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瞭解科學家、工程師和其他資料探索人員如何運用 JMP 改變世界
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工程師必備資料分析7大課程暨學習地圖這份電子書將介紹研發、製程、品質工程師及數據分析師，四種不同職能的工程師在資料分析領域中的學習路徑及線上課程模塊推薦。
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25種常用的資料視覺化圖形及其應用電子書這份電子書將介紹工程師在日常工作中最常使用的25種資料視覺化場景與應用 。
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利用實驗設計最佳化製程本報告詳細說明了 JMP 所提供的 DOE 功能及實際案例，瞭解 DOE 的最新發展技與穩健、最佳的操作條件。
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DuPont先進的資料分析，臺灣杜邦提升製程能力的法寶。臺灣杜邦在企業內部推崇資料驅動的分析和六標準差培訓，並基於JMP開展培訓，使得所有工程師都具備資料分析的能力，並提供視覺化的報告給客戶。
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VishayJMP 的客製化分析工作流程，可以充分利用工程人員的潛力並節省經費。
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南京體育學院統計思維的文化已滲透到流行病學和運動科學領域的研究與學習中。
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Amperex Technology LtdJMP 的全面分析有助於工程師減少製程變異，並最佳化生產率。
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ASM InternationalASM 在全公司運用統計方法提高效率。
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STMicroelectronics工程師運用 JMP 開發智慧電源技術。
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Seagate要進行廣泛的資料分析技術、統計流程控制、可靠度分析、實驗設計和建模，JMP 和 JMP Pro 現在已經不可或缺。
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NVIDIA管理層整合免費的統計分析線上學習資源，協助員工提升技能。
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曲線資料的量測系統分析JMP Pro 以快速又簡易的方式，使用曲線資料解決量測系統分析複雜且相關的問題，表現非常出色。
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JMP 的協同合作：以 Python 和 R 使用 JMP 和 JMP Pro 您偶爾可以 (或者需要) 使用 JMP 搭配開放原始碼工具。本報告將協助您開始在 JMP 中使用 Python 和 R。
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JMP 實驗設計優勢本報告詳細說明了 JMP 所提供的 DOE 尖端功能，可協助您根據特定問題和資源限制，量身打造設計。
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運用統計模型改良流程該以什麼方式、在什麼時間點、什麼情境下將統計模型套用在問題上？您可以在這兩個真實案例中找到答案。
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從 Minitab 改用 JMP：過渡指南從業人員評論 JMP 和 Minitab：揭露兩種不同的常見統計技術和原理。
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大數據、Pharma 4.0 和製程建模如何準備迎接工業 4.0？本報告會概述如何提升製程知識、彌合傳統產品的差距，以及奠定運用大數據的基礎。
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可靠度成長說明瞭解用於長期改善產品和製程可靠度的統計技術，並查看使用 JMP 軟體的特別案例。
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NXPJMP Pro 加強了解決方案設計和製造、六標準差訓練和製程改進工作。
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Lonza品質設計團隊希望全面修正實驗和產品測試流程。
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深圳賽意法深圳賽意法在全公司範圍內實施基於JMP的六標準差方法論與黑帶認證的培訓， 並積極儲備專業人才，確保科學的統計分析方法為公司的研發創新與長期的可持續發展提供戰略保障。