Datenerfassung

Ihre Daten können viele Formate haben. Glücklicherweise kann JMP mit vielen unterschiedlichen Datenformaten umgehen.

Sie können Daten einfach mit dem Excel-Importassistenten aus Microsoft Excel oder mit dem Text-Importassistenten aus Textdateien einlesen oder mithilfe der interaktiven Funktion „Abfrage erstellen“ Daten auch direkt aus ODBC-kompatiblen Datenbanken verwenden. Welches Format auch immer Sie verwenden – JMP unterstützt Sie dabei.

In Datenbanken können Unternehmen riesige Datenmengen und Informationen katalogisieren. Datenbanken sind jedoch gewöhnlich auf effiziente Speicherung und Transaktionen ausgelegt, nicht auf effiziente Datenanalyse. Das bedeutet, dass die Daten, die Sie für die Analyse brauchen, über mehrere Tabellen verteilt sind. Sie müssen diese Tabellen verbinden, um die benötigten Daten zusammenzustellen. Dieser Vorgang kann arbeitsintensiv sein und möglicherweise müssen Sie sich nicht nur mit den Details der Datentabellen vertraut machen, sondern auch den Umgang mit SQL oder anderen Tools lernen, um die Daten miteinander zu verbinden.

Hier kommt die Funktion „Abfrage erstellen“ ins Spiel. In dieser JMP-Plattform geben Sie nur die Primärtabelle und eine oder mehrere Sekundärtabellen an. Die Funktion „Abfrage erstellen“ sucht dann automatisch nach übereinstimmenden Fremdschlüsseln in der Primärtabelle und Primärschlüsseln in den Sekundärtabellen. Das Verbinden der Tabellen ist also kein aufwendiger Prozess mehr – es läuft automatisch ab.

Kombiniert mit dem automatischen Finden von Übereinstimmungen bietet die Funktion „Abfrage erstellen“ alles, was Sie brauchen, um einfache ebenso wie komplexe Abfragen zu erstellen. All dies können Sie einfach mit JMP erledigen.

Mit JMP können Sie Daten aus anderen Quellen importieren und Stichproben erstellen. Die Daten können u. a. aus folgenden Quellen stammen:
  • SAS®.
  • Zahlreiche Flatfile-Quellen (z. B. Textdateien, R-Code, MATLAB-Code, HTML-Dateien, SPSS-Dateien, portable Minitab-Arbeitsblattdateien).
  • Webseiten (HTML-Tabellen).

In allen Fällen ist das Importieren der Daten in JMP ein interaktiver Vorgang, und die Software reagiert auf Änderungen, die Sie während der Arbeit vornehmen. Eine in eine JMP-Tabelle importierte Datei ist somit vorformatiert und so weit wie möglich bereit für die Analyse. Auf diese Weise sparen Sie Zeit und Arbeit.

Sie können sich darauf verlassen, dass Ihr Analysetool Ihre Daten verwerten kann, unabhängig von ihrem ursprünglichem Format. Diese Fähigkeit von JMP ist einzigartig. Da die in JMP importierten Daten in-Memory analysiert werden, spielt es keine Rolle, woher sie kommen. JMP-Tabellen sind immer schnell und für Analysevorgänge optimiert und daher jederzeit bereit für Ihre Untersuchungen. Dabei werden Struktur und Metadaten der ursprünglichen Quelle so weit wie möglich beibehalten.

Datenbereinigung

Wie viel Zeit verwenden Sie für die Vorbereitung Ihrer Daten für die Analyse? Für viele Analysten ist dies eine ständige und lästige Arbeit. JMP hat dies in seiner Entwicklung berücksichtigt und die Datenaufbereitung einfacher, schneller und zuverlässiger gemacht.

Egal, welchen Prozess zur Datenbereinigung Sie verwenden, JMP automatisiert ihn für Sie. Was in anderer Software schwierig oder überhaupt nicht möglich ist, wird mit JMP einfach. Und selbst wenn Sie Ihre Daten nicht direkt bereinigen können, bietet JMP Methoden an, mit denen Sie die Auswirkungen von Datenproblemen auf Ihre Analyse minimieren können und die es in vielen Fällen überflüssig machen, die Daten mühsam in einwandfreien Zustand zu bringen.

Wenn Ihre Daten sich in einer JMP-Tabelle befinden, können Sie die umfassenden Werkzeuge zur Anpassung und Neustrukturierung nutzen, alle Daten in einer einzigen Datei zusammenführen und Tabellen problemlos interaktiv und auf intelligente Weise verbinden. Sie können auch Daten in anderen Tabellen referenzieren, ohne die beiden Tabellen zu verbinden. Damit vermeiden Sie die üblichen Kapazitäts- und Speicherprobleme beim Zusammenführen großer Datenmengen.

Bevor Sie Ihre Daten analysieren, sollten Sie sicherstellen, dass sie bereinigt, einwandfrei codiert und die Werte konsistent sind. JMP bietet hierfür mehrere mögliche Vorgehensweisen. Eine der besten Methoden ist die Verwendung der Plattform „Verteilung“. Wenn Sie Ausreißer erkennen, greifen Sie sie einfach auf. Damit sind diese dank der dynamischen Verknüpfung in JMP in der Tabelle ausgewählt.

Eine visuelle Schnittstelle zu Ihren Daten ist ein leistungsstarker Vorteil von JMP. Bereits nach kurzer Zeit werden Sie erkennen, wie viel Ihnen entgangen ist, bevor Sie in der Lage waren, angezeigte Datenelemente sofort aufzugreifen. Wenn viele verschiedene Personen Kategorien eingeben, kann die Benennung inkonsistent werden. Für das korrekte Tabellieren der Kategorien und deren Verwendung für Vorhersagen müssen sie einheitlich sein und zusammenpassen. JMP verfügt über die Funktion „Neucodieren“, mit der die Konsolidierung von Kategorien nicht mehr zeitaufwendig, sondern eine einfache Aufgabe ist. Sie können eine Reihe von Kategorien auswählen und festlegen, welche von ihnen für die Gruppe repräsentativ sein soll. Außerdem können Sie JMP anweisen, Kategorien zu konsolidieren, die einander sehr ähnlich sind. Dadurch lässt sich enorm viel Zeit einsparen, vor allem, wenn die Anzahl der eindeutigen Einträge in die Hunderte oder Tausende geht.

Außerdem stellt JMP auch noch folgende Funktionen zur Datenbereinigung bereit:

  • Screening für Ausreißer.
  • Screening für Eingabefehler, Fehlercodes oder fehlende Werte/Fehlende-Werte-Codes, die Sie in Ihren Daten möglicherweise nicht berücksichtigt hätten.
  • Erstellen von Formelspalten oder abgeleiteten Variablen, Verhältnisspalten oder Zielgrößentransformationen.
  • Bereinigung von Dateneigenschaften.
  • Klasseneinteilung von stetigen Daten in diskrete Kategorien.
  • Aufteilen von Zeichenfolgen von getrenntem Text in mehrere Spalten.
  • Erstellen von Indikatorvariablen.
  • Standardisierung von Attributen über mehrere Spalten ähnlichen Typs.

Datenvisualisierung

In Tabellen sind Muster und Trends in Datenmengen nicht einfach zu erkennen. Muster helfen Ihnen, Erkenntnisse zu gewinnen. JMP ist ein funktionsreiches und leistungsstarkes Datenvisualisierungs-Tool, das die statistische Datenanalyse einfacher und effizienter macht. Am Ende steht Innovation.

JMP erweitert Ihre Möglichkeiten. Sie analysieren Ihre Daten dynamisch und erkennen so sehr schnell die für Sie relevanten Informationen. Sie können sich schnell und flexibel durch Ihre Daten bewegen, bis Sie die Darstellung finden, die die Geschichte hinter Ihren Daten am besten erzählt.

Die Funktion „Graphik erstellen“ ist der beste Ausgangspunkt zur dynamischen Analyse und Visualisierung Ihrer Daten. Erstellen Sie interaktiv einfache oder komplexe Graphikdarstellungen durch einfaches Ziehen und Ablegen. Ziehen Sie die Variablen an die gewünschte Stelle, wählen Sie das Graphikelement aus einer Symbolpalette aus und passen Sie die Anzeige an, um das Endergebnis in Publikationsqualität zu erhalten. Die Funktion „Graphik erstellen“ bietet Ihnen die Optionen, die für die jeweilige Situation geeignet sind.

„Graphik erstellen“ ist nur eines der zahlreichen und dynamischen Visualisierungstools von JMP, mit denen statistische Datenanalyse einfacher und effizienter wird.

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

Manchmal ist die Kombination mehrerer Graphen aussagekräftiger als ein einzelner Graph. Deshalb bieten Dashboards die Möglichkeit, die Informationen hinter Ihren Daten zu kommunizieren. Mit Vorlagen können Sie mit einem einzigen Klick überzeugende präsentationsfähige Darstellungen einrichten oder Ihre eigenen anwenderspezifischen Dashboards erstellen.

Grafiken in JMP sind eine Schnittstelle zu Ihren Daten, nicht nur eine Repräsentation der Daten.

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 sogenannten univariaten Analyse einzeln zu untersuchen. In JMP sieht das so aus: Sobald Sie die Spalten ausgewählt haben, die die relevanten Daten enthalten, werden mit der Verteilungs-Plattform automatisch Grafiken und Statistiken erstellt, die auf dem definierten Modellierungstyp der Variablen beruhen.

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

JMP bietet folgende Schlüsselfunktionen für die grundlegende statistische Analyse:
  • Histogramme, Box-Plots.
  • Beschreibende Statistik.
  • Ein- und Zwei-Stichproben-t-Tests, ANOVA, Regression, nichtparametrische Tests.
  • Verteilungsanpassung.
  • Anpassen von Splines und Kurven an Daten.
  • Statistische Berechnungen und Simulationen; Berechnung von Stichprobengröße und Power.

Textexploration

Textdaten sind nicht einfach zu analysieren. Sie können unflexibel, unstrukturiert und widerspenstig sein. JMP Text Explorer stellt Ihnen eine Reihe äußerst interaktiver Befehle bereit, die es Ihnen ermöglichen, Wörter und Begriffe zu extrahieren, Zusammenfassungen zu erstellen und Wörter zu visualisieren und zu organisieren. Auf diese Weise können Sie der Masse Ihrer unstrukturierten Textdaten, wie etwa Freitextdaten oder technischen Aufzeichnungen, verborgene Informationen entnehmen.

Mithilfe der Schnittstelle für reguläre Ausdrücke (RegEx) können Sie benutzerdefinierte Ausdrücke erstellen und speichern – zum Extrahieren von Artikelnummern, von Wörtern zwischen HTML-Tags sowie von Telefonnummern, E-Mail-Adressen, Währungen und vielem mehr.

Daten gruppieren, filtern und unterteilen

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 Informationen 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 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 die Analyse sogar 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.
  • Durch die einfache Erstellung von „Nach“-Variablen werden in vielen Analyse-Plattformen mehrere Kopien derselben Analyse generiert – mehrere Teilmengenanalysen mit einem einzigen Mausklick.
  • Transformationen zur direkten Berechnung abgeleiteter Variablen. Bleiben Sie im Fluss, während Sie Daten analysieren und mit einem einzigen Klick viele Spalten mit statistisch oder mathematisch transformierten Daten erstellen.
  • Beim Filtern von Grafiken können Sie eine Grafik verwenden, um eine andere Grafik zu filtern.

Statistische Versuchsplanung

Viele Unternehmen 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 Designs zur Beantwortung Ihrer spezifischen Fragen. JMP bietet auch zahlreiche, speziell auf Ihre Versuchsplanung angepasste und einfach zu verwendende Analysen.

Anstatt Ihr Problem in ein Lehrbuch-Design zu zwängen, passen Sie das Design Ihrem Problem und dem verfügbaren Budget an. Die einzigartige Design-nach-Maß-Funktion erstellt ein optimales Design, das genau zu Ihrem Problem passt und spezifische Bedingungen wie Zeit, Budget und andere 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 sogenannte Split-Plot-Design. JMP kann I-optimale Split-Plot-, Split-Split-Plot- und Strip-Plot-Designs erstellen. JMP enthält auch das passende Restricted Maximum Likelihood Modell (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-Versuche.

Neben der Design-nach-Maß-Funktion unterstützt JMP auch klassische vollfaktorielle (Lehrbuch-)Designs, Screening (z. B. fraktionelle faktorielle Versuchspläne), Wirkungsflächen, Block-, 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 Ungleichungsnebenbedingungen für Faktoren zulassen.

JMP ist zudem das erste Softwarepaket, das 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. Mit Definitive Screening-Designs erhalten Sie Informationen über Haupt- und Krümmungseffekte sowie 2-Faktor-Wechselwirkungen, und das ohne höhere Kosten als bei herkömmlichen zweistufigen Screening-Designs.

Wer würde da nicht die neue Methode wählen?

Statistische Modellierung

Durch die Trennung zwischen Signal und Rauschen in Ihren Daten 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 können Sie die optimalen Maßnahmen für ein gezieltes Wachstum Ihres Unternehmens planen.

Die Erstellung nützlicher Modelle ist ebenso Wissenschaft wie Kunst. JMP verfügt über eine Vielzahl statistischer Plattformen, mit deren Hilfe Sie nützliche Modelle Ihrer Daten erstellen können. Mit 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 von Möglichkeiten zur Anpassung linearer und nichtlinearer Modelle. Diese unterschiedlichen Anpassungstools unterstützen Sie dabei, die richtigen Entscheidungen zu treffen, wie auch immer Ihre Daten beschaffen sind.

Im Zentrum der Modellierungswerkzeuge von JMP steht die Plattform „Modell anpassen“. Hiermit können Sie Modellbegriffe bilden und aus einer Methodenbibliothek auswählen, wie etwa die Standardmethode der kleinsten Quadrate oder schrittweise und alle möglichen Modelle. Mithilfe der interaktiven Modellbearbeitung können Sie Modelle mit Drag-und-Drop erstellen. Sie können auch andere Modelle erstellen, etwa Messwiederholungen, MANOVA-, generalisierte lineare, loglineare Varianz oder logistische Regression (nominal und ordinal).

JMP passt gemischte Modelle auch mit zufälligen Effekten der REML-Methode an und verfügt über erweiterte multivariate Modellierungsverfahren, einschließlich Hauptkomponenten, multiple Korrespondenzanalyse, partielle kleinste Quadrate (Partial Least Squares, PLS), Cluster, Item-Analyse und Partition-Modelle.

Die Plattform „Y nach X anpassen“ ist für die Modellierung von Abhängigkeiten zwischen einer einzelnen Eingabe und einem einzelnen 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.

Für den Fall, dass Tausende Y- einer einigen X-Variablen gegenüberstehen, unterstützt Sie JMP durch automatische Optionen bei der Erstellung von Modellen mit vielen Spalten. Moderne Techniken zur Anpassung der Aussagekraft – beispielsweise die False Discovery Rate – unterstützen Sie zudem bei der Ableitung nützlicher Schlussfolgerungen.

Mit der Plattform „Kurve anpassen“ von JMP können Sie eine große Anzahl von Funktionen an Ihre Daten anpassen. 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 in der Partition-Plattform.

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

Was-wäre-wenn-Analyse

Das Erstellen von Modellen ist nutzlos, wenn der durch die Veränderungen erforderliche Handlungsbedarf nicht vermittelt werden kann. Mit JMP vermitteln Sie Modellergebnisse und stellen Was-wäre-wenn- oder Szenario-Analysen visuell dar, um die Muster erwarteter Ergebnisse und die Gewichtung darauf wirkender Faktoren zu verstehen. In JMP loten Sie diese Wirkungsfläche visuell durch das Profildiagramm aus – ein dynamisches Werkzeug für die Interaktion mit Ihrem Modell, unabhängig von der Art seiner Erstellung. Mit dem Profildiagramm können Sie die Auswirkung eines Faktors auf die erwarteten Ergebnisse sehen und einen Querschnitt der Wirkungsfläche anzeigen.

Außerdem bietet JMP folgende Möglichkeiten:
  • Einrichten von Optimierungskriterien für abhängige Variable und anschließendes Berechnen der Faktorenausprägungen, die für alle Zielgrößen die optimalen Ergebnisse liefern. Oder interaktives Abwägen der Kompromisse in Ihren Ergebnissen, wie etwa der Kosten und Gewinne.
  • Die Monte Carlo-Simulationstechniken ermöglichen Risikobewertung, wenn die Verteilungen der Zielgrößen unsicher sind. Auswahl aus 22 verschiedenen Zufallsverteilungen für stetige Variablen, Zufallswahrscheinlichkeiten für kategoriale Variablen und einfaches Speichern der Ergebnisse der Simulation in einer Datentabelle mit einem einzigen Klick.
  • Zielgrößenberechnung über einen kompletten Parameterraum und Ausfiltern brauchbarer Bereiche.
  • Verwendung anderer, spezialisierterer Profildiagramme zur Visualisierung des erwarteten Ergebnisses.
  • Weitergabe Ihrer Was-wäre-wenn-Analysen an Personen, die JMP noch nicht verwenden, etwa über interaktiven HTML-Code oder Flash-Export.

Zuverlässigkeitsanalyse

Das Vermeiden von Ausfällen und die Reduzierung 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 die beste Anpassung zu finden. Mit der Analyse der Lebensdauerverteilung in JMP können Sie eine nichtparametrische Verteilung sowie zahlreiche parametrische Verteilungen eingeben und die Anpassungen visuell überprüfen.

JMP bietet eine Fülle von Möglichkeiten für die Zuverlässigkeitsanalyse:
  • Lebensdauer-Anpassung
  • Lebensdauer-Anpassung mit einem Faktor (z. B. beschleunigte Ausfallmodelle)
  • Rekurrenzanalyse reparierbarer Systeme
  • Modellierung von Verschleiß; destruktive Degradation
  • Schätzung von Überlebens-, parametrischen Überlebens- und proportionalen Risikomodellen
  • Design beschleunigter Lebensdauertests (ALT)
  • Crow-AMSAA-Analyse für Zuverlässigkeitswachstum
  • Vorhersage von Gewährleistungsfällen aus Fehlerdaten
  • Analyse und Untersuchung ähnlicher Systeme
  • Analyse paralleler Systeme zum Vergleich des Zuverlässigkeitswachstums verschiedener unabhängiger Systeme, nach System und/oder Phase

Qualitätsmanagement und Prozessplanung

Der Markt verlangt nach ständigen Verbesserungen. Sie möchten die Zeit 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. Machen Sie JMP mit seinen Werkzeugen und modernen statistischen und graphischen Verfahren zum Mittelpunkt Ihres Qualitätsprogramms.

Sie können Prozesse mit der gesamten Palette der Regelkarten in JMP überwachen oder mithilfe der einzigartigen Regelkarten-Erstellungsfunktion durch Ziehen und Ablegen interaktiv Qualitätsregelkarten erstellen. Mit einem der Funktion „Graphik erstellen“ ähnlichen Vorgehen erstellen Sie mit der Regelkarten-Erstellung 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.

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.

Verbraucher- und Marktforschung

Das Marketing ist in fast allen Aufgabenbereichen eine hochkomplexe Angelegenheit, die sich unter dem Einfluss der digitalen Technologien rasant weiterentwickelt. Dabei bleiben aber die wichtigsten Unternehmensprämissen gleich: Erkennen von ertragreichen Wachstumschancen, Entwickeln der besten Produkte und Dienstleistungen, Auswählen der besten Marketingmaßnahmen und Maximieren 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 Methoden für eine rasche und einfache Wertschöpfung auf metrischen und nicht metrischen quantitativen Daten bereit.

Die Funktionen für die Erforschung des Verbraucherverhaltens in JMP umfassen:
  • Moderne Data Mining-Methoden zur Erstellung von Vorhersagemodellen transaktionaler Daten.
  • Analyse kategorieller Daten (Marktforschung).
  • Wortzählung in unstrukturierten Texten; Umwandlung in Spalten zur Verwendung der Darstellungen als Prädiktoren bei einem Klassifizierungsproblem.
  • Die Möglichkeit des Datenimports aus zahlreichen externen Dateiformaten, einschließlich SPSS und SsS.
  • Ein-Klick-Analyse von Antworten auf einfache, abhängige, mehrfache und merkmalsgestützte Fragen.
  • Choice-Versuchspläne zur Optimierung des Designs Ihrer Produkte basierend auf dem Feedback der Verbraucher.
  • Faktorenanalyse.
  • Segmentierung und Clustering (hierarchisches und K-Means-Clustering).
  • Multiple Korrespondenzanalyse.

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.

Weitergeben von Ergebnissen

Wenn die komplexen Analysen abgeschlossen sind, ist der Einsatz elementarer Ansichten für die visuelle Analyse oft der einfachste Weg, Ergebnisse zu kommunizieren und in Aktionen umzusetzen. Mit der Interaktivität von JMP können Sie die Aussagen Ihrer Analysen in dynamischen Darstellungen deutlich machen und komplizierte Zusammenhänge klar und einfach kommunizieren.

Mit dem Profildiagramm können Sie zum Beispiel die Bedeutung Ihrer Modelle auf eine Weise präsentieren, die sofort interpretierbar und hilfreich ist. Personen, die Ihre Graphiken in JMP sehen, können erkennen, was hinter den Daten steckt, Fragen stellen und ein tief greifendes Verständnis Ihrer Erkenntnisse und Modelle gewinnen. Es ist einfacher, den Wert Ihrer Daten zu erfassen – und basierend darauf die besten Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.

Auch für die Vermittlung von Ergebnissen an Personen, die nicht über JMP verfügen, stehen vielfältige Möglichkeiten bereit. Laden Sie JMP-Visualisierungen in den Graph Builder für das iPad® und studieren Sie Ihre Graphiken unterwegs. Erstellen Sie PowerPoint-Präsentationen mit einem einfachen Klick, oder generieren Sie eine interaktive Ausgabe vieler JMP-Berichte, die mit einem Browser auf jedem Gerät angezeigt werden können. JMP kann auch Präsentations- oder Druckgraphiken in zahlreichen Dateiformaten erstellen.

Dashboards bieten eine schnelle und einfache Möglichkeit, die gefundenen Ergebnisse zu präsentieren. Sie können auch die Dashboard Builder-Funktion nutzen und mit einem einzigen Klick JMP-Berichte in einem präsentationsfähigen Dashboard zusammenführen. Sie können schnell per Mausklick auf Auswahlfilter zugreifen und damit eine Graphik anhand einer anderen filtern.

Automatisierung und Skripterstellung

Teilen Sie Ideen, Skripte und Add-ins mit der JMP-Anwendergemeinschaft

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 Anwendergruppen 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 anwenderdefinierten Skripte können auch Funktionen aus anderen Anwendungen integrieren, etwa aus SAS®, MATLAB und R.

Mit den Automatisierungs- und Skriptfunktionen in JMP können Sie außerdem:
  • Skripte speichern, um Analyseberichte neu zu erstellen, ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen.
  • gespeicherte Skripte in einer Datentabelle zur Reproduzierbarkeit verwenden; die Analyseschritte für sich selbst speichern, oder um Ihren Workflow anderen Personen zu erklären.
  • völlig neue Dinge in JMP entwickeln. Die JMP Scripting Language und Skripting-Tools ermöglichen es, Ergebnisse zu erzielen, die Sie sich nicht erträumt hätten.

Wenn Sie ein Skript geschrieben haben, können Sie mit dem umfassenden JSL-Debugger durch die einzelnen Programmzeilen gehen, um interaktiv herauszufinden, warum ein Skript nicht in der erwarteten Weise ausgeführt wird. Mit dem JSL-Profildiagramm können Sie die Leistung des Skripts abstimmen und iterativ Ihren Skriptcode verbessern, um die Effizienz und Schnelligkeit zu optimieren.

Gezielte Anpassung von JMP®

Es ist einfacher, produktiv zu arbeiten, wenn Sie Ihre Software entsprechend Ihrer eigenen Denkweise konfigurieren können. Mit konsistenten Einstellungen, Graphikausgaben und sogar Farbpaletten brauchen Sie weniger Schritte, um Ihre Daten zu verstehen. JMP stellt umfassende Einstellungen bereit, mit denen Sie Schriftarten, Graphikoptionen und detaillierte Einstellungen innerhalb von Plattformen steuern können. JMP führt die Analysen genauso aus, wie Sie es wünschen. Sie können auch nur die Analysetools und Menüs anzeigen lassen, die Sie gewöhnlich verwenden. Es lässt sich tatsächlich jeder Aspekt von JMP anpassen, z. B.:

  • Einstellungen für Achsen von Grafiken, Formate, Diagramme und Farben.
  • Statistische und graphische Elemente, die in einem JMP-Bericht dargestellt werden.
  • Importeinstellungen, die vordefiniert werden können, um schnell neue Daten in einer Form zu integrieren, die Sie sofort verwenden können.
  • Ihre Umgebung für die Skripterstellung und Anwendungsentwicklung.

Analysezentrum: Integration mit SAS®, MATLAB und R

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 Analyseprogrammen verwenden, wie z. B. der vollständigen Schnittstelle zu den Hochleistungsfunktionen von MATLAB, einer kompletten 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. Sie können auch Algorithmen oder Funktionen nahtlos in den JMP-Workflow integrieren, sodass SAS, MATLAB oder R zu einem Teil von JMP werden.

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

Systemanforderungen

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

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