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JMP® Pro

Prädiktive Analysesoftware für Wissenschaftler und Ingenieure

Die gesamte Leistungsfähigkeit – ganz ohne Komplexität
JMP data visualization illustration - bubble plot

Die gesamte Leistungsfähigkeit – ganz ohne Komplexität

Nutzen Sie JMP, um auch größere und komplexere Analyseprobleme mithilfe modernster Data-Science-Techniken wie Vorhersagemodelle und maschinelles Lernen zu lösen.

Erstellung besserer Modelle

Ohne die richtigen Werkzeuge für die Vorhersageanalyse ist die Erstellung eines Modells, das den Erfolg bei neuen Kunden, neue Prozesse oder neue Risiken beschreibt, denkbar schwer. JMP Pro bietet eine Vielzahl von Algorithmen zum Erstellen besserer Modelle.

Bessere Entscheidungen dank besserer Vorhersagemodelle

Verbessern Sie die Aussagekraft Ihrer Vorhersagemodelle mit verschiedenen Datentypen, einschließlich unstrukturierter Textdaten aus Reparaturprotokollen, technischen Aufzeichnungen sowie Antworten und Kommentaren aus Kundenumfragen. Sie können diese Daten mit JMP Pro organisieren und in nützliche Ergänzungen für Ihre Vorhersagemodelle verwandeln, die zu verlässlicheren Entscheidungen beitragen.

Mehrere Modelle effizienter prüfen, anpassen und vergleichen 

Der Umgang mit Ihren Modellen muss nicht mühsam sein – JMP Pro macht es Ihnen leicht, mit dem Modell-Screening die beste Anpassung an Ihre Daten zu finden. Erstellen Sie ganz einfach Kandidatenmodelle, um anschließend Score-Code in C, Python, JavaScript, SAS oder SQL zu erstellen, zu analysieren und zu vergleichen.


Von wenig Wissen zu viel Wissen – genau darum geht es in der Entwicklungs- und Prozessplanung. Man versorgt das Unternehmen kontinuierlich mit Wissen.

Seagate
Ted Ellefson, Managing Principal Engineer in Mechanical R&D

Verbessern Sie Ihre Entscheidungsfindung mit leistungsstarken prädiktiven Analysen

Die Hauptfunktionen von JMP Pro

  • Vorhersagemodelle und Validierung

    Verwenden Sie die umfangreichen Algorithmen von JMP Pro zur effektiveren Erstellung und Validierung Ihrer Modelle.

  • Modell-Screening und -Vergleich

    Erstellen Sie eine Vielzahl von Modellen und ermitteln Sie das beste Modell für das zu lösende Problem.

  • Formeldepot und Scorecode

    Organisieren Sie Ihre Modelle und speichern Sie Modell-Score-Code in SAS, C, Python, JavaScript oder SQL.

  • Strukturgleichungsmodellierung (Structural Equation Modeling, SEM)

    Verwenden Sie dieses Framework, um eine Vielzahl von Modellen anzupassen, darunter konfirmatorische Faktorenanalyse, Pfadmodelle, Messfehlermodelle und latente Wachstumskurvenmodelle. 

  • Moderne Modellierung

    Nutzen Sie moderne Modellierungstechniken, einschließlich der verallgemeinerten Regression mit Bestrafung, für die Erstellung besserer Modelle, selbst wenn die Datenlage nicht einfach ist.

  • Funktionale Datenanalyse

    Der Funktionale Datenexplorer (FDE) ermöglicht die Modellierung von Funktions-, Signal- und Reihendaten.

  • Zuverlässigkeitsblockdiagramme

    Lokalisieren und beheben Sie einfach Schwachstellen in Ihrem System, sodass Sie besser informiert sind und zukünftige Systemausfälle vermeiden können.

  • Simulation reparierbarer Systeme

    Simulieren Sie Systemreparaturereignisse, um Ausfallzeiten und Anzahl sowie Kosten von Reparaturereignissen zu ermitteln.

  • Abdeckende Arrays

    Entwerfen Sie Versuche, bei denen die Wahrscheinlichkeit, Fehler zu finden, möglichst groß und die Kosten und der Aufwand möglichst gering sind.

  • Begriffsauswahl und Sentimentanalyse

    Unstrukturierte Daten können zur Identifizierung von Begriffen in Verbindung mit einer Zielgröße sowie zur grundlegenden Stimmungsanalyse verwendet werden.

  • Gemischte Modelle

    Analysieren Sie Daten zu Zeit und Raum, wobei mehrere Subjekte gemessen oder Variablengruppen korreliert werden.

  • Uplift-Modelle

    Prognostizieren Sie Kundensegmente, die am wahrscheinlichsten positiv auf ein Angebot reagieren, um gezielte Marketingentscheidungen zu treffen.

  • Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM)

    Passen Sie Modelle mit nicht-Gauß'schen Zielgrößenvariablen und zufälligen Designeffekten an.

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