JMP软件服务

卓越的数据可视化能力、突出的交互性、全面而强大的分析功能、扩展性强、易学易用是JMP软件群最突出的五大特点。而正因为丰富、生动、简明的图形能够帮助用户从数据中发现简单的数据表格无法揭示的信息,SAS公司早在20多年前就开发了JMP软件。现在,JMP正在帮助几乎所有行业的客户,使他们分析和理解数据的能力上升到一个全新的水平。

JMP目前的最新版本是JMP11,主要功能介绍如下:

数据获取及文件兼容

JMP的用户可以非常方便地将外部数据导入JMP进行分析,省去繁琐的数据转换过程:JMP能支持40多种不同的文件格式,而且可以直接通过ODBC与数据库连接,支持SQL命令。如下图所示:

数据清洗及整理

JMP提供强大、多样而易用的数据整理工具,能帮助用户非常方便地对所获得的数据进行清洗和整理

试验设计(DOE)

JMP提供全面的试验设计解决方案。

统计过程控制(SPC)

测量系统分析(MSA)

图形及可视化

JMP具备顶尖的交互式可视化分析能力

模拟(Simulation)

可靠性分析(Reliability)

统计建模

JMP集成了来自SAS企业级分析平台的强大分析工具,包括:

数据挖掘(DataMinning)

分析自动化、分析报告及项目报告

JMP脚本语言及编程

运用专业的JMP脚本语言(JSL:JMPScriptLanguage),在JMP菜单功能之外,用户还可以开发出更多、更个性化、更强大的功能,以及实现分析自动化

JMP9新功能

用Excel中的JMP按钮来启动JMP的预测刻画器,用来研究因变量如何受自变量的影响而变化

使用JMP的Excel插件,您不仅能够非常轻松地把数据从Excel导入到JMP中,还能够将JMP“剖析器”(刻画器)强大的可视化能力植入Excel。在这种情况下,您可以用“剖析器”对模型进行动态的、可视化的考察:当您在JMP“剖析器”中拉动鼠标改变模型中的一个或几个自变量时,Excel将从JMP“剖析器”中获取您的输入,对模型进行实时、动态的计算,然后将计算结果反馈回JMP“剖析器”,这时,您就会看到那个(些)自变量的变化将如何影响每个因变量;更值得一提的是,您还可以借助JMP的“优化器”功能找到您棘手问题的最佳解决方案,并借助JMP“剖析器”内置的模拟器功能,对影响解决方案实施风险的关键因素进行深入考察。

JMP9将交互式图形和深入分析能力带给了R语言的用户,为他们提供强大的动态可视化分析能力和突出的分析灵活性,这将给他们带来全新的体验

JMP9给R用户带来了高度互动的图形和更深入的统计分析能力。其动态交互分析手段大大改善了R用户的分析体验。

作为SAS家族的一员,JMP很久以来就无缝地继承了SAS平台上的分析方法和强大的运算能力。而现在,你可以在JMP9上运行用开源统计编程语言R编制的分析包。你可以以JMP高度动态和图形化的手段来展示这些R程序。R程序员现在可以在JMP9平台上编写他们的程序,使得他们的程序能够被广为传播和阅读,而不受R本身能力的限制。

在JMP9中,已经被优化后的神经网络平台可以让您在对数据进行挖掘和建模时拥有更大的准确性和灵活性。JMPPro中还增加了很多灵活的选项:您可以选择用哪些数据来进行交叉验证*;您将获得更多的诊断信息,并能通过选择激活不同的功能以拟合单层和多层的网络*;您还可以自动化地处理数据的缺失值*。

JMPPro的“分割”平台新增的Bootstrapforests*和boostedtrees*将帮助您避免得到过于乐观的预测或被使用的特定数据扭曲了的预测。这些都将意味着您的预测模型将更可能产生可靠的预测值,通常都能获得更高的分类准确率,这可以用常规相依性度量指标进行量化*。

用地图来发现和展示您的地理信息数据的分布模式

如果您的数据中包含地理数据,JMP9可以帮助您非常方便地进行可视化展现。您可以使用JMP内置的高清地图,也可以趁在空中飞行的罅隙利用您最喜欢的网络地图从英特网上定制一份。甚至,JMP9已经为您内置了很多地区轮廓的形状信息,您也可以自己添加这类信息(比方说一个制造厂或一个大学校园轮廓的形状信息等)。

对于在MicrosoftWindows操作系统上使用JMP9的用户而言,JMP9的操作界面和灵活性将带来一种轻松、愉快的全新体验。JMP的窗口不再是被限制在一个单独的主窗口中,而是可以根据用户的需要自由地浮动。由于每个JMP窗口都是相互独立的,您可以非常方便地在多个显示器上灵活地安排和操作它们,或者将他们按需要并排排列在同一个显示器上。当对数据有多个视图时,JMP的自动排列功能可以为您的分析和发现之旅带来极大的方便。JMP新的“主窗口”功能将为您所有打开的JMP窗口提供导航,并为您提供最近曾经打开过的文件清单,以此来帮助您更高效地开始您的工作。

可用于重复测量分析的“老化”平台能够生成pseudo-failures,以便将来用“寿命分布”和“以X拟合寿命”平台进行进一步的分析.

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1.数据挖掘算法(AnalysisServices–数据挖掘)MicrosoftLearn“数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型,算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括: https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175595(v=sql.100).aspx
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3.数据挖掘数据挖掘csdn尽管数据仓库和操作型数据库有着不同的特点和应用场景,但它们通常是相互关联、相互支持的。数据仓库往往需要从操作型数据库中获取数据进行分析,而操作型数据库的设计和维护也可能受到数据仓库需求的影响。因此,它们在企业信息系统中通常是相辅相成的。 1.3数据仓库系统与系统及开发工具 https://blog.csdn.net/q12ERTYU/article/details/136547979
4.海量数据处理中数据挖掘技术及应用工具探析百客网导读:AI原创突出图片,仅为参考 海量数据处理中的数据挖掘技术与工具是现代信息技术领域的重要组成部分。随着大数据时代的到来,企业和组织每天都面临着处理和分析庞大数据集的挑战。数据挖掘技 AI原创突出图片,仅为参考 海量数据处理中的数据挖掘技术与工具是现代信息技术领域的重要组成部分。随着大数据时代的到来,企业和组https://www.yubaike.com.cn/html/shuju/2024-12-16/370030.html
5.好用的数据挖掘工具有哪些,数据挖掘怎么做,数据挖掘有什么?好用的数据挖掘工具有以下几种: 1. Python:Python是一种流行的编程语言,有丰富的数据挖掘库和工具包,如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等。它提供了强大的数据处理和分析能力,适合各种数据挖掘任务。 2. R语言:R语言是专门用于统计分析和数据挖掘的编程语言,拥有广泛的统计https://localsite.baidu.com/article-detail.html?articleId=100058533&ucid=n1D4rHDvrjm&categoryLv1=%E6%95%99%E8%82%B2%E5%9F%B9%E8%AE%AD&ch=54&srcid=10007&contentFrom=3
6.数据挖掘各种工具介绍1a、通用型工具;b、综合/DSS/OLAP数据挖掘工具;c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型,其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统,SGI 公司开发的MineSet 系统,加拿大Simon Frahttps://bbs.pinggu.org/jg/shuju_shujuwajue_1281384_1.html
7.干货推荐19款最常用的数据挖掘工具腾讯云开发者社区Rattle代表R分析工具轻松学习。 它提供数据的统计和可视化汇总,将数据转换为可以轻松建模的表单,从数据中构建无监督模型和监督模型,以图形方式呈现模型的性能,并对新数据集进行评分。 它是一个使用Gnome图形界面在统计语言R编写的免费的开源数据挖掘工具包。 它运行在GNU /Linux,Macintosh OS X和MS /Windows下。 https://www.cloud.tencent.com/developer/article/1430977
8.开源专利分析工具有哪些(上)澎湃号·湃客澎湃新闻本文所介绍的工具可以分为八个种类:通用工具、数据清理工具、数据挖掘工具、数据可视化工具、网络数据可视化工具、信息图制作工具、地理数据可视化工具、文本挖掘工具。本文主要介绍前面四种,下期文章介绍后面四种。 有一些工具同时具有多种功能,所以这种工具可能会出现在上述两个以上的种类中。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_19053089
9.湖南省统计局一句话,只要用户不是很挑剔,基本上都可以在某一家那里即可买全包括数据挖掘工具在内的全套商业智能产品。而像SAS、SPSS、StatSoft等公司虽然也宣称提供工具平台,但提供“整车”的实力有限,主要在统计分析和数据挖掘领域延伸提供尽可能多的工具组件。 ? 相对于这些挖掘工具平台,专业挖掘工具可能在市场的声势并不大,http://tjj.hunan.gov.cn/hntj/bsfw/tjkp/tjsh/201507/t20150717_3825196.html
10.50个BA分析工具第二十一个DataMining(数据挖掘)知识卡片 工具名称:Data Mining(数据挖掘) 工具介绍:Data Mining最早是用在数据仓库中,而现在已经不局限于数据仓库了通过发现有用的模式和数据来提升我们的决策水平在过去的模式中,会把传统的数据库的数据通过etl或者elt汇总到数据仓库数据仓库的模型和数据库的模型是https://maimai.cn/article/detail?fid=1478662341&efid=JLgH4dfGCstru6TzScYN1A
11.数据挖掘算法与应用孙家泽课后答案langrisser的技术博客2.6 数据挖掘工具的现状 15 2.7 数据挖掘未来研究方向及热点 16 2.4.1 网站的数据挖掘 16 2.4.2 生物信息或基因数据挖掘 17 2.4.3 文本的数据挖掘 17 2.4.4 2005年十大热点问题 17 2.5 小结 18 第三章 关联规则 18 https://blog.51cto.com/u_12868/11951043
12.业务数据分析库有哪些系统数据挖掘工具用于发现数据中的隐藏模式和规律。这些工具可帮助企业进行数据分析并进行更好的商业决策。目前市场上比较常用的数据挖掘工具包括sas、spss、r语言等。 △某业某财产品截图 3. 商业智能系统 商业智能系统是一种集成了数据仓库、数据分析和数据挖掘功能的信息系统。通过商业智能系统,企业可以更直观地了解客户需https://h.chanjet.com/ask/3d8d1a710df0a.html
13.数据挖掘:实用机器学习工具与技术(原书第3版)中文/英文pdf完整版[138☉ 如果遇到什么问题,请评论留言,我们定会解决问题,谢谢大家支持! ☉ 本站提供的一些商业软件是供学习研究之用,如用于商业用途,请购买正版。 ☉ 本站提供的数据挖掘:实用机器学习工具与技术(原书第3版) 中文/英文pdf完整版[138MB]资源来源互联网,版权归该下载资源的合法拥有者所有。https://www.jb51.net/books/581148.html