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了解科学家、工程师和其他数据探索者如何借助JMP改变世界
数据可视化和探索性数据分析
- 医学统计分析入门:数据的高效导入、清洗与预处理,让你的分析快人一步临床试验或医学研究的数据分析过程中,数据因来源广泛、格式混乱难免会造成误差,拿到手的数据很可能会存在缺失值、重复值、异常值或错误值等状况。如何针对研究和分析目的,对这些原始数据进行清洗和整合,提升数据质量,让分析过程更加高效呢?欢迎您观看国家儿童医学中心大数据中心主任、JMP资深用户冯国双博士带来的数据清洗课程。
- 工程师常用的10种数据可视化图形及其应用在产品研发与生产制造的过程中,您可能会处理来自产线或工程设备的海量数据与探索多维度数据关系。为了向团队或领导汇报分析结果,或是呈现工程动态等,您在运用到可视化图表时常常会遇到一些问题。JMP为您准备了一份实用手册以及配套的可视化方法论与实操课程,帮助您学以致用,更好地掌握数据可视化的方方面面。
- WildTrackWildTrack可通过JMP®和足迹识别技术拯救濒危物种
- 南京体育学院统计思维的文化已渗透到流行病学和运动科学领域的研究与学习中。
- SK海力士半导体半导体巨头SK海力士通过机器学习让技术开发变得快捷高效。
生命科学
- 药品稳定性了解怎样通过稳健的分析应对制药行业法规要求。
- JMP数据分析在医学研究与教学领域的应用本次网络培训围绕现代医学统计分析教学的特点,通过JMP软件帮助大家实现数据可视化和探索性的数据分析,同时将介绍JMP Clinical在临床数据分析的应用,帮助您更好地进行医学研究与教学领域的相关研究。
- CDISC策略及给临床试验业界带来的裨益本次网络研讨会面向药监机构,制药公司,CRO,研究机构,以及和临床试验数据的标准化、管理、分析相关的专业人士。您将了解到:CDISC的简要概述,CDISC数据提交标准,以及如何在JMP Clinical中实现CDISC数据的标准化和自动化等精彩内容。
- 使用JMP Clinical进行临床试验安全性分析通过为医学监查员、审查员和编辑提供交互式的审查方法,整合您的临床试验工作流。此随机对照试验的案例研究将演示以下操作的执行方法!
- 通过统计模型改善工艺流程通过真实的案例研究,本白皮书将帮助您发掘以下方面的最佳实践:采用交互方式探索数据模式;针对重要变异模式构建有效的统计模型;以及与这些模型进行直观的交互,进而与同事交流发现成果,并推动重要改进机会的出现。