JMP^®

データの読み込み

さまざまなデータ取り込み形式（Excelファイルへの読み込み、テキストファイルの読み込み、ODBC準拠のデータベースからのデータ抽出）により、簡単にデータを探索できます。

データのクレンジング

外れ値、入力ミス、欠測値、その他分析に不都合な不一致性がないかをみるなどのデータスクリーニングができます。

データの視覚化

データを動的に探索、グラフ化することで、データにストーリー性を持たせる可視化ができます。

基本的なデータ分析

ヒストグラム、回帰、分布のあてはめ、その他の分析ツールを使用し、データ探索を開始できます。

テキストデータの処理

語句を抽出したり、または単語を視覚化して整理することにより、テキスト内に隠れている情報を見ることができます。

データのグループ化、フィルタリングとサブセット化

素早くデータをまとめて浮かび上がるパターンを特定したり、重要な分析結果にフォーカスしたりすることができます。

実験計画（DOE）

目の前の問題、予算、タイミング、その他の制約に基づき、実験計画を立てることができます。

統計モデリング

統計モデルを使ってビジネスや競合他社、顧客に関するトレンドやパターンを詳しく理解できます。

what-if分析

シナリオ分析により、予測される応答パターンと各因子が応答に及ぼす効果を実証することができます。

信頼性分析

製品性能を深く理解し、材料や工程における欠陥を特定できるようになります。そして、計画の脆弱性に対応することができます。

品質と工程の管理

品質を向上させ、顧客からの苦情を最小限に抑え、顧客の期待を上回る製品やサービスを提供できます。

消費者および市場調査

データマイニング、調査分析、選択実験などのツールを使い、進化し続ける市場を理解し、適応することができます。

結果の共有

JMPを使用している、いないに関わらず、さまざまなフォーマットを用いて、動的に可視化した分析結果を共有できます。

自動処理とスクリプト

スクリプト機能により、分析手順の自動化、分析レポートの再出力、新しいJMPの機能を追加することができます。

JMPのカスタマイズ

JMPのすべての設定内容は、思い通りにカスタマイズすることができます。

分析ハブ

JMPのインターフェースを使用して、SAS^®、MATLAB、R、Pythonなど、他の分析ツールを活用できます。