JMP Pro white bubble plot background

JMP® Pro

Software di analisi predittiva per scienziati e ingegneri

Tutta la potenza. Nessuna complessità.
JMP data visualization illustration - bubble plot

Tutta la potenza. Nessuna complessità.

Sfrutta il valore di JMP per risolvere problemi analitici più complessi con le recenti tecniche di data science, tra cui la modellizzazione predittiva e l'apprendimento automatico.

Costruire modelli più efficaci

Realizzare un modello per prevedere cosa succederà con nuovi clienti, nuovi processi o nuovi rischi diventa molto più difficile, soprattutto senza gli strumenti di analisi predittiva adeguata. JMP Pro offre una serie completa di algoritmi che vi consentono di costruire modelli migliori.

Migliorate i modelli predittivi per prendere decisioni più efficaci

Accrescete la potenza dei vostri modelli predittivi grazie ai vari tipi di dati raccolti, compresi dati di testo non strutturati, quali log sulle riparazioni, report tecnici, commenti alle risposte ai sondaggi tra i clienti e altro. Utilizzate JMP Pro per organizzare e trasformare questi dati in aggiunte utilizzabili nei vostri modelli predittivi, favorendo un processo decisionale più affidabile.

Visualizzate, adattate e confrontate più modelli nel modo più efficiente 

La gestione dei modelli non deve essere necessariamente complicata: JMP Pro semplifica la ricerca della migliore stima dei dati tramite lo screening del modello. Create facilmente modelli di candidati, quindi profilate, confrontate e generate codice di scoring in C, Python, JavaScript, SAS o SQL.


Passare da un livello di conoscenza basso a uno più alto: ecco il vero scopo dell'engineering del design e dei processi. In questo modo, si apportano nuove conoscenze all'azienda.

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

Migliorare il processo decisionale con potenti analisi predittive

Principali caratteristiche di JMP Pro

  • Modellizzazione predittiva e crossvalidation

    Costruite e convalidate i vostri modelli con maggiore efficacia grazie alla serie completa di algoritmi di JMP Pro.

  • Screening e confronto di modelli

    Costruite numerosi modelli e individuate il migliore per il problema specifico da risolvere.

  • Depot delle formule e codice di scoring

    Organizzate i vostri modelli e salvate il codice di scoring corrispondente in SAS, C, Python, JavaScript o SQL.

  • Modellazione di equazioni strutturali (SEM)

    Utilizzate questo framework da adattare a una varietà di modelli, tra cui analisi fattoriale di conferma, modelli di percorso, modelli di errore di misurazione e modelli di curva di crescita latente. 

  • Modellizzazione moderna

    Utilizzate nuove tecniche di modellizzazione, tra cui la regressione generalizzata con metodi penalizzati, per costruire modelli più efficaci, anche in presenza di dati complessi.

  • Analisi funzionale dei dati

    Create modelli di dati in forma di funzioni, segnali o serie con l'Explorer funzionale dei dati (FDE).

  • Diagrammi a blocchi sull'affidabilità

    È possibile porre facilmente rimedio ai punti deboli del sistema ed essere meglio informati per evitare guasti del sistema in futuro.

  • Simulazione di sistemi riparabili

    Simulate eventi di riparazione del sistema per analizzare i tempi di fermo, il numero e il costo degli eventi riparabili.

  • Array di copertura

    Il disegno di esperimenti permette di ottimizzare la probabilità di individuare i difetti riducendo al minimo il dispendio di tempo e denaro.

  • Scelta dei termini e analisi del sentiment

    Usate i dati non strutturati per identificare i termini associati a una certa risposta ed esplorare il sentiment di fondo.

  • Modelli misti

    Analizzate i dati spazio-temporali che derivano dalla misurazione di soggetti multipli o che prevedono la correlazione di gruppi di variabili.

  • Modelli uplift

    Prevedete i segmenti di consumatori più inclini a rispondere positivamente a un'azione, in modo da prendere decisioni di marketing mirate.

  • Modelli lineari misti generalizzati (GLMM)

    Adattate modelli sia con variabili di risposta non gaussiane che con effetti del piano casuali.

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