JMP gradation

JMP® 14 및 JMP® Pro 14의 새 기능

과학자와 엔지니어, 그 밖의 데이터 분석자들이 데이터 속에 숨겨진 인사이트를 찾아내려면 더욱 시각적인 대화형 방법이 필요합니다. 최신 버전의 JMP는 바로 이를 위한 새롭고 향상된 방법들을 제공합니다. JMP 14은 풍부한 데이터 소스에 엑세스하는 방법들과 데이터 정리 과정을 간소화하는 도구들을 포함합니다. 또한 데이터 분석 도구로 JMP Pro 14을 선택한 과학자와 엔지니어는 데이터의 유형에 상관없이 분석 수준을 한 차원 높이는 모델링 도구들을 이용할 수 있습니다. JMP 14 및 JMP Pro 14에 무엇이 새로워졌는지 살펴 보십시오. 많은 기능들이 JMP 사용자들의 요청에 의해 포함되었습니다.

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New in JMP 14 and JMP Pro 14

프로젝트

프로젝트는 새로운 방법으로 파일들을 구성하고, 탭이 달린 웹 부라우저 방식의 인터페이스로 JMP를 이용할 수 있도록 해줍니다. 또한 한 번에 많은 테이블과 스크립트, 보고서들을 열 때의 작업 공간 관리가 수월해졌습니다.

단일 문서 인터페이스’는 중요한 파일들을 즐겨찾기할 장소를 제공하고, 열려 있는 창이나 데이터 테이블, 스크립트 등을 보면서 쉽게 이동할 수 있도록 창 목록을 표시합니다. 데이터 쿼리나 분석, 보고서 작성을 반복 실행하는 경우, 프로젝트를 이용하면 여러 단계의 작업흐름을 간단히 묶어주어 공유, 저장 및 협업을 간소화 할 수 있습니다. 프로젝트를 이용해 다음 작업들을 할 수 있습니다.

  • 프로젝트에 포함할 파일들을 선택
  • 관련 문서들(.ppt, .doc, .pdf)을 JMP에서 바로 실행
  • 분석 결과의 공유 및 보관

다중 파일 가져오기

많은 사용자들이 수십, 수백, 심지어 수천 개의 파일을 가져오는 것으로 분석을 시작합니다. JMP 14 이전에는 JSL 스크립트를 써서 가져오기를 수행해야 했습니다. 그러나 JMP 14의 다중 파일 가져오기 플랫폼은 마우스로 가리키고 클릭하는 방식으로 수백, 심지어 수천 개의 파일을 단 하나로 빠르고 정확하게 결합합니다. 

몇 번만 클릭하면 다중 파일을 단일 데이터 테이블 혹은 데이터 테이블 집합(예를 들어 텍스트 탐색기에서 사용할 수 있도록 비정형 텍스트 문서를 여러 건 연결하는 경우)으로 가져올 수 있습니다. 가져오기 옵션을 지정하고 다양한 기준(크기, 날짜, 이름, 형식)에 맞게 파일을 필터링한 후 단일 열(텍스트 탐색기에 쓸 용도) 또는 다중 열 테이블로 가져오면 됩니다. 대화식 다중 파일 가져오기 기능을 이용하거나, 플랫폼에서 추후 가져오기를 자동화할 스크립트를 작성하도록 합니다.

그래프 빌더 개선 사항

그래프 빌더는 데이터 속에 들어 있는 스토리를 발견하고 공유하도록 도와주는 JMP의 그래프 작성 도구 상자입니다. JMP 14의 그래프 빌더에는 데이터 탐색 과정을 향상하고 찾은 내용을 게시하기에 적합한 상태로 만들어 주는 새 기능들이 탑재되어 있습니다. 그 중에서도 새로운 막대 그래프는 트리 맵과 파레토도의 요소를 결합하였습니다. 그래프 사용자 정의를 미세 조정할 수 있는 새 옵션도 많아졌습니다. 또한 JMP 14의 그래프 빌더는 다음을 포함하는 여러 가지 면에서 향상되었습니다.

  • 손쉽게 통합 가능한 사용자 정의 오차 막대
  • 범례의 표식 크기
  • 점 도징(dodging) 및 지터링 옵션
  • 등고선에서 평활, 형태 자르기를 포함해 더 효과적으로 조절 가능
  • 평활기 요소에 대한 부트스트랩 신뢰 구간
  • 그래프 빌더에서 곧바로 추가적인 기초통계 분석 가능 

HTTP 요청

다이렉트 데이터베이스 액세스와 ODBC 드라이버가 있어 쿼리 빌더를 이용한 데이터 쿼리, 결합, 필터링이 쉽습니다. 그러나 웹 API를 통해 수많은 가용 데이터 소스 중 하나를 이용해 분석하고 싶다면 어떨까요?

JMP 14에서 JSL HTTP 요청 기능을 도입했습니다. HTTP 요청을 이용하면 사용자 스크립트를 써서 REST API를 통해 외부 웹 서버(Salesforce, Google Analytics, Twitter 등)와 통신할 수 있습니다. HTTP 요청과 새로운 JSON 파싱 기능을 이용하면 웹에서 데이터를 가져와 JMP 테이블에 배치하는 과정을 자동화할 수 있습니다.

데이터 테이블 향상

모든 JMP 사용자는 데이터 테이블로 작업합니다. JMP 14에서는 이 부분이 더욱 강력해져 사용하기가 더욱 쉬워졌습니다. 이제 테이블에서 모든 열, 심지어 이미지 열의 값도 표식으로 사용할 수 있습니다. 웹 페이지나 파일, JSL 스크립트들을 데이터 테이블의 열에 저장할 수 있고, 새로운 단일-클릭 변환들을 여러 개 수행할 수 있습니다. 또한, 더욱 강력해진 가상 결합에서 몇 번만 클릭하면 새 열 유틸리티로 값 라벨과 코드 사이를 쉽게 변환할 수 있습니다. 그 밖에도 테이블 사용 방법에 대해 다음을 포함한 여러 가지가 개선되었습니다.

  • 비정형 텍스트를 단일 테이블 셀에 붙여 넣기 가능하도록 복사-붙이기 기능 개선
  • 더 효과적인 스크립트 구성을 위한 테이블 스크립트 그룹화 및 중첩
  • 숫자형 접미사의 자동 범주 분류 개선(예: Lot 1, Lot 2, ... Lot s10, Lot 11)
  • 새로운 열 선택 전환 옵션
  • 행 메뉴에서 중복 행 선택 용이
  • 검색기능을 개선한 스크립트 색인, 프로젝트와 적절한 쌍을 이루는 압축모드

데이터 구조 변경

범주형 데이터의 일관성과 정확성을 보장하는 일은 데이터 정리 측면에서 늘 시간 소모가 많고 지루한 작업입니다. 값 편집(Recode)은 많은 과학자와 엔지니어들이 데이터 정리 과정을 신속히 처리하기 위해 매일 사용하는 도구입니다. JMP 14에서 값 편집은 추가 도구와 루틴 자동화 기능이 있어서 전보다 훨씬 빠르게 분석 준비를 마칠 수 있습니다.

필터링과 텍스트 파싱 옵션이 개선되었고, 다중 반응 데이터와 값 라벨을 지원하며, JMP Pro의 계산식 저장소와 통합할 수 있으므로 데이터 정리를 다른 도구에 맡길 필요가 없습니다. JMP 14의 값 편집 개선 사항을 몇 가지만 짚어보겠습니다.

  • RegEx 지원
  • 값 편집 결과 열 가져오기
  • 값 편집에서 곧바로 값 라벨 생성, 소비, 전환 가능.
  • 값 편집 계산식을 계산식 저장소에 게시하는 옵션을 통해 데이터를 JMP에 옮길 필요 없이 제조 현장의 라인에서 데이터 정리를 수행할 수 있습니다.
  • 복수의 반응 열 지원
  • 새 범주로 그룹화하는 기능

Python에 대한 인터페이스

JMP 14는 JMP의 프로그래밍 언어 인터페이스에 Python을 도입하며 SAS, MATLAB, R 등에 연결하던 기존 기능에 추가하였습니다. Python 인터페이스를 통해 JMP에서 빠져나가지 않은 채로 사내 Python 전문가 및 기존 라이브러리의 활용을 증진할 수 있습니다. 로컬에 설치한 Python에 연결도 가능해 JMP에서 Python으로 데이터를 보내고, JSL 스크립트에서 Python 코드를 실행하고, JMP에 데이터를 반환하여 데이터 시각화와 분석, 추가 탐색을 할 수 있습니다.

DOE 추가 기능

JMP의 DOE 플랫폼은 세계 최고 수준으로서, 사용자들이 실제 상황에서의 복잡다단하고 까다로운 문제들을 보다 잘 해결할 수 있도록 합니다. JMP 14의 DOE 플랫폼에는 수많은 개선 사항이 적용되었습니다.

  • 커스텀 디자인에 A-최적 기준을 추가. 이는 최적 실험설계에서 특정 효과에 더욱 중점을 두어야 할 때 유용합니다.
  • 균형 불완비 블록 설계(BIBD) 생성 기능
  • 가속수명 시험(ALT) 설계를 구축할 때 사전에 지정하는(Prior Specification) 방식 개선
  • 설계 비교에서 JSL 인터페이스를 통해 최대 10개, UI를 통해 최대 5개 비교 가능
  • DSD 적합 알고리즘 및 옵션의 향상으로 플랫폼에서 약한 유전성(heredity)을 갖는 제곱항과 상호작용항 찾기 가능
  • MaxDiff 설계에 대응 쌍별 발생도에 대한 히트맵 추가
  • 범주형 요인의 수준들 사이에 대한 공간 충진 개선

Naïve Bayes(JMP Pro)

JMP Pro 14는 JMP Pro 13에서 도입된 Naïve Bayes 기능을 개선하였습니다. 이 기본 접근방식으로 데이터의 범주형 반응을 분류할 수 있고 큰 데이터 세트에도 원활하게 작동합니다. 이것은 Y 기반 X의 조건부 분포 확률의 단순 추정값을 사용하며 Bayes 규칙을 이용해 조건부 확률을 반전시킵니다. JMP Pro 14는 Naïve Bayes를 모든 기능을 갖춘 완전한 플랫폼으로 제공합니다. 그리하여 프로파일러와 진단 그림처럼 다른 예측 모형 플랫폼에서 사용하는 기능을 이용할 수 있습니다.

K 최근접 이웃(JMP Pro)

Naive Bayes 플랫폼과 마찬가지로 K 최근접 이웃(K-NN) 기능도 개선되었습니다. 이제 JMP Pro 14에서 K-NN은 대화식으로 K를 선택하는 모형 선택 도구인 프로파일러와 더 견고한 모형을 구축하는 진단 그림을 비롯하여 다른 예측 모형 플랫폼의 가용 기능들을 갖춘 완전한 플랫폼입니다.

텍스트 탐색기 업데이트

텍스트 탐색기는 JMP 13부터 추가된 최신 기능으로서, 텍스트를 마우스로 지정-클릭하는 방식으로 탐색할 수 있게 해줍니다. 이제 더 깊이 있는 텍스트 분석에 보다 유용하게 사용할 수 있도록 텍스트 탐색기가 강화되었습니다. JMP 14에서 이용할 수 있는 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

  • 중국어, 일본어 지원
  • 항, 구, 보고서 목록을 포함하는 테이블 형식 출력을 위한 향상된 필터링 옵션
  • 항목별 단어 클라우드
  • 판별 분석 지원(JMP Pro)
  • 플랫폼 시작에서 예측 모형 작업 흐름에 사용할 검증 열 지원(JMP Pro)

품질 엔지니어링 개선 사항

품질 엔지니어는 JMP 14에서 새로운 진단 및 시간 절약 도구를 다양하게 찾아볼 수 있습니다. CUSUM 관리도는 이제 전통적인 관리도의 형태, 느낌, 해석을 갖추었습니다. 공정변수 선별(Process Screening) 플랫폼은 드리프트 감지, 목표 그림(Goal Plot), 플랫폼에서 바로 3원(중심치, 군내/군간변동) 관리도를 생성하는 기능을 추가했습니다. 공정능력 플랫폼에는 새로운 분포의 종류 및 변동(산포)의 측도가 추가되는 한편 규격한계 관리 기능은 규격한계를 가져오고 내보내며 수정하는 것을 수월하게 해줍니다.

다중 요인 분석

다중 요인분석(MFA)은 관능분석 기법으로서 유사하다고 평가된 제품의 그룹들을 찾고, 이상치(outliers) 패널들을 식별하는 것이 목표입니다. 이상치 패널들은 나머지 그룹과 너무 달라서 분석 결과를 왜곡시키는 패널입니다. 다중 요인분석을 이용하면 훈련받지 않은 패널들을 대상으로 일종의 PCA 분석을 수행할 수 있습니다. 이는 여러 다른 제품들을 비교 시험하는 개발초기 사전평가 연구, 또한 관능검사의 표준을 훈련받지 않은 다수의 소비자들이 참여하게 되는 제품 출시 후의 패널조사에도 흔히 사용됩니다.

함수 데이터 탐색기(JMP Pro)

과학자와 엔지니어는 디바이스 기반 센서 혹은 일괄 공정 모니터에서 오는 더 많은 데이터 스트림을 처리하고 있습니다. 그러한 수십만 개의 데이터 스트림은 매우 빠르게 큰 양의 데이터를 만들므로 고유의 문제 상황을 제기합니다.

어떤 산업이든지 이런 형태의 데이터에는 공통된 어려움이 존재합니다. 정리 안 된 데이터를 단순화하고 정리하기, 이상치 제거하기, 기저 함수를 특성화하거나, 연속형 데이터 스트림을 수율, 결함률, 또는 제품품질과 같은 성능 측정치들에 연관짓는 모델 구축하기 등이 대표적입니다.

JMP Pro 14의 함수 데이터 탐색기에서는 이 함수 데이터를 이용할 수 있으므로 데이터 정리와 변환, 시각화, 특징 추출 등이 용이합니다. 그래서 실험을 계획하거나 공정의 특성화 및 예측에 사용 가능한 모형을 더 쉽게 구축할 수 있습니다.

일반화 회귀 개선 사항(JMP Pro)

일반화 회귀는 JMP Pro에서 최고의 선형 모형화 플랫폼입니다. 일반화 회귀를 이용하면 DOE 데이터, 관측 데이터, 범주형 반응이 있는 데이터, 정리 안 된 데이터, 텍스트 데이터, 상관관계가 높은 데이터 등 다양한 데이터 종류에 대하여 모형을 구축할 수 있습니다. 모형을 적합시키고 변수를 선택하며 다중공선성을 처리하고 진단 보고서를 제공하는 등의 모든 기능을 한 곳에서 처리하는 도구이기도 합니다. JMP Pro 14는 일반화 회귀 기능에 핵심적인 개선 사항을 도입했습니다.

  • 중도절단 반응 데이터 지원에 감마와 지수 분포 포함
  • 다명목 반응 지원(4개 수준 이상인 명목 반응)
  • 최선의 부분집합 회귀, 후진 제거, 가지 치기 전진 선택, Dantzig 선택(DOE 커뮤니티에서 과포화 설계 등 n<<p 문제 분석으로 인기를 얻음) 등 추가 선택 기법
  • 새 보고서 기능에는 해 재설정 버튼, QQ 그림, F-검정과 VIF 보고, 조정된 R-제곱, RMSE 등이 포함됩니다.
  • 다수의 효과들이 포함된 크고 복잡한 문제들을 취급하는 성능을 개선하기 위해 플랫폼을 조정했습니다.
  • 이제 일반화 회귀에서는 2단계 전진 선택 내 사용자 텍스트와 교차 검증을 지원합니다.

JMP® 14 및 JMP® Pro 14의 새 기능 개요


데이터 가져오기, 데이터 테이블, 정리, 데이터 시각화, 일반
  • 새롭게 추가된 ‘프로젝트’ 기능은 파일을 구성할 수 있는 방법을 제공하며 분석 도중에 탭 형식의 JMP 인터페이스로 여러 개의 열린 창을 관리할 수 있습니다. 프로젝트는 단일 문서 인터페이스, 포함할 특정 파일 선택, 재구성 가능한 작업 공간의 구성, 분석 공유 및 보관, JMP에서 바로 문서 실행(PPT, DOC, PDF 유형의 파일 지원) 등을 허용합니다. 
  • 새로운 다중 파일 가져오기는 대화상자를 실행하여 JMP 데이터 테이블 하나에 여러 파일을 로드합니다. 파일 크기, 날짜, 이름, 유형으로 파일을 필터링할 수 있으며 텍스트 탐색기 문서 준비에 유용한 1열로 가져오기를 지원합니다. 플랫폼 내에서 텍스트 가져오기 옵션의 편집을 지원합니다.
  • 가상 결합이 향상되어 몇 번만 클릭하면 다른 테이블에 있는 데이터를 액세스할 수 있습니다. 
  • 그래프 빌더는 다음과 같이 향상되었습니다.
    • 새로운 차트 유형인 묶음 막대형 차트는 수백 가지 범주에서 편중된 데이터를 표시합니다.
    • 더 효과적으로 그래프 사용자 정의 제어
    • 손쉽게 통합 가능한 사용자 정의 오차 막대
    • 범례의 표식 크기
    • 그래프 빌더에서 곧바로 기본적인 통계 분석 추가 지원
    • 등고선에서 평활, 형태 자르기를 포함해 더 효과적으로 조절 가능
    • 평활기 요소에 대한 부트스트랩 신뢰 구간
    • 점 도징(dodging) 및 지터링 옵션
    • 상자 그림, 점, 히스토그램, 바이올린 그림 내 평행 좌표
  • 새 데이터 테이블 기능:
    • 열 이미지를 표식으로 사용 
    • 셀 안에 붙여넣기
    • 더 효과적인 스크립트 구성을 위한 테이블 스크립트 그룹화 및 중첩
    • 이벤트 처리기 열 속성에서 제공하는 클릭 가능한 링크
    • 열 선택 전환 옵션
    • 새 계산식 열(New Formula Column)에 새로운 데이터 변환 기능들 포함
    • 라벨을 코드로코드를 라벨로 열 유틸리티
    • 행 메뉴에 추가된 중복 행 선택
  • 향상된 인터페이스를 통해 작업 흐름 개선:
    • 기본 설정 검색 및 필터링을 사용하여 변경할 기본 설정을 손쉽게 찾기
    • 더 우수한 검색 및 프로젝트에 효과적인 압축 모드로 업데이트된 스크립트 색인
    • 계산식 편집기에서 OK를 클릭하기 전에 결과 미리 보기
    • 숫자형 접미사의 자동 범주 분류 개선(예: Lot 1, Lot 2. ... Lot 10, Lot 11)
    • 데이터 테이블에서 스크립트 그룹화
    • 다운로드한 JMP 파일에 포함된 알 수 없는 실행 코드로부터 보호하기 위한 파일 격리 경고
    • 손쉽게 3D 그래프를 사용자 정의할 수 있도록 업데이트된 OpenGL 보기 설정 대화상자
  • 값 편집 기능 향상:
    • 더 효과적으로 필터링을 제어하기 위한 검색 상자
    • 향상된 텍스트 파싱
    • RegEx 지원
    • 값 편집 결과 열 가져오기
    • 값 편집에서 곧바로 값 라벨 생성, 소비, 전환 가능.
    • 복수의 반응 열 지원
    • 값 편집 계산식을 계산식 저장소에 게시. 데이터를 JMP에 옮길 필요 없이 제조현장의 라인에서 데이터 정리를 수행할 수 있습니다.
    • 새 범주로 그룹화
    • 숫자(연속형) 열에서 값 편집

대시보드 구축 및 공유
  • 애니메이션화된 GIF를 JMP에 기록 및 저장. 여기에 재생 버튼(버블 그림, 지역 데이터 필터, 열 전환기 등)이 있어 플래시에 의존할 필요 없이 이동하는 JMP 시각화 요소를 PPT 슬라이드에 손쉽게 포함할 수 있습니다.
  • 대시보드 빌더는 우수한 가독성의 놓기 영역, 빈 대시보드 템플릿, 사용자 템플릿 저장 기능 추가
  • HTML5 보고서 출력에서 데이터 선택 가능
  • 웹 보고서 생성 기능으로 인덱스 페이지와 대화식 HTML 보고서 링크로 분석 프로젝트의 단계를 구성하고 공유할 수 있습니다. 웹 보고서 생성 기능은 스크립트 가능하므로 표준 보고서 스크립트의 끝에 웹 보고서 생성을 추가할 수 있습니다.
  • 대화식 HTML 보고서에서 필터 지원에서 선택적인 필터링 추가. 단, 이를테면 모형을 다시 계산하지 않습니다.

실험계획법(DOE)
  • 커스텀 디자인에 A-최적 기준 추가. D 또는 I 최적 기준으로 자연스럽게 처리하기 곤란한, 특정 효과에 더욱 중점을 두는 최적설계가 필요할 때 유용합니다.
  • 균형 불완비 블록 설계 생성 기능
  • 가속수명 시험(ALT) 설계를 구축할 때 사전에 지정하는(Prior Specification) 방식 개선
  • 설계 비교에서 JSL 인터페이스를 통해 최대 10개, UI를 통해 최대 5개 비교 가능
  • DSD 적합 알고리즘 및 옵션의 향상으로 플랫폼에서 약한 유전성(heredity)을 갖는 제곱항과 상호작용항 찾기 가능
  • 상관관계상 색상 맵으로부터 데이터 테이블을 생성하는 새 옵션
  • MaxDiff 설계에 대응되는 쌍별 발생도에 대한 히트맵 추가. 범주형 요인의 수준들에 걸친 공간 충진 개선
  • 커스텀 디자인에서 실험 순서를 지정하는 열을 생성하는 새로운 옵션

통계, 예측 모형 및 데이터 마이닝
  • 새 함수 데이터 탐색기 플랫폼은 센서/신호/스트리밍 또는 일괄 공정 데이터의 함수 형식을 수정합니다. 이 플랫폼에서는 센서에서 들어오는 데이터를 정리, 정렬, 적합시키고 다양한 기법을 이용해 모형을 구축하며 다른 예측 모형 플랫폼의 출력 모형과 기능을 사용할 수 있습니다. PRO
  • 텍스트 탐색기의 향상된 기능:
    • 2개의 아시아 언어 지원(중국어 및 일본어)
    • 항, 구, 보고서 목록을 포함하는 테이블 형식 출력을 위한 향상된 필터링 옵션
    • 항목별 단어 클라우드
    • 판별 분석 지원 PRO
    • 플랫폼 시작에서 예측 모형 작업 흐름에 사용할 검증 열 지원 PRO
  • 일반화 회귀의 새로운 기능: PRO
    • 추가 분포로 더 많은 중도절단 포함(감마 및 지수 분포 추가 지원) 
    • 다명목 반응 지원(4개 수준 이상인 명목 반응) 
    • 최선의 부분집합 회귀, 후진 제거, 가지 치기 전진 선택, Dantzig 선택(DOE 커뮤니티에서 인기를 얻었으며 과포화 설계 등 n<<p 문제에 효과적) 등 추가 선택 기법
    • 해 재설정 버튼, VIF, 조정된 R-제곱, RMSE, QQ 그림, F-검정 등의 기능이 추가되었습니다. 커스텀 검정이 지원됩니다. 2단계 전진 선택을 위해 교차 검증 지원이 추가되었고 다양한 효과로 크거나 복잡한 문제에도 신속하게 수행하도록 플랫폼이 조정되었습니다.
  • 결측치 탐색에서 차원축소 단계에서의 검증에 SVD/행렬 완성 기반 접근방식이 추가되었고, V 행렬과 U의 최소 제곱 추정치를 이용해 새 관측치를 기록합니다. 또한 결측치 대치(imputation)에 대한 검증 열을 지원합니다.  PRO
  • 프로파일러 시뮬레이터는 표준 최소 제곱과 일반화 회귀에 반응 오류의 분포 기반 시뮬레이션을 추가하였습니다.
  • 분포 플랫폼: SHASH 분포 추가
  • 다중 반응 모형 유형에 대한 지원 확장
  • 비 희소(non-sparse) 데이터까지 포함해 주성분 계산을 훨씬 빠르게 하는 희소 구현(sparse implementation)을 사용해 주성분 분석 알고리즘 개선. 보조 변수도 지원.
  • 단계별 회귀 적합은 범주 효과의 일부에 대한 항을 저장하기 위해 계산식 열 대신 변환을 사용합니다.
  • K-NN과 Naïve Bayes에 프로파일러를 갖추었습니다. K를 대화식으로 변경하고 다양한 모형 적합을 탐색하도록 K-NN에 모형 선택을 추가했습니다. Naïve Bayes 플랫폼에서 이용할 수 있는 모형 진단을 개선했습니다. PRO
  • 값 편집 열 게시 기능, 더 많은 모형 지원 및 파생 열 지원 등을 포함하는 계산식 저장소 성능 향상 PRO

품질 엔지니어링, 신뢰성, 식스 시그마
  • 공정 변수 선별 플랫폼에서 드리프트 검출, 목표 그림, 3원(평균, 군간/군내 변동) 관리도, 기타 다양한 UI 요소 향상
  • 규격 한계 관리를 위한 새로운 플랫폼
  • 품질 엔지니어링 메뉴에 CUSUM 관리도 플랫폼 추가
  • 수명 분포 적합에 대한 Bayes 추론 추가
  • 모수 생존분석에는 수명 분포 적합과 일치하도록 그래프 비교에 더하여 내포 모형 검정 추가
  • 구간 중도절단을 포함한 초대형 데이터 세트에서 수명 분포의 성능을 높이기 위해 중도절단된 JSL 적합 기능 향상
  • 누적 손상의 표준화 잔차를 나타내는 새로운 확률도
  • 밀도 프로파일러에서 무제약 결과와 고정 모수 결과를 나란히 비교하는 새로운 기능
  • 수명 분포에 대한 고장 원인 열에서 중도절단 지표에 대한 인터페이스가 향상되어 드롭다운 목록이 포함된 중도절단처럼 작동합니다.
  • 재발 분석에는 일정 사건 그림, 연령별 도착 간격 그림, 플랫폼 내 적합 이종 포아송 과정 모형에 대한 시뮬레이션 저장 명령이 포함됩니다. 예측 열로 저장된 단계별 모형에는 이제 하나의 열만 필요합니다.
  • 다이어그램 작업 옵션을 사용하여 수리 가능 시스템 시뮬레이션, 교차 성분 이벤트/작업 링크를 끌 수 있으며, 이는 복잡한 다이어그램 정리에 유용합니다. 교차 성분 링크 옵션이 꺼져 있을 때 관계를 보려면 작업이나 이벤트 블록을 선택하여 개별 링크를 볼 수 있습니다. PRO
  • 공정능력 분석: 분포 및 변동 측도 추가, 새로워진 공정성능 그림

자동화, 스크립팅, 프로그래밍 인터페이스
  • 새로운 데이터 액세스 방법:
    • Python에 대한 새로운 JMP 인터페이스를 통해 로컬에 설치된 Python에 연결하여 Python에 데이터를 전송하고 JSL 스크립트의 Python 코드를 실행하고 Python 프로그램의 데이터 및 결과를 반환할 수 있습니다.
    • JSL의 새 HTTPRequest() 함수를 사용하여 API를 통해 웹 데이터에 액세스할 수 있습니다.
      • JSL을 사용하여 외부 웹 서버와 통신할 수 있습니다.
      • API(Application Programming Interface)를 통해 통신이 이루어집니다.
      • 새로운 JSL JSON 파싱 함수와 함께 HTTP 요청을 사용하면 훨씬 더 수월하게 JSL을 통해 JMP로 웹 데이터를 가져올 수 있습니다.
  • 검색 결과를 관련성에 따라 보여주는 옵션 등 스크립트 인덱스 인터페이스 향상
  • 데이터 테이블에 암호화된 스크립트를 저장하는 옵션

소비자 및 시장 조사
  • 새 다중 요인분석 플랫폼은 관능분석에 유용하며, 유사 제품 및 이상치를 식별합니다. 사전 평가 연구 및 여러 훈련받지 않은 패널들이 포함되는 제품출시 후의 소비자 패널 연구를 지원합니다.
  • 선택(Choice) 분석에서의 계층적 Bayes 계산은 분산 계산값과 모형 모수들에 대한 축소량을 감소시키기 위한 MCMC 샘플링을 하기 전의 시작값을 개선했습니다. PRO

설명서

JMP 및 JMP Pro의 새 기능이 나와 있는 PDF를 다운로드하거나 온라인으로 검색할 수 있는 설명서를 확인하십시오.

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