JMP系列软件
SAS于1989年开发了JMP，科学家和工程师能够通过可视方式挖掘数据。如今，JMP已由一款单一产品发展成为一个统计发现工具系列，系列中的每款产品都是针对特定需求量身定做。我们的所有软件都具有可视性、互动性、综合性和可扩展性的特点。
回复“JMP”，可获取JMP系列软件试用版申请地址
哪款JMP产品适合您?
数据分析软件是世界数十万数据探索人员的左膀右臂。借助卓越的交互性和可视化模式，JMP能够揭示往往会被原始数字表格和统计图像隐藏的深入信息。
通过强大的统计更全面地探索数据
通过更加深入地挖掘数据发现有意义的结果
通过交互式可视化共享新发现
JMP
回复“JMP”，可获取JMP系列软件试用版申请地址
适用于Mac和Windows的数据分析软件
JMP是全世界数十万科学家、工程师和其他数据探索人员选择的数据分析工具。用户可以利用JMP中强大的统计和分析能力来发现意外问题。
通过强大的统计更全面地探索数据
通过更加深入地挖掘数据发现有意义的结果
您已经对数据进行了一些探索。现在，已经准备好提出更多的问题并进行新的发现。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。
通过更加深入地挖掘数据发现有意义的结果
通过交互式可视化共享新发现
发现意味着可以看到。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 络可视化，讲述您的发现成果的来历。
JMP?的核心功能
1、数据采集
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 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
回复“JMP”，可获取JMP系列软件试用版申请地址
专为科学家和工程师打造的预测分析软件
JMP Pro是JMP统计发现软件的专业版，除拥有JMP的所有功能外，还提供一些可使您从容应对复杂分析工作的高级功能，包括预测建模和交叉验证技术，能使您的统计发现工作提升至全新的水平。用户能够充分利用台式巨型机的强大功能和处理速度，通过简单易用的界面挖掘和理解数据。
构建更佳的模型
任何人都能对上一年的业绩进行出色的整理和说明。但是，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，让您能够利用现有数据构建高效的模型。
改善预测模型，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 表和客户调查反馈等。您可以通过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。
更好地构造及管理模型，让您更加高效地部署您的模型
操作模型并不是一件苦差事–JMP Pro让您能够在处理多个模型的同时管理您的工作。您可以对模型进行存储、刻画、对比，并通过生成代码将其添加至SAS等其他系统中。
提供最有效的统计工具，让您的工作如虎添翼
JMP Pro提供一系列极为实用的统计工具，并辅以参与JMP开发工作的数学家和统计学家的支持。用户即不需要在功能中进行茫然的选择，也无需编程，即可进行数据分析工作。此外，通过动态链接的数据、统计和图形数据，JMP Pro能够通过三维图形或动画生动呈现调查结果，从而生成极具价值的新见解以简化您的说明。
JMP? Pro的重要功能
1、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。
2、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。
3、模型库和模型评分代码
在模型库中组织模型并保存模型评分代码。
4、连接SAS?的丰富资源
可轻松利用强大的SAS分析与数据集成能力。
5、新型建模
采用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。
6、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。
7、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。
8、覆盖矩阵
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。
9、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。
10、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。
11、高级计算统计
使用精确统计检验、精确非参数统计检验以及bootstrapping统计。
12、分享和交流结果
借助生动的动态链接数据分享发现成果，这些数据以动画、三维图形以及交互式 表的形式加以呈现。
JMP? Clinical
回复“JMP”，可获取JMP系列软件试用版申请地址
用于确保试验安全性和有效性的临床数据分析软件
借助基于角色的工作流程、可重用模板和自动 告工具，试验审查流程的所有关键参与者均可轻松探索趋势和离群值并分享结果。所提供的功能包括基于风险的监查、数据监测、欺诈检测和统计分析，可减少成本高昂的现场审查并降低试验失败几率。
数据经理
在整个试验过程中，严格保持所有数据的有效性至关重要。JMP Clinical可帮助数据经理通过可视化方式监测所有数据的状态，并且快速确定新增、修改、删除或重复的数据。这可以帮助您加快锁定数据库，并确保始终基于有效数据进行后续分析。
临床运营
临床运营旨在降低可能阻碍监管机构提交或药品审批的数据质量风险。JMP Clinical中的基于风险的监查工具可帮助识别供应商、监测员、临床试验中心和国家级别的数据异常，并且确定导致安全性或数据质量受损的因子。
临床数据科学家和医学监测员
借助JMP Clinical中的汇总仪表板，临床数据科学家和医学监测员只需按下按钮便可评估安全性和有效性问题。创建包含不良反应、合并用药、实验室和生命体征的交互式 告，并且深入分析自定义患者档案和患者叙述。
JMP Clinical?的核心功能
1、基于风险的监查
减少成本高昂的现场源数据验证，同时保持数据完整性并保证受试者的安全。
2、患者档案
立即生成可定制的患者档案，并轻松地在审查群组中交流发现结果。
3、患者叙述
自动为每个经历严重不良反应的受试者撰写可配置的患者叙述。
4、数据完整性
发现临床试验中心和患者级别的数据异常，无论原因是欺诈、数据质量还是协议错误。
5、数据管理
以可视化方式识别数据修改，并且为数据的后续用户分离数据条目和EDC错误。
6、数据可视化与分析
揭示趋势和离群值，并通过交互式可视化和精密的模式检测加速发现过程。
7、数据监测
只需按下按钮便可评估试验数据是否存在安全问题，并且制作包含不良反应的交互式 告。
8、生物测量与生物统计
使用精密的统计算法深入挖掘临床试验反应、发现和干扰。
9、干预
跟踪患者的治疗情况，确定药物相互作用，并且分析分布情况、反应比率和风险。
10、反应
确定不良反应的开始时间及其结果，并且辨别不同治疗群组的反应模式。
11、发现
快速评估有效性和安全性，并且识别潜在有害症状（包括肝毒性）。
适用于iPad?的JMP?图形生成器
回复“JMP”，可获取JMP系列软件试用版申请地址
移动中的分析，指尖上的图形
入门
无论数据表位于何处，包括Dropbox、Google Drive、iCloud及其他，均可访问您的数据。
通过电子邮件将JMP数据表发送到您的iPad，数据表中保留了图形生成器脚本。
在库中组织数据表。
将变量拖到所需位置，创建新图形，实现您所需的实时更新。
单击调色板切换图表类型。
使用修剪、缩放和平移图标探究数据。
通过样式、颜色和图例选择调整图形。
过滤数据以发现隐藏的关系和相依性。
共享工作成果
通过电子邮件、PDF、iTunes或复制/粘贴功能，交流您的发现。
使用AirPrint在兼容的打印机上打印您的图形。
使用Airplay或基座适配器共享工作成果。
JMP? Genomics
回复“JMP”，可获取JMP系列软件试用版申请地址
独一无二的强强联手：可视化发现与分析
无论您从事农业、药物基因组学、生物技术学，还是其他基因研究领域的工作，JMP Genomics均可为您提供一整套工具，帮助您分析罕见和常见变异、检测差异表达模式、了解NGS数据、发现可靠的生物标志物概况以及将路径信息纳入到分析工作流程中。
遗传图谱、QTL分析以及基因组选择机能可为农作物和家畜育种策略提供指导，进而揭示增产或增强疾病、虫害和极端天气状况耐抗性的遗传标记。
JMP Genomics独一无二的强强联手通过结合JMP交互式图形功能和性能可靠的SAS?Analytics，研究人员即可从每一个角度发现、探索和了解大型基因组数据，并与同仁分享分析结果。
Genomic Selection for Crop Improvement
JMP Genomics serves as your experimentaldesign and analysis platform for crop-breeding programs. Biologists andbreeders can employ linkage mapping and QTL analysis for experimentalpopulations, and complex association methods for diversity populations toidentify markers for pest and pathogen resistance.
Comprehensive predictive modeling reviewsperform genomic selection with multiple traits of interest to improve breedingselection and accuracy, allowing insights that aren’t possible with classicalphenotypic selection. These genomic selection tools uncover optimalcombinations of markers to produce desirable traits, which in turn can be usedto design and evaluate future crosses to produce healthier foods.
Perform molecular marker-assisted selectionto improve crop viability and performance.
Utilize multi-trait predictive modelingreviews to optimize breeding programs.
Evaluate potential crosses and simulatetheir progeny based on genomic selection model scoring to determine optimalbreeding strategies for future performance.
Identify ideal sequence candidates forbreeding with the Pareto Frontier tool.
Pharmacogenomics
JMP Genomics allows you to import variantdata sets from VCF files, CLCbio SNP and indel reports, summary files fromComplete Genomics, Plink text and binary files, and common output formats fromSNP arrays. Once imported, choose from extensive association analysis optionsfrom simple case-control association to complex linear models supportingcovariates, interactions and random effects.
Select from an extensive set of rarevariant association methods to group rare SNP variants within genes, pathwaysor positional groups, or identify genomic regions shared identical by state(IBS) between related or unrelated individuals. You can also analyze patternsof linkage disequilibrium, correct for population structure and discoverSNP-SNP interactions. Create, compress and easily integrate relationshipmatrices into association tests to simultaneously correct for populationstructure and relatedness with Q-K mixed model analysis.
Use Learning Curves to identify optimalpredictive models in your clinical genomics data.
Expression
With support for intensity, aligned read,and count data formats, JMP Genomics lets biologists and biostatisticiansnormalize and analyze both array data and summaries from next-gen studies,providing several scaling and normalization methods tailored for count datasets. Point-and-click workflows simplify gene and exon expression, and RNA-seqanalysis for new users.
JMP Genomics also supports more complexexpression analyses, such as screening for allele-specific expression,filtering intensities or counts, performing batch normalization, and applyingsample and gene filters to quickly reanalyze subsets of your data.
Overlay continuous variables such asp-values, intensities, counts or fold changes on simple and complex genomes toidentify interesting regions, then drill down to view detailed statisticalresults and tracks.
代表作
声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！