Nouveautés de JMP® 11

Effectuer plus rapidement des découvertes capitales

JMP se distingue des autres logiciels d'analyse en reliant dynamiquement des statistiques exhaustives à des graphiques sur le poste de travail, afin de dévoiler des contextes et des informations impossibles à appréhender dans des tableaux de chiffres. JMP 11 vous offre de nouveaux outils d'importation, d'analyse et de présentation pour comprendre vos données.

Procter & Gamble utilise JMP depuis 23 ans. « Nous avons toujours considéré JMP comme un précurseur dans l'utilisation des statistiques pour améliorer le quotidien, et nous sommes impatients de découvrir ces nouveautés » , affirme Thomas J. Lange, Directeur du pôle Modélisation et Simulation du département Recherche et Développement.

Découvrez les nouveautés de JMP® 11

Plans de criblage définitifs

Il est désormais possible de concevoir des plans d'expérience pour séparer le petit nombre de facteurs vitaux ayant un impact considérable sur une réponse du plus grand nombre dont les effets sont négligeables. Si la courbe d'effet d'un facteur est très prononcée, un plan de criblage classique risque de ne pas repérer cet effet et d'éliminer le facteur. Par ailleurs, en cas d'interactions à deux facteurs, les plans de criblage standard avec le même nombre d’essais nécessiteront une expérimentation de suivi afin de lever l'ambiguïté. Que diriez-vous de pouvoir éviter ces deux problèmes à la fois ? C'est possible avec les plans de criblage définitifs.

Plans de criblage définitifs dans JMP

Graphique de corrélation pour un plan de criblage définitif. Aucun des termes du modèle n'est confondu avec un autre.

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Assistant d'importation Excel

Assistant d'importation Excel de JMP

L'Assistant d'importation Excel permet d'obtenir plus rapidement une table JMP prête à être analysée à partir de classeurs Excel.

Il vous arrive certainement de recevoir des classeurs Microsoft Excel à importer dans JMP à des fins d'analyse. Comme les données sont réparties dans plusieurs classeurs, vous devez gérer des hiérarchies imbriquées et des lignes ou colonnes groupées, ce qui suppose un long travail de préparation. De par sa puissance et sa souplesse, le nouvel Assistant d'importation Excel élimine ces lourdes tâches d'importation de données et vous obtenez plus rapidement une table JMP prête à être analysée, avec moins d'opérations de nettoyage et de reformatage.

Avantages de l'Assistant d'importation Excel :
Options supplémentaires de positionnement des données lors de l'importation
Vérification des paramètres d'importation simplifiée par un aperçu visuel
Concaténation de plusieurs classeurs et mise en correspondance des colonnes pour alléger les tâches de nettoyage et de jointure des données après l'importation
Fonction d'empilement permettant d'agencer les données de façon plus adaptée à JMP
Saisie de valeurs pour les cellules de fusion Excel
Génération automatique de code JSL pour actualiser les données depuis le classeur Excel en cas de modification du fichier source

Remarque : L'Assistant d'importation Excel est uniquement disponible dans la version Windows de JMP.

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Transformation des variables

Avant de procéder à une analyse, vous devez parfois transformer des variables, créer des ratios ou exprimer des dates dans différents formats. Vous pouvez désormais demander à JMP de s'en charger d'un simple clic, sans quitter le processus d'analyse. Inutile de vous interrompre pour créer une colonne de formule ou modifier votre table !

La transformation des variables :
Évite de perdre le fil d'une analyse et permet d'examiner les données sous différents angles.
Permet de créer des colonnes de formule temporaires à la volée, sans qu'il soit nécessaire de les enregistrer dans la table de données.
Permet de transformer ou de combiner des variables de différentes manières, voire d'appliquer une fonction à des variables, pour une souplesse maximale.
Permet aussi de transformer des dates en les agrégeant ou en les recodant facilement.
Produit des variables accessibles d'un simple clic avec le bouton droit dans n'importe quelle boîte de dialogue de lancement.
Produit des variables pouvant être enregistrées dans la table de données, si vous souhaitez créer une colonne permanente.
Transformation de variables dans JMP

Vous pouvez transformer des variables d'un simple clic dans la fenêtre de lancement d'une plate-forme, dans le Constructeur de graphiques ou à l’aide de commandes JSL.

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Étude de marché et de consommation

Analyse des études de consommation dans JMP

Analysez des enquêtes complexes en contrôlant intégralement la structure des questions, la présentation des rapports et les tests statistiques réalisés.

Vous recueillez d'ores et déjà des informations sur la manière dont vos clients utilisent un produit ou service ou leur degré de satisfaction vis-à-vis de votre offre. Grâce aux renseignements obtenus, vous pouvez améliorer vos produits et services, la satisfaction de vos clients et le chiffre d'affaires de votre entreprise. JMP propose désormais une suite complète d'outils d'étude de consommation. Il vous est peut-être déjà arrivé d'utiliser un logiciel pour vos travaux d'étude de consommation et JMP pour la création de plans d'expériences. Désormais, vous pouvez réaliser ces deux types d'analyses dans un seul et même produit, pour une utilisation plus efficace de votre ressource la plus précieuse : le temps.

Les outils permettant d'effectuer ces analyses statistiques sont aujourd'hui réunis dans le menu Etudes consommateurs.

Pour analyser vos données, utilisez les plates-formes d'analyse suivantes :
Catégorielle (analyse d'enquêtes)
Analyse factorielle
Préférences (analyse conjointe)
Analyse des items

Dans JMP 11, l'analyse catégorielle est extrêmement simple et accepte de nombreux formats de questions, pour des rapports à la fois compacts et détaillés. Vous pouvez en outre analyser des questions à réponses multiples si votre enquête comporte des questions pour lesquelles les personnes interrogées peuvent choisir plusieurs réponses. Une interface de type  glisser-déposer  permet même de créer des structures d'analyse d'enquêtes plus complexes. Vous pouvez présenter les résultats sous forme de tableau croisé ou dans plusieurs tableaux d'un rapport, utiliser des graphiques de partage et de fréquence, comparer le résultat moyen de chaque réponse et effectuer des tests et des rapprochements. Une fois l'analyse terminée, vous pouvez aisément convertir les tableaux obtenus en classeur Excel.

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Criblage de réponse

Vous êtes-vous déjà retrouvé dans l'un des cas suivants :  J'ai 10 000 variables, comment savoir ce qui a changé ?  ou  Je n'ai qu'une seule réponse, mais une multitude de régresseurs possibles. Que faire ?  Si la réponse est oui, vous savez certainement que plus les variables ou les niveaux d'une variable catégorielle sont nombreux, plus il est difficile d'en tirer des conclusions pertinentes.

Avant JMP 11, vous deviez multiplier les analyses et parcourir des milliers d'analyses ou rapports potentiels. Si vos données contenaient des valeurs aberrantes, elles pouvaient gonfler artificiellement les estimations de la variance et masquer l'ampleur des effets.

Avec JMP 11, si les données comportent de nombreux facteurs X et Y et que la sélection est biaisée ou désordonnée, vous pouvez vous servir de la plate-forme Criblage de réponse pour tirer des conclusions pertinentes et identifier les éléments importants du premier coup d’œil –  le tout dans un rapport graphique intuitif. Grâce à l'option de régression robuste (également appelée régression de Huber ou M-estimation), vous pouvez ajuster un modèle de manière itérative et automatique, sans subir l'influence des valeurs aberrantes ni des lourdes tâches de nettoyage et manipulation des données.

JMP 11 offre de nombreuses autres fonctionnalités pour vous aider à gérer les données désordonnées :
Options d'ajustement performantes dans les plates-formes Distribution, Bivarié et Univarié.
Nouvelle méthode Ajuster le criblage des réponses de la plate-forme Modèle linéaire, qui permet d'effectuer un criblage de réponse multifactoriel, de spécifier la structure d'un modèle et d'y ajouter des termes d'interaction et polynomiaux.
Rapport du taux de fausse découverte (FDR) de la plate-forme Criblage de réponse, qui vous aide à distinguer les effets réellement significatifs des simples conséquences d'une variation aléatoire. (Le FDR, généralement utilisé pour corriger plusieurs comparaisons, réduit considérablement le nombre de faux positifs.)
Possibilité de créer une catégorie pour les valeurs manquantes dans la plateforme de Partition,
Criblage de réponse dans JMP

Les options d'ajustement et le rapport du taux de fausse découverte de la plate-forme Criblage de réponse vous aident à savoir si les effets sont réellement significatifs (en haut) ou simplement dus à une variation aléatoire dans les données (en bas).

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Plans de rues

Service Street Map de JMP

Représentez les données géographiques sur des fonds de carte pouvant désormais contenir un plan des rues.

La représentation des données géographiques de votre entreprise sur des cartes – pays, États ou comtés – est la solution idéale pour les transformer en informations utiles. Cette méthode permet en outre d'identifier rapidement et visuellement des tendances et relations habituellement dissimulées. Il est possible d'ajouter des fonds de carte aux graphiques JMP depuis plusieurs versions, mais avec JMP 11, vous pouvez tracer vos données sur des plans de rues et bénéficier de fonctions géographiques : villes, routes, plans d'eau Ces détails supplémentaires fournissent un contexte géospatial à vos données et des renseignements normalement difficiles, voire impossibles à trouver. Ces graphiques détaillés sont autant d'outils de communication attrayants pour partager vos découvertes.

Les données géographiques utilisées pour créer les images à partir de cartes Open Source disponibles sur le site OpenStreetMap (OSM) sont hébergées sur des serveurs SAS. Ces derniers peuvent générer et renvoyer les cartes lorsque vous sélectionnez Service Street Map sur une plate-forme JMP prenant en charge les fonds de carte.

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Évaluation de l'importance des variables

Le profileur propose plusieurs vues transversales hautement interactives d'une surface de réponse. Si vos modèles ne présentent que quelques effets, les facteurs clés sont faciles à identifier. En revanche, le repérage visuel des effets importants dans de vastes modèles peut être fastidieux.

L'évaluation efficace de l'importance des variables d'un modèle présente plusieurs avantages : mieux cerner les principales causes du phénomène modélisé, anticiper l'impact du changement de certains facteurs sur les résultats, et identifier les facteurs ou la combinaison de facteurs sur lesquels vous pouvez intervenir pour améliorer les résultats. Ce genre d'évaluation est désormais possible – en un clic – dans JMP, grâce à la routine d'évaluation de l'importance des variables des profileurs. Cet outil propose en outre une méthode commune d'évaluation de l'importance des variables via plusieurs méthodes de modélisation, pour jauger la qualité de l’ajustement de diverses manières.

Pour évaluer l'importance des variables, vous avez le choix entre plusieurs méthodes d'échantillonnage des variables d'entrée :

  • Entrées uniformes indépendantes : points simplement tracés d'un bout à l'autre de l'intervalle de variables d'entrée.
  • Entrées rééchantillonnées indépendantes : échantillon de bootstrap supposant que les variables d'entrée sont indépendantes les unes des autres.
  • Entrées rééchantillonnées dépendantes : échantillon de bootstrap qui trace des lignes en tenant compte de la corrélation entre les entrées.

Un rapport de synthèse permet de réaliser une analyse de sensitivité et met en évidence l'importance de l'effet principal et du total des effets de chaque colonne. À partir du rapport d'importance des variables, vous pouvez aisément réorganiser le profileur par importance de l'effet principal ou du total des effets, ou le coloriser selon l'importance des effets. Cette fonction permet de gagner énormément de temps avec les modèles comportant des dizaines de régresseurs, puisqu'elle permet de repérer les rares facteurs fondamentaux susceptibles d'apporter une réponse. Vous pouvez également utiliser cette technique pour sélectionner les variables, en vous servant des facteurs déterminants pour ajuster d'autres modèles plus restreints.

Évaluation de l'importance des variables dans JMP

Évaluez aisément l'importance des variables et organisez les profileurs par importance de l'effet principal ou du total des effets.

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Filtrage et résumés plus efficaces

Filtres de données plus efficaces de JMP

La Visionneuse de colonnes permet de repérer en un clin d'œil les colonnes qui comportent des propriétés, formules, limites de spécification, etc. Vous pouvez ensuite générer des statistiques de résumé, créer des sous-ensembles ou lancer la plate-forme Distribution pour repérer des configurations et réaliser des découvertes.

La découverte statistique requiert une grande souplesse d'affichage, de filtrage et de manipulation des données. Grâce aux puissants outils de JMP 11, vous tirerez davantage d'enseignements en moins de temps.

Le filtre de données et le filtre des données locales sont plus efficaces grâce à diverses options – réponses multiples délimitées, critères de recherche de type "contient", inversions, instructions conditionnelles, favoris, etc.

Nouvel outil de synthèse des structures de tables de données, la Visionneuse de colonnes est appelée à devenir l'une de vos nouveautés préférées, notamment si vous manipulez des tables de données complexes et volumineuses ou créées par d'autres utilisateurs. En un clic, cet outil permet d'identifier les colonnes contenant des formules, des limites de spécification ou d'autres propriétés, et d'accéder rapidement à des informations sur les colonnes pour en consulter ou modifier les paramètres.

Lors de l'analyse exploratoire des données, les fonctionnalités de subdivision rapide et de statistiques de résumé de la Visionneuse de colonnes sont d'une aide précieuse. Sélectionnez un nombre de colonnes, consultez les statistiques de résumé et lancez la plate-forme Distribution directement depuis la visionneuse pour dégager des tendances sans pour autant parcourir des centaines, voire des milliers de colonnes.

Par ailleurs, les perfectionnements de la fonction de tri des tables et du Sélecteur de colonne vous permettent de rechercher des colonnes par type, nom et autres attributs partagés. Quelle que soit votre méthode de travail, JMP 11 vous aide à être plus efficace.

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Enregistrement de rapports HTML interactifs avec données

Grâce à la fonction HTML interactive de JMP, vous pouvez partager des graphiques et rapports dynamiques avec des utilisateurs qui ne possèdent pas JMP mais peuvent ainsi explorer les mêmes données que vous. Les rapports JMP sont enregistrés sous forme de pages Web HTML5 à envoyer par e-mail ou publier sur un site Web. Les utilisateurs peuvent ainsi explorer les données de la même façon que dans JMP et visionner votre rapport dans les navigateurs les plus courants, y compris sur terminal mobile.

Le format HTML interactif reprend certaines fonctionnalités de JMP :
Exploration de graphiques interactifs
Visualisation de données par surlignage
Affichage ou masquage des différentes sections d'un rapport

La quasi-totalité des éléments personnalisés dans les graphiques JMP – variables classées, histogrammes horizontaux, couleur de fond et couleur des points de données – sont enregistrés dans le fichier HTML. Les graphiques et les tables qui étaient fermés au moment de la création de la page Web le restent jusqu'à l'ouverture de celle-ci. JMP crée du code HTML interactif pour les fonctionnalités de la plupart des plates-formes.

Lorsque vous sauvegardez un rapport au format HTML, vos données sont inclues dans le fichier HTML. Ces données sont protégées car votre navigateur ne pourra pas lire les données encryptées.

Exemples de rapports HTML interactifs créés avec JMP

Rapports interactifs HTML5 dans JMP

Enregistrez les rapports JMP au format HTML interactif avec données. Placez le curseur sur un point pour obtenir des détails sur les données sous-jacentes ou sélectionnez plusieurs points de données pour mesurer toute l'interactivité de JMP.

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Création de cartes aux attributs et de cartes d'événements rares

Cartes aux attributs créées dans le Générateur de carte de contrôle de JMP

L'interface de type  glisser-déposer  du Générateur de carte de contrôle vous permet de créer des cartes aux attributs – cartes P (en haut), cartes G d'événements rares (en bas), etc.

Grâce à son interface de type  glisser-déposer , le Générateur de carte de contrôle permet de créer d'un simple clic des cartes de contrôle des données de processus. Le principe est le même que pour le Constructeur de graphiques : vous sélectionnez les variables (ou colonnes) dont vous souhaitez créer des cartes avant de les faire glisser vers les zones prévues à cet effet. Les résultats visibles instantanément incitent à poursuivre l'exploration des données. Vous pouvez facilement optimiser la présentation de la carte en cours ou créer rapidement une carte d'un autre type si vous changez d'avis. Le Générateur de carte de contrôle offre désormais une fonction de création de cartes aux attributs – dont les cartes NP, P, C et U – très utile aux spécialistes de l'assurance qualité. Et comme les cartes classiques sont peu adaptées à certains événements extrêmement rares– les infections nosocomiales en milieu hospitalier, par exemple – vous pouvez même créer des cartes G. Ces dernières permettent de déterminer avec précision si les événements rares se produisent plus souvent que prévu et de garantir une intervention. Vous pouvez aussi créer des cartes T d'événements rares, qui reposent sur la distribution de Weibull et servent à mesurer le temps écoulé depuis le dernier événement.

D'autre part, le sélecteur d'événements du Générateur de carte de contrôle permet d'explorer les cartes aux attributs en temps réel. Vous pouvez y sélectionner un ou plusieurs événements pour la carte aux attributs, ce qui actualise automatiquement la carte P ou NP.

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Présentation épurée

Dans JMP 11, les graphiques et tables par défaut ont été améliorés : de nouvelles préférences vous permettent d'optimiser l'aspect des graphiques, tables et rapports, et les graphiques intègrent les meilleures pratiques de visualisation de données. Il est ainsi possible de créer automatiquement des visualisations efficaces, ce qui limite le remaniement des résultats et permet de se concentrer davantage sur les données et leur message.

Présentation épurée de JMP

Les groupes de préférences Graphique et Tables de données vous permettent de personnaliser l'aspect de JMP et de créer et classer facilement des thèmes de couleur dans des éditeurs spécifiques.

Nouveautés de l'interface :
Groupe de préférences Graphique actualisé, permettant d'affiner la présentation des graphiques JMP dans les plates-formes d'analyse.
Nouveau groupe de préférences Styles, pour personnaliser l'aspect des rapports tabulaires de JMP. Vous pouvez prévisualiser vos changements, comme dans le groupe de préférences Graphique.
Effets statistiques codés par couleur selon leur niveau de signification.
Étiquettes plus explicites, survol de l'aide et possibilité d'épingler plusieurs étiquettes à un graphique.
Étiquettes intelligentes  anti-collision , pour améliorer la lisibilité et mettre en évidence les valeurs aberrantes dans les graphiques.
Nouveaux thèmes de couleur et création simplifiée de thèmes personnalisés. Les couleurs sont regroupées en différents thèmes – Sequential, Diverging, Qualitative et Chromatic – dans lesquels vous pouvez sélectionner le jeu de couleurs qui convient le mieux aux données du graphique.
Présentation épurée de JMP

Le nouveau survol de l'aide, plus explicite, permet de rechercher rapidement des points intéressants et des valeurs aberrantes dans les graphiques : les étiquettes  anti-collision  évitent que les différents libellés d'un graphique se chevauchent.

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Importation d'échantillons de fichiers texte et de jeux de données SAS®

Importation d'échantillons de fichiers texte et de jeux de données SAS dans JMP

Échantillonnez des jeux de données SAS, normalement trop volumineux pour être conservés en mémoire, afin de les analyser dans JMP.

Les jeux de données SAS sont souvent trop volumineux pour être conservés intégralement en mémoire et sur votre poste de travail. D'autre part, pour l'analyse exploratoire des données, il est généralement préférable d'échantillonner un sous-ensemble du jeu de données pour garantir une modélisation, une visualisation et une analyse plus efficaces, ce qui est également vrai si les données se trouvent dans de gros fichiers texte. Avant JMP 11, ces énormes sources de données étaient difficiles à traiter. Pour prélever un simple échantillon, vous deviez charger entièrement le jeu en mémoire. JMP 11 utilise à présent de puissantes routines issues de SAS® Enterprise Miner, le logiciel de data mining de SAS, pour vous permettre d'échantillonner des jeux de données avant de les importer dans JMP. Vous avez toute latitude concernant le mode de prélèvement des échantillons, et la procédure de nettoyage et de préparation des données préalable à l'analyse est plus rapide. Lorsque vous serez de nouveau confronté à un énorme jeu de données SAS, n'oubliez pas que vous pouvez limiter l'analyse exploratoire, la modélisation et la visualisation à un sous-ensemble de données, ce qui s'applique également aux fichiers texte trop volumineux pour être conservés en mémoire.

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Intégration avec MATLAB

Les ingénieurs qui ont largement recours aux modèles, programmes ou algorithmes MATLAB personnalisés peuvent à présent interagir directement avec MATLAB depuis JMP en utilisant les nouvelles fonctions JSL de JMP 11. Il suffit d’établir une connexion avec MATLAB, d'envoyer des données à MATLAB, de soumettre du code et de rapatrier les données ou les résultats dans JMP. Vous pouvez également utiliser le Générateur d'application de JMP pour créer des interfaces graphiques personnalisées, qui exécutent des modèles de simulation dans MATLAB, puis renvoient les résultats dans JMP pour une analyse plus approfondie. Avec JMP 11, vous pouvez autoriser d'autres utilisateurs à exploiter vos modèles MATLAB, même s'ils ne connaissent pas ce langage. Il est possible de faire appel aux interfaces de langages de programmation externes de MATLAB pour exploiter les fonctionnalités d'autres langages dans MATLAB, puis renvoyer les résultats dans JMP.

Autres possibilités d'interaction entre JMP et MATLAB :
Envoyer une table de données JMP dans MATLAB afin d'utiliser des techniques de modélisation avancées, puis rapatrier les résultats dans JMP pour les visualiser et les profiler.
Utiliser le concepteur de plans optimaux de JMP pour optimiser les modèles MATLAB complexes : génération d’expériences, exécution d’un modèle MATLAB et renvoi des résultats dans JMP pour analyse.
Intégration de JMP avec MATLAB

Envoyez des données dans MATLAB, exécutez le code et renvoyez les données dans JMP pour visualisation et analyse. Grâce à l'interface, JMP s’intègre sans problème avec MATLAB, ce qui renforce ses capacités analytiques et sa souplesse.

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Environnement de développement JSL

Environnement de développement JSL de JMP

JMP 11 rationalise le débogage en facilitant la détection et l'interprétation des erreurs de script.

Créez plus facilement des applications personnalisées grâce aux nombreuses nouveautés du Générateur d'application :

  • Combinaison de fenêtres simplifiée, notamment grâce aux bordures étirables
  • Incorporation de tables de données dans les applications
  • Prise en charge de plusieurs tables de données

Les utilisateurs du langage de script de JMP (JSL) peuvent désormais développer, déboguer et déployer des scripts de façon plus intuitive, ce qui rend la création d'applications personnalisées plus efficace. Plusieurs améliorations ont été apportées à l'environnement de développement JSL :

  • Le profileur JSL analyse les scripts pour rechercher les goulets d'étranglement du code.
  • L'interface Afficher l'arborescence permet d'identifier certains éléments de rapport JMP.
  • Nouvelles options de script pour le Constructeur de graphiques, les groupes de colonnes, les plans d'expérience et les fonctions de triangulation.
  • Index de scripts mis à jour avec les nouvelles fonctions de JMP 11, dont les scripts d’échantillons.
  • Journalisation des erreurs et annotation améliorées : les lignes de code défectueuses de vos scripts sont mises en surbrillance dans le journal JSL et les messages d'erreur sont plus explicites.
  • Pliage du code pour développer et réduire les blocs de code JSL désignés.

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Simplification des comparaisons multiples

Lorsque vous comparez plusieurs moyennes, un test F ANOVA vous permet de savoir si elles sont significativement différentes les unes des autres. En revanche, il ne précise pas quelles moyennes diffèrent. Les procédures de comparaisons multiples fournissent davantage de détails sur les différences entre les moyennes – et JMP 11 en facilite la réalisation dans différents contextes. Les comparaisons multiples visent à comparer les effets moyens d'au moins trois  traitements  (médicaments ou groupes de sujets, par exemple) afin d'identifier les meilleurs et les pires et de quantifier leurs différences, tout en contrôlant la probabilité d'une décision incorrecte.

Les comparaisons multiples peuvent :
Être ajoutées comme modèles d'estimation des paramètres dans le rapport Modèle linéaire.
Impliquer un effet unique ou être définies dans le cadre de comparaisons personnalisées.
Comparer les effets à la moyenne globale, ou permettre d'obtenir toutes les comparaisons par paire par un test de Student ou des différences significatives de Tukey.
Être plus facilement communiquées ou interprétées par d'autres personnes grâce à la présentation graphique des résultats qui accompagne les statistiques.
Utiliser des estimations des moyennes des moindres carrés ou des estimations définies par l'utilisateur.
Donner lieu à des tests d'équivalence.
Simplification des comparaisons multiples dans JMP

Lorsque vous effectuez des comparaisons multiples sur un modèle linéaire, vous pouvez vous servir d'un diffogramme des différences appariées.

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Présentation des nouveautés de JMP® 11

Plan d'expériences

  • Le plan de criblage définitif identifie les principaux facteurs d'influence sur une réponse.
  • La génération de tables orthogonales et quasi orthogonales souples gère plusieurs niveaux de facteurs et un nombre d'essais arbitraire.
  • Les plans de remplissage de l'espace à base de clusters autorisent les contraintes d'inégalité sur les facteurs.
  • Les plans de mélanges de remplissage de l'espace sont désormais pris en charge.
  • Nombre de plates-formes Plans d'expérience sont à présent scriptables.
  • La section Analyse de puissance des résultats de l'évaluation de plan dans la plupart des plates-formes Plans d'expériences a été enrichie et remaniée.

Ingénierie de la qualité, fiabilité et Six Sigma

  • Cartes aux attributs (NP, P, C et U) prises en charge par le Générateur de carte de contrôle.
  • Sélecteur d'événements dans le Générateur de carte de contrôle pour une exploration en temps réel des cartes aux attributs.
  • Compatibilité des cartes T et G d'événements rares avec le Générateur de carte de contrôle.
  • Utilisation avec des jeux de données aux limites de spécification unilatérales dans la plate-forme Capabilité.
  • Évaluation des processus de mesure de Wheeler prise en charge par la plate-forme d'analyse des systèmes de mesures. Types de modèle croisés et imbriqués pour la méthode d'évaluation des processus de mesure.
  • Possibilité de modifier le sigma du processus dans le profileur de détection de variation de la plate-forme d'analyse des systèmes de mesures.
  • Quantiles et paramètres a priori pris en charge par l'estimation bayésienne de la distribution de survie, de même que les probabilités de défaillance a priori, en plus des position et échelle a priori actuels.

Statistique, modélisation prédictive et data mining

  • La plate-forme Criblage de réponse extrait des conclusions pertinentes de jeux de données volumineux et désordonnés.
  • Options d'ajustement performantes dans de nombreuses plates-formes.
  • Option de  données manquantes informatives  pour traiter les valeurs manquantes comme catégories instructives.
  • La méthode d'analyse statistique des moindres carrés de la plate-forme Modèle linéaire gère les comparaisons multiples des moyennes des moindres carrés ainsi que de nombreuses estimations personnalisées.
  • Évaluation de l'importance des variables, technique applicable à de nombreuses méthodes de modélisation et accessible via un profileur. Cette fonction permet de mieux cerner les facteurs qui influencent le plus les résultats modélisés.
  • Spécification d'une matrice de profits, pour convertir un modèle de prévision en modèle décisionnel en attribuant un poids aux résultats.

Visualisation et analyse exploratoire des données

  • Le Constructeur de graphiques a fait l'objet de nombreux perfectionnements : possibilité de créer des nuages de point géospatiaux, de parcourir des variables de groupe et d'ajouter des statistiques de résumé aux graphiques, etc.
  • L'Assistant d'importation Excel (Windows uniquement) fournit un aperçu des données afin que vous puissiez modifier leur structure avant l'importation.
  • Les colonnes de transformation créent des colonnes de formules virtuelles au sein d'une plate-forme ou d'une boîte de dialogue de lancement, ou via JSL.
  • Enregistrez du contenu HTML interactif pour partager des rapports avec graphiques dynamiques.
  • Tracez des données sur des cartes, et bénéficiez de fonctions géographiques : villes, routes, plans d'eau...
  • Une Visionneuse de colonnes repère les colonnes importantes et génère des statistiques de résumé.
  • L'intégration avec SAS® et les outils d'importation de texte de JMP offrent de nouvelles options d'échantillonnage.
  • La compression des tables de données réduit la taille des fichiers jusqu'à 90 %, ce qui en facilite le transfert et le partage.
  • Possibilité de regrouper plusieurs tables et rapports JMP dans une même fenêtre sous Mac et Windows, avec des options souples pour les hiérarchies de mise en page et le redimensionnement du contenu.
  • Le menu Analyse contient désormais la plate-forme Mettre en tableau. À noter la suppression de l'option contextuelle de sélection de rôle.
  • De nouvelles étiquettes et options de positionnement automatique des étiquettes facilitent le repérage et l'identification des données intéressantes.
  • Optimisation de l'aspect des graphiques et rapports JMP grâce à de nouvelles préférences.
  • Nouvelles options de personnalisation des thèmes de couleur.
  • Recherche par type, nom et autres attributs partagés à l'aide d'options étendues de filtrage des colonnes.
  • Enregistrement des favoris et négation de séries complètes de critères de filtrage par le filtre de données.

Étude de marché et de consommation

  • Les méthodes d'interprétation des préférences de consommation sont désormais accessibles depuis le menu Etudes consommateurs. Le menu remanié répond aux attentes des utilisateurs spécialisés dans les études de marché/comportementales ou dans l'analyse des enquêtes.
  • Il contient les commandes suivantes : Catégoriel, Analyse factorielle, Préférences et Analyse d'items.
  • La plate-forme Catégoriel optimise les rôles de réponse et les formats de rapport, tout en permettant de créer des réponses structurées par glisser-déposer.
  • Possibilité d'importer des données depuis IBM SPSS Data Collection Survey Reporter.
  • Assistant d'importation Excel très utile si les données d'enquêtes sont enregistrées dans des feuilles de calcul Excel.
  • Filtres de données permettant d'établir des hiérarchies, d'enregistrer les filtres favoris et de créer des catégories récapitulatives.
  • La plate-forme d'analyse factorielle accepte plusieurs ajustements et rotations et le format conditionnel pour éliminer les petites valeurs, et comporte des commandes de tri et d'enregistrement des représentations de facteurs.
  • La plate-forme Préférences intègre de nouvelles options pour effectuer des comparaisons entre des profils de préférences spécifiques et calculer des variations de prix équivalentes à l'évolution des caractéristiques.

Développement d’applications analytiques

  • Le Générateur d'application permet désormais de combiner aisément les fenêtres, notamment pour les graphiques redimensionnables et les tables de données incorporées.
  • Les applications JMP prennent maintenant en charge plusieurs tables de données.
  • Connexion à MATLAB avec les scripts JSL.
  • Le profileur JSL optimise les scripts.
  • L'interface Afficher l'arborescence permet d'identifier certains éléments de rapport JMP.
  • Nouvelles options de script pour le Constructeur de graphiques, les groupes de colonnes, les plans d'expérience et les fonctions de triangulation.
  • Log avec rapport d'erreurs.
  • Prise en charge de l'interface IOM de SAS 9.4.
  • Pliage du code pour développer et réduire les blocs de code JSL désignés.
  • Splitter Box qui permet de créer une mise en page pouvant être redimensionnée dynamiquement.

Documentation

Téléchargez ce document pour découvrir les nouvelles fonctionnalités de JMP et JMP Pro et n'hésitez pas parcourir notre documentation en-ligne.

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