jmp数据分析百度云(jmp数据分析报告)
jmp是什么软件
品牌型号：Apple MacBook Air
系统：macOS12.1
软件版本:JMP Pro for Mac16.0
JMP 统计分析软件。JMP是各个行业和政府部门的科学家、工程师及其他数据探索人员的首选工具。JMP系列产品包括JMP，JMP Pro，JMP Clinical，JMP Genomics等产品线。通过帮助全球客户发现数据背后的价值。
JMP被广泛应用于业务可视化、探索性数据分析(EDA)、数据挖掘、建模预测、实验设计、产品研发、生物统计、医学统计、可靠性分析、市场调研、六西格玛质量管理等领域，裨益半导体和电子、医药、化工、食品、金融和服务、政府和教育等各行各业，并逐渐成为全球领先的数据分析方法及咨询供应商，致力于帮助客户从数据中获取价值，优化决策，驱动创新，成就未来。
JMP Pro for Mac软件功能：
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
7、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。
8、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。
9、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。
10、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。
11、质量和过程工程。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。
12、消费者和市场调查。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。
13、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。
14、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。
15、根据自己的喜好定制JMP。对JMP设置进行随心自定义，使其按照您的喜好运行。
16、分析中心。在JMP界面中使用其他的分析工具，如SAS?、MATLAB和R。
JMP Pro for Mac软件特色：
1、构建更好的模型。任何人都可以公平地描述去年的表现。但是，如果没有正确的预测分析工具，构建模型来预测新客户、新流程或新风险会发生什么变得更加困难。JMP Pro 提供了一组丰富的算法，可让您构建更好的数据模型。
2、改进您的预测模型以帮助做出更好的决策。使用各种类型的数据增强预测模型的能力，包括您收集的非结构化文本数据 - 维修日志、工程报告、客户调查响应评论等。您可以使用 JMP Pro 组织这些数据并将其转换为预测模型的可用补充，从而使决策更加自信。
3、使用中央建模库更有效地开发和管理您的模型。处理您的模型并不一定很痛苦——JMP Pro 可以让您在处理许多模型时轻松管理您的工作。您可以存储、分析、比较和生成代码以添加到其他系统(如 SAS)中。
4、使用最相关的统计工具来支持您的工作。使用 JMP Pro，您将拥有一组最有用的统计工具，这些工具由 JMP 开发中的数学家和统计学家精心挑选。用户可以找到分析数据所需的内容，而无需为各种选择而不知所措，也无需编程。此外，通过动态链接的数据、统计数据和图形，JMP Pro 将您的调查以 3D 绘图或动画图形的形式呈现出来，生成有价值的新见解，简化您的解释。
JMP数据怎么把一组数据提取
通过JMP的交互式数据挖掘，可以在一个庞大的数据表中便捷地提取每组数据。
数据分析工作中的重要手段，在需要寻找关键影响因素的案例分析中占据着重要的角色。JMP提供了丰富多样的建模和数据挖掘方法。除了标准最小二乘法、逐步法和Logistic法等传统的回归建模分析之外，JMP还提供了包括决策树、神经网络、时间序列、随机森林、提升树、朴素贝叶斯等众多建模技术。
在数据挖掘方面，JMP既提供了探索性数据挖掘方法，也提供了预测性数据挖掘方法。无论是科班出身的统计学家，还是没有统计学功底的普通技术人员，都能快速而轻松地在JMP中创建准确而可靠的预测模型，并通过可视化工具在同一个交互式环境中考察和比较各种模型，真正地从数据中挖掘出对企业决策有益的信息。
jmppro如何进行数据挖掘
您好，jmppro进行数据挖掘的过程需要遵循以下步骤：
1. 确定数据挖掘的目标：在进行数据挖掘之前，您需要明确您希望从数据中获得什么信息。例如，您可能希望发现某些趋势、预测未来的趋势、发现异常值等等。
2. 收集数据：在进行数据挖掘之前，您需要收集相关的数据。这些数据可以来自各种来源，例如数据库、文件、传感器等等。
3. 数据清洗：在进行数据挖掘之前，您需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等等。
4. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，您需要对数据进行预处理，以便更好地进行分析。这包括数据变换、数据标准化、数据归一化等等。
5. 数据分析：在进行数据挖掘之前，您需要对数据进行分析，以发现数据中的模式和趋势。这包括聚类分析、分类分析、关联分析等等。
6. 模型建立：在进行数据挖掘之前，您需要建立一个模型，以便更好地预测未来的趋势。这包括建立决策树、神经网络、支持向量机等等。
7. 模型评估：在进行数据挖掘之后，您需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和可靠性。这包括使用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等等。
8. 模型应用：在进行数据挖掘之后，您需要将模型应用于实际问题中，以便更好地预测未来的趋势。这包括使用模型进行预测、优化决策等等。
以上就是jmppro进行数据挖掘的基本步骤，希望对您有所帮助。