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JMP9新增功能裨益多类用户

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 楼主| 发表于 2010-12-22 14:48:55 | 只看该作者

JMP9新增功能裨益多类用户

JMP软件是功能强大的交互式可视化统计发现软件,由全球最大的统计学软件集团SAS公司在上世纪80年代推出,其最大的特点是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。其最新版本JMP9已于近日问世。

JMP9新功能之于统计学教师

对于需要使用统计方法进行数据分析或进行相关教学的教师,JMP9如下新增功能将给他们带来帮助:
1. JMP软件本身具有功能强大的编程语言JSL,能够自动生成脚本程序,方便地实现常规统计分析的规范化和自动化。JMP9中的JSL的功能函数库不断完善,还可以自定义统计分析算法和输出报表的格式,然后还能以插件形式保存在菜单里,方便下次调用。
2. JMP与SAS的衔接更加紧密。众所周知,SAS的数据处理能力和统计分析的广度和深度在世界上是首屈一指的,这在写论文时很重要。现在,JMP软件充分发挥它菜单界面友好、可视化能力一流的优势,并可成为SAS系统的用户端软件,而在后台则可以根据需要调用SAS编程语言实现复杂和庞大的统计分析。两者优势互补,可以让学术报告保持权威性的情况下,节省大量繁琐的上机操作时间。
3. 可以和R应用紧密结合,这是JMP9的又一高明之处。现在JMP和R之间可以进行数据交换,在JMP脚本中可以直接运行R代码,直接在JMP中展现通过R代码绘制的图形。这一点很重要,这使得在教师们在使用JMP时,以前用R语言开发的那些程序还可以继续发挥作用,今后用R语言新开发出来的高级功能也能继续使用。

JMP9新功能之于日常数据分析人士
对于数据分析是其日常工作一部分的人士,JMP9如下新增功能将给他们带来帮助:
1. 地图。这个功能堪称一绝:只需要在“图形生成器”的交互界面上用鼠标拖拖拉拉,就能迅速绘制出中国、日本、美国、英国等国家乃至整个世界的地图来,地图上不同地区的颜色可以用来反映该地区某个指标的高低优劣,而且可以让地图随着时间的变化而动态地变化,制作成一张“活动的地图”。这可以帮助用户从地域分布的总体上对响应的指标进行展示和监控,如市场、销售部门的同事可视化地展示各地区销售指标的动态变化,并用特定的颜色对需要密切关注的地方自动给与警示。
2. 密度图。这是一种技术性较强的图形,主要功能是展示数据在哪里集中程度高,而在哪里集中程度低。它的优点是无需关注每一个具体的数据点,而是以等高线的形式在图形上简单直观地表现数据的分布密度。比如在半导体公司,技术部门的工程师可以用JMP9里新增的这种密度图绘制出逼真的晶圆图,并可视化地分析其各个部分的质量特性和芯片分布情况。
3. Excel插件。安装JMP9以后,会在Excel中自动增加了一个“JMP”菜单项。在这个菜单下,Excel工作表中的数据可以比JMP8更方便地导入到JMP软件中,用JMP菜单做分析和制图也更迅速。尤其有趣的是原先在Excel中的静态公式可以直接转换成JMP动态的模型刻画器,还能进行蒙特卡洛分析,一下子就把预测分析表现得活灵活现。这个功能可以供任何安装了Excel软件的人使用。

JMP9新功能之于工程技术人员
对于需要基于数据分析进行决策的工程技术人员,如质量改进工程师、工艺工程师、制造工程师、六西格玛人员等,JMP9如下新增功能将给他们带来帮助:
1. 可靠性和老化分析平台。JMP8中的 “拟合所有分布”命令,一下子就能从众多候选分布中找到最合适的寿命分布。现在JMP9中,候选分布又增加了八九种,这样就能帮助用户更精准地拟合分布,由此得到的寿命预测结果也更具可信度。新增的“老化Degradation”平台可以解决一类很实际的问题:常规的可靠性分析只对使用寿命或是最终结果(即达标还是不达标)做分析,这个更平台可以在产品失效之前,把产品质量特性随使用时间的变化规律揭示出来,这对于预测保修风险很有用。
2. 试验设计DOE优势更加明显。试验设计平台向来就是JMP软件最具优势的功能之一,继JMP8推出专用于市场调研分析的“选择设计Choice Design”之后,JMP9又新增了“混淆最优试验”、“可靠性检验计划”、“可靠性验证”和“加速寿命试验设计”四种新试验设计方案。从名称上就能看出,后三种都和可靠性试验有关,第一种实质上是一种优化的筛选设计。相信大家都知道按照经典试验设计理论构建出来的筛选设计最大的风险是主因子项和交互作用项之间可能会相互混淆。而混淆最优试验能够将这种风险降到最低,同时也不需要增加试验次数。这将能够帮助在持续改善项目中更高效地筛选出关键因子。
3. 其他新增的简单实用的功能。除了可靠性、试验设计这两大块之外,JMP9在数据整理、可视化管理、统计过程控制、回归建模等日常质量管理工具上都有改进。例如,JMP9可以对同一组数据进行多正态分布拟合了!因为在质量数据分析过程中,双峰乃至多峰的数据分布是很常见的,这主要是因为数据收集人员贪图一时方便,将两个(或以上)工人或两台(或以上)设备加工的相同规格的产品混在一起所造成的,这会给后期正确分析质量波动的原因带来很大的困扰。JMP9“分布”平台中的“正态混合拟合”,可以迅速、量化地揭示每个工人或设备的质量水平,使用方便。
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