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JMP 18—动态数据探索统计软件

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一图胜千言,JMP是科学家和工程师依赖的数据分析工具,具有强大的分析能力和动态统计发现能力。

  • 通过更加深入地挖掘,发现有意义的结果

    凭借其链接的分析和图形,JMP是理想的数据分析工具,可以理解复杂的关系、进行更加深入的挖掘、发现意外问题。

  • 通过强大的统计全面地探索数据

    从轻松访问各种来源的数据,到使用快速、可靠的数据准备工具,以及执行选择统计分析,JMP让您可以在任何情况下都最充分地利用数据。

  • 通过交互式可视化共享新发现

    借助JMP的数据可视化能力,可轻松将发现成果转化为共享内容。 利用交互式仪表板和网络可视化,讲述您的发现成果的来历。

JMP® 的核心功能

  • 数据采集

    轻松挖掘多种形式的数据 – 导入Excel文件,读取文本文件,以及从符合ODBC标准的数据库中获取数据。

    数据清洗

    对数据进行清洗,找出离群值、输入错误、缺失值,以及会影响您的分析效果的其他不一致情况。

    数据可视化

    动态的图形化数据探索,通过可视化信息图分享数据背后的含义。

    基本数据分析

    通过直方图、回归、分布拟合及其他分析工具进行数据探索。

    文本挖掘

    通过单词和短语提取,或可视化并组织单词以揭示文本中潜藏的信息。

  • 群组、过滤器和子集数据

    快速排列数据,发现潜在模式并重点关注关键性的发现结果。

    实验设计

    基于当前的问题设计实验,兼顾预算、时间及其他约束。

    统计建模

    借助统计模型认清趋势与模式,从而更好地了解您的业务、竞争对手和客户。

    假设分析

    通过情景分析展示预测响应的模式以及每个因子对于响应的影响。

    可靠性分析

    获取对于产品性能的见解,确定材料或工艺中的缺陷,以及发现设计漏洞。

    质量与过程工程

    通过JMP优化质量 – 最大限度减少客户抱怨,提供超出预期的产品和服务。

  • 消费者与市场研究

    借助数据挖掘、调查分析、选择实验等工具了解并适应不断变化的市场。

    分享结果

    以多种格式分享您的动态可视化信息图,完全不用担心对方是否拥有JMP。

    自动化与脚本处理

    可通过编写脚本实现过程自动化、重新生成分析报表,以及增加新的JMP功能。

    定制您的JMP

    对JMP设置进行随心自定义,使其按照您的喜好运行。

    分析中心

    在JMP界面中使用其他的分析工具,如SAS®、MATLAB、R和Python。


  • 构建更佳的模型

    没有适合的预测分析工具,就会大大增加通过建模预测新客户、新流程或新风险的难度。JMP Pro提供一系列丰富的算法,让您能够构建高效的模型。

  • 改进预测模型,帮助您做出更明智的决策

    利用各类数据增强预测模型的功效,其中包括您所收集的非结构化文本数据,如修复日志、工程报表和客户调查反馈等。通过JMP Pro对数据加以组织,将其转化为实用的预测模型辅助信息,从而做出更自信的决策。

  • 更高效地筛选、拟合和对比多个模型

    操作模型并不是一件苦差事 – JMP Pro可通过模型筛选,轻松找到最适合您的数据的模型。轻松构建候选模型,然后使用C、Python、JavaScript、SAS或SQL进行分析、对比和生成评分代码。

JMP® PRO的核心功能

  • 预测建模和交叉验证

    JMP Pro提供一系列丰富的算法,让您能够更高效地构建和验证模型。

    模型筛选和模型比较

    构建多种模型,从中找出最适合您的问题解决方案。

    模型库和模型代码评分

    组织模型并以SAS、C、Python、JavaScript或SQL格式保存模型评分代码。

    结构化方程建模(SEM)

    使用此框架拟合各种模型,包括确认性因子分析、路径模型、测量值误差模型和潜在变量增长曲线模型。

    新型建模

    采用带惩罚方法的广义回归等全新建模方法,能够创建更为出色的模型,颇具挑战性的数据也能处理。

  • 函数数据分析

    使用函数数据分析器(FDE)构建由函数、信号或序列数据组成的模型。

    可靠性框图

    轻松弥补系统弱点,获得更详实的系统信息,从而避免系统在将来发生故障。

    可修复系统模拟

    模拟系统修复事件,了解停机以及可修复事件的次数和成本。

    覆盖阵列

    通过设计实验尽可能找出缺陷,最大限度降低成本并缩短时间。

  • 词条选择和情感分析

    利用您的非结构化数据识别与响应相关联的词条,并探索基本的情感分析。

    混合模型

    分析同时涉及时间和空间的数据,对多个对象进行测量,或将多组变量进行关联。

    提升模型

    预测最有可能对某项活动做出积极响应的消费者群体,从而制定有针对性的营销决策。

    广义线性混合模型(GLMM)

    对具有非高斯响应变量和随机设计效应的模型进行拟合。


操作系统(仅限 64 位版本): Windows 11
Windows 10(Windows 10 S 版除外)
Windows Server 2022
Windows 服务器 2019
Windows 服务器 2016
中央处理器: 64 位:仅限 x64 处理器;不支持 ARM 处理器
内存: 建议 4 GB 或更多
驱动器空间: 2 GB(如果尚未安装,另加最多 250 MB 用于以下附加软件)
推荐显示器: 真彩色(32 位或更高),分辨率为 1024x768 或更高;建议使用具有硬件加速 2D 和 3D 驱动程序的显卡
数据库: UNICODE 兼容 ODBC 3.5 或更高版本(仅当连接到数据库时才需要)
其他必需软件(包含在 JMP 安装程序中): Microsoft .NET Framework 4.8
Microsoft Visual C++ 2022 可再发行组件
Excel 的 JMP 插件需要以下之一: 办公室 365
Excel 2021
Excel 2019
Excel 2016
其他兼容软件 (非必填): 维亚航空
SAS 9.4
R 开源统计软件版本 2.9.1 或更高版本
MATLAB R2012a(版本 7.14.0)或更高版本
Minitab(版本 18 或更低版本)
支持的语言: 英语、日语、简体中文、韩语、法语、德语、意大利语、卡斯蒂利亚西班牙语



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