche
Spearman, Kendall, Hoeffding und mehr
Berichtstabellen
Korrespondenzanalyse
Erstellung von Kennzahlentabellen per Drag-und-Drop mit „Tabellieren“
Kontingenztabellen
Cochran-Mantel-Haenszel
Skripterstellung
Vollständige Version der JMP-Skript-Sprache (JSL)
Aufgaben aufzeichnen, wiederholen, programmieren, automatisieren und anpassen
Speichern von Analysen im Skriptfenster oder in Datentabelle
Integrierter SAS-Editor: Schreiben von SAS-Code in JMP, Übergabe an SAS und Anzeigen von Ergebnissen in JMP
Debugger und Profiler zur Optimierung von Skripten
Funktion „Anwendung erstellen“ für maßgeschneiderte Anwendung und Benutzeroberfläche
„Add-in erstellen“ für einfaches Bereitstellen von Skripten als JMP-Add-Ins
Daten- und Dateimanagement
Import/Export: Excel, Textdateien mit Trennzeichen und fester Breite, HTML, SAS
Import mit vermutetem Dateiformat/Vorschau
Excel-Importassistent
Open R-Code, MATLAB-Code, SPSS-Datendateien, Minitab-Arbeitsblattdateien
ODBC-Abfragen
Open Microsoft Access-Datenbanken, Teradata-Datenbanken, xBase- und dBASE-Dateien
Add-In-Option für Excel
Matrix-Algebra
Datenbearbeitung: Zusammenfassung, Teilmenge, Sortierung, Stapel, Teilung, Transponierung, Konkatenierung, Join-Aktualisierung, Datentypänderung
Datenfilter/lokaler Datenfilter
Kreuztabellen/Pivot-Tabellen durch Drag-und-Drop (Tabellieren).
Struktur der fehlenden Daten
Vergleich von Datentabellen
Technischer Support und Dokumentation
Preisgekrönter, kostenloser technischer Support rund um die Uhr von SAS
Durchsuchbare Online-Dokumentation unter jmp.com und in der Software enthaltene PDF-Dateien
Mehr als 400 Beispieltabellen mit Analyseskripten
Menükarten, Schnellreferenzkarten und andere Ressourcen verfügbar auf der JMP User Community-Website
Lernbibliothek, Fallstudienbibliothek, interaktive Lernhilfsmittel und Rechner
Grafiken
Grafik erstellen: Grafikerstellung durch Drag-und-Drop
Balken-, Linien- (Verlaufs-), Stab-, Punkt- und Tortendiagramme
Häufigkeitsverteilungen
Streudiagramme, Box-Plots, Histogramme, Zeitreihen-, Kontur-, Überlagerungs-, Normalequantildiagramme
3D-Streudiagramme
Spezialgrafiken, wie ternäre und Variabilitätsdiagramme, N-dimensionale Ausreißererkennung, Einfluss- und Wechselwirkungsdiagramme
Wahrscheinlichkeitsdiagramm, Pareto-Grafik, Würfelgrafik.
Interaktive Profildiagramme (Faktor, Kontur, Oberfläche)
Verteilungsanpassung
ROC-Kurven
Tree Map, Zellendiagramm, Parallel-Diagramm
Mosaik-Diagramm, Stamm-Blatt-Diagramm
Kartenunterstützung: integrierte Formdateien für Karten der USA und anderer Länder. Kartenumrisse werden ebenfalls unterstützt.
Karten auf Straßenebene
Blasendiagramme
Ergebnisse der Varianzanalyse (ANOVA)
ANOVA und ANCOVA
GLM
Unbalancierte verschachtelte Versuchspläne
MANOVA und MANCOVA
Vollständig verschachtelte Versuchspläne
Mittelwertanalyse
Multiple Vergleiche
Residuen-, Haupteffekt- und Wechselwirkungsdiagramme
Power-Berechnung
Statistische Modellierung (Modellanpassung)
Gemischte Modelle mit REML
Analyse wiederholter Messungen
Schrittweise Regression
Anpassung verallgemeinertes lineares Modell (GLM)
Wirkungsflächenregression
Logvarianz
Monte-Carlo-Simulation
Skalierte Schätzer
Durbin-Watson-Statistik
Box-Cox-Transformation
Cooks D-Einfluss, Hats, studentisierte Residuen und mehr
Vorhersageformel speichern
Parameter Power
Effekttests und benutzerdefinierte Tests
Tests der KQ-Mittelwerte und Kontraste
Generieren von SAS-Code
Statistische Versuchsplanung
Optimale Versuchsplanung mit der Design-nach-Maß-Funktion
Definitives Screening-Design
Split-Plot-Versuchspläne: Split-Plot, Split-Split, Strip-Strip mit REML
Wirkungsflächendesign
Vollfaktorielles Design
Fraktionelles faktorielles Design und Screening-Designs
Choice-Design
Raumfüllendes Design
Design beschleunigter Lebensdauertest
Nichtlineares Design
Taguchi-Felder
Design erweitern/auswerten
Stichprobengröße und Power
Simulation
Diagramme: Faktorprofil, Residuen, Haupteffekte, Wechselwirkung, Würfel, Kontur und mehr
Exploratives Data Mining/prädiktive Analytik
Schrittweise, alle möglichen Modelle und Modellmittelung
Rekursive Partitionierung (Klassifikation und Entscheidungsbäume)
Neuronale Netze
Handhabung fehlender Daten
Integrierte Kreuzvailidierung (k-Fold und Holdout)
Verbraucher- und Marktforschung
Umfragenanalyse, Verteilung der Ergebnisse
Choice-/Conjoint-Design und Analyse
Faktorenanalyse
Item-Analyse
Anteils-/Frequenzdiagramme
Systemanforderungen

JMP läuft unter Microsoft Windows und Mac OS. Sowohl 32-Bit- als auch 64-Bit-Systeme werden unterstützt.

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