Giới thiệu Phần mềm bản quyền JMP

18/06/2020 1.728 lượt xem

 

I. Lợi ích khi sử dụng phần mềm bản quyền JMP

  • Khám phá dữ liệu đầy đủ hơn với số liệu thống kê mạnh mẽ

    • JMP giúp bạn giải quyết các vấn đề thống kê thường xuyên và khó khăn. Từ việc dễ dàng truy cập dữ liệu của bạn từ nhiều nguồn khác nhau, đến sử dụng các công cụ chuẩn bị dữ liệu nhanh chóng, đáng tin cậy và thực hiện các phân tích thống kê lựa chọn, JMP cho phép bạn tận dụng tối đa dữ liệu của mình trong mọi tình huống.

  • Khám phá những phát hiện có ý nghĩa bằng cách đào sâu hơn vào dữ liệu của bạn

    • Bạn đã thực hiện một số thăm dò dữ liệu của bạn. Bây giờ, bạn đã sẵn sàng đặt thêm câu hỏi và thực hiện những khám phá mới. Với các phân tích và đồ họa được liên kết của mình, JMP là công cụ phân tích dữ liệu lý tưởng để hiểu các mối quan hệ phức tạp, đào sâu hơn, khám phá những điều bất ngờ.

  • Chia sẻ những khám phá mới với trực quan tương tác

    • Khám phá có nghĩa là được nhìn thấy. Chuyển dễ dàng từ khám phá sang chia sẻ với các khả năng hiển thị dữ liệu trong JMP. Kể câu chuyện về những phát hiện của bạn với bảng điều khiển tương tác và trực quan hóa web.

 


II. Tính năng của phần mềm bản quyền JMP
 

1. Thu thập dữ liệu (Data Acquisition)

  • Dữ liệu của bạn có nhiều dạng. May mắn cho bạn, JMP đang đói dữ liệu.

  • Dễ dàng đọc từ Microsoft Excel bằng trình hướng dẫn nhập Excel Import Wizard, từ text file bằng trình hướng dẫn nhập Text Import Wizard và kéo dữ liệu trực tiếp từ cơ sở dữ liệu tuân thủ ODBC bằng trình tạo truy vấn tương tác - Query Builder. Dù định dạng dữ liệu đầu vào là gì, JMP cũng sẵn sàng để xử lý.

  • Cơ sở dữ liệu cho phép các tổ chức lập danh mục lượng dữ liệu và thông tin khổng lồ, nhưng cơ sở dữ liệu thường được tổ chức để lưu trữ và giao dịch hiệu quả, không phải để phân tích hiệu quả. Điều này có nghĩa là dữ liệu bạn cần để phân tích nằm rải rác trên nhiều bảng. Bạn phải tham gia các bảng đó để tập hợp dữ liệu bạn cần. Điều này có thể làm cho công việc quan trọng và yêu cầu bạn tìm hiểu không chỉ các chi tiết của các bảng dữ liệu, mà còn cả cách sử dụng SQL hoặc các công cụ khác để tham gia chúng.

  • Hãy nhập dữ liệu vào trình tạo truy vấn Query Builder. Sử dụng nền tảng JMP này, bạn chỉ chỉ định bảng chính và một hoặc nhiều bảng phụ và trình tạo truy vấn Query Builder sẽ tự động khớp các khóa ngoại trong bảng chính với các khóa chính trong các bảng phụ. Vì vậy, việc tạo liên hệ giữa các bảng không còn là một quá trình tốn nhiều công sức - nó trở nên tự động.

 

  • Cùng với việc tự động khớp số liệu (automatic matching), trình tạo truy vấn Query Builder có mọi thứ khác bạn cần để xây dựng truy vấn đơn giản hoặc phức tạp của bạn. Bây giờ, bạn có thể làm tất cả với JMP.


 

 

  • JMP cũng cho phép bạn nhập và lấy mẫu dữ liệu từ các nguồn khác, bao gồm:

    • SAS®

    • Nhiều loại nguồn phẳng (ví dụ: text files, R code, MATLAB code, HTML files, SPSS files, Minitab portable worksheet files).

    • Các trang web (HTML tables)

  • Trong mọi trường hợp, nhập dữ liệu vào JMP là một nhiệm vụ tương tác và phần mềm phản ứng với những thay đổi bạn thực hiện trong quá trình. Vì vậy, một tệp được nhập vào bảng JMP được định dạng sẵn và càng gần càng tốt để sẵn sàng phân tích, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.

  • Hãy tưởng tượng có niềm tin rằng công cụ phân tích thống kê của bạn có thể xử lý dữ liệu của bạn, bất kể hình thức ban đầu của nó là gì. Đó là những gì JMP cung cấp. Vì dữ liệu được nhập vào JMP nằm trong bộ nhớ, nên dữ liệu đến từ đâu không quan trọng. Các bảng JMP luôn nhanh, được tối ưu hóa để thực hiện phân tích và sẵn sàng để bạn khám phá, trong khi vẫn giữ được càng nhiều cấu trúc và siêu dữ liệu của nguồn gốc càng tốt.

 


2. Dọn dẹp dữ liệu (Data Cleanup)

  • Bạn dành bao nhiêu thời gian để chuẩn bị dữ liệu để phân tích? Đối với nhiều nhà phân tích dữ liệu, đây là một việc vặt không đổi. JMP từ lâu đã tôn trọng thực tế này và đã làm việc để chuẩn bị dữ liệu dễ dàng hơn, nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.

  • Bất kể nhiệm vụ làm sạch dữ liệu của bạn là gì, JMP sẽ tự động hóa quy trình. Những gì khó hoặc thậm chí là không thể trong các phần mềm khác là dễ dàng trong JMP. Và ngay cả khi bạn không thể làm sạch dữ liệu của mình trực tiếp, JMP bao gồm các phương pháp để giảm thiểu tác động của các vấn đề dữ liệu đối với phân tích của bạn, thường loại bỏ nhu cầu (và nỗ lực cần thiết) để làm cho dữ liệu của bạn trở nên nguyên sơ.

  • Khi dữ liệu của bạn nằm trong bảng JMP, bạn có thể tận dụng các công cụ tái cấu trúc và tái cấu trúc phong phú, hợp nhất tất cả dữ liệu của bạn vào một tệp và dễ dàng thực hiện tham gia bảng thông minh và tương tác. Bạn cũng có thể tham chiếu dữ liệu trong một bảng khác mà không cần nối hai bảng, do đó tránh được các vấn đề về bộ nhớ và lưu trữ dữ liệu đi kèm với việc tham gia các tập dữ liệu lớn.

  • Trước khi phân tích dữ liệu của bạn, bạn nên kiểm tra để đảm bảo dữ liệu sạch, rằng các giá trị phù hợp và được mã hóa tốt. JMP cung cấp nhiều cách để làm điều này. Một trong những điều tốt nhất là với nền tảng phân phối - Distribution platform. Nếu bạn phát hiện ra các ngoại lệ, chỉ cần lấy chúng và chúng được chọn trong bảng, nhờ liên kết động trong JMP.

  • Có giao diện trực quan với dữ liệu của bạn là một lợi thế mạnh mẽ của JMP. Bạn sẽ sớm tự hỏi bạn đã mất bao nhiêu trước khi bạn có thể lấy ngay những gì bạn thấy trong dữ liệu của mình.

  • Khi nhiều cá nhân khác nhau nhập các danh mục (categories), việc đặt tên có thể trở nên không nhất quán. Để lập bảng chính xác các danh mục và sử dụng chúng để dự đoán, chúng phải khớp với nhau một cách nhất quán. JMP có tiện ích Recode để hợp nhất các danh mục dễ dàng hơn thay vì tốn thời gian. Bạn có thể chọn một nhóm các danh mục và chọn chúng trong số đó để làm đại diện cho nhóm. Bạn cũng có thể yêu cầu JMP tự động hợp nhất các danh mục trông rất giống nhau. Đây có thể là một trình tiết kiệm thời gian đáng kinh ngạc, đặc biệt là khi có hàng trăm hoặc hàng ngàn mục duy nhất.


 

 

  • Các công cụ khác để dọn dẹp dữ liệu trong JMP bao gồm:

    • Sàng lọc các ngoại lệ (outliers).

    • Sàng lọc các lỗi nhập (entry errors), mã lỗi (error codes) hoặc thiếu giá trị (missing values) / mã giá trị bị thiếu (missing value codes) mà bạn có thể chưa tính đến trong dữ liệu của mình.

    • Tạo các cột công thức hoặc các biến xuất phát; cột tỷ lệ hoặc biến đổi đáp ứng.

    • Dọn dẹp tài sản dữ liệu.

    • Phân loại dữ liệu liên tục thành các loại riêng biệt.

    • Chia chuỗi các văn bản được phân tách thành nhiều cột.

    • Làm các biến chỉ số (indicator variables).

    • Chuẩn hóa các thuộc tính trên nhiều cột loại tương tự.

 


3. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

  • Các bảng tính không dễ dàng tiết lộ các mẫu và xu hướng trong các tập dữ liệu, nhưng việc nhìn thấy các mẫu giúp bạn thực hiện các khám phá. JMP cung cấp các công cụ trực quan phong phú và năng động, giúp khám phá thống kê dễ dàng và hiệu quả hơn, dẫn đến sự đổi mới.

  • JMP giải phóng bạn khỏi con đường hẹp. Khám phá dữ liệu của bạn một cách linh hoạt và cho phép nó cho bạn biết điều gì thú vị. Di chuyển qua dữ liệu của bạn một cách nhanh chóng và nhanh nhẹn cho đến khi bạn tìm thấy hình ảnh truyền đạt tốt nhất cho câu chuyện trong dữ liệu của bạn.

  • Graph Builder là cách tốt nhất để bắt đầu khám phá và vẽ đồ thị dữ liệu của bạn một cách linh hoạt. Tương tác xây dựng các màn hình đồ họa đơn giản hoặc phức tạp, chỉ bằng cách kéo và thả. Chỉ cần kéo các biến vào vị trí, chọn thành phần biểu đồ từ bảng biểu tượng và tùy chỉnh màn hình để có kết quả chất lượng xuất bản cuối cùng. Graph Builder luôn cung cấp cho bạn các tùy chọn có ý nghĩa cho tình huống của bạn.

  • Graph Builder chỉ là một trong nhiều công cụ trực quan phong phú và năng động trong JMP giúp cho việc khám phá thống kê dễ dàng và hiệu quả hơn.


 

  • Bạn cũng có thể thêm bản đồ nền cho tất cả các biểu đồ JMP có liên quan bằng cách sử dụng hình ảnh địa lý chất lượng cao, tích hợp hoặc vẽ dữ liệu trên bản đồ cấp đường bao gồm các thành phố, đường và các vùng nước. Với Bubble Plot, bạn có thể tạo phim dữ liệu hoạt hình, hiển thị các thay đổi theo nhiều chiều theo thời gian.

  • Đôi khi nhiều biểu đồ kết hợp có thể hấp dẫn hơn một biểu đồ. Đó là nơi mà bảng điều khiển cung cấp cho bạn khả năng truyền đạt câu chuyện về dữ liệu của bạn. Với các mẫu nhấp chuột đơn, bạn có thể phát triển trực quan thuyết phục, sẵn sàng trình bày hoặc tạo bảng điều khiển tùy chỉnh của riêng bạn.

  • Đồ thị trong JMP đại diện cho một giao diện cho dữ liệu của bạn, không chỉ là một đại diện cho nó.


 


4. Phân tích dữ liệu cơ bản (Basic Data Analysis)

  • Sử dụng các công cụ cơ bản để phân tích trực quan thường là cách tốt nhất để truyền đạt kết quả và thúc đẩy hành động trong một tổ chức. Và thường xuyên, bước đầu tiên của bạn trong một cuộc điều tra dữ liệu thống kê bao gồm điều tra từng biến một, một quá trình được gọi là phân tích đơn biến (univariate analysis). Trong JMP, khi bạn đã xác định các cột mà bạn quan tâm, nền tảng phân phối - Distribution platform - sẽ tự động cung cấp biểu đồ và số liệu thống kê dựa trên loại mô hình được xác định của biến.

  • Nhanh chóng tạo biểu đồ, số liệu thống kê tóm tắt, sơ đồ hộp và lượng tử cho dữ liệu liên tục, phân tích khả năng, phù hợp phân phối và tần số cho các giá trị danh nghĩa hoặc thứ tự.

  • Các khả năng chính trong JMP để phân tích thống kê cơ bản bao gồm:

    • Biểu đồ Histogram, hộp (box plots).

    • Thống kê mô tả (Descriptive statistics).

    • Các thử nghiệm t một và hai mẫu, ANOVA, hồi quy (regression), thử nghiệm bất đối xứng (nonparametric test).

    • Phân phối phù hợp (Distribution fitting).

    • Tạo Splines và đường cong vào dữ liệu.

    • Tính toán và mô phỏng thống kê; tính toán độ nhậy (Power) và cỡ mẫu (Sample size).


 

 

5. Khám phá văn bản (Text Exploration)

  • Dữ liệu dạng văn bản (text data) không dễ dàng để phân tích. JMP Text Explorer cung cấp cho bạn một tập hợp các lệnh tương tác cao cho phép bạn thực hiện trích xuất từ và cụm từ, tạo tóm tắt và trực quan hóa và sắp xếp các từ để khám phá thông tin tiềm ẩn có sẵn trong khối dữ liệu văn bản phi cấu trúc của bạn, chẳng hạn như văn bản tự do trong các cuộc khảo sát hoặc ghi chú kỹ thuật.

  • Giao diện Regular Expressions (RegEx) cho phép bạn tạo và lưu trữ các biểu thức tùy chỉnh để trích xuất số phần, từ giữa các thẻ HTML, số điện thoại, địa chỉ email, tiền tệ và hơn thế nữa.


 


6. Phân nhóm, lọc và tách các tập dữ liệu con (Group, Filter and Subset Data) 

  • Trong bất kỳ doanh nghiệp nào, bạn càng nhanh chóng có thể học hỏi và thích nghi với nhu cầu của khách hàng luôn thay đổi, bạn càng nhanh chóng vượt lên trước đối thủ cạnh tranh. Để đẩy nhanh chu trình học tập này, bạn cần có khả năng chú ý các mẫu trong dữ liệu của mình, tập trung vào điều quan trọng nhất và hành động nhanh chóng. Bạn có thể lãng phí thời gian để tạo ra một đống báo cáo để lội qua, hoặc tệ hơn là viết mã tùy chỉnh và chờ đầu ra trước khi hành động.

  • JMP mang đến một cách tiếp cận hoàn toàn khác với nhiệm vụ hàng ngày là cắt và chia nhỏ dữ liệu. Mô hình nhóm và lọc của nó cho phép truy xuất tức thời, trong bộ nhớ của đầu ra báo cáo. Hãy tưởng tượng bạn có thể nhanh chóng tập trung vào các khu vực thú vị như thế nào khi bạn có thể cập nhật báo cáo nhanh chóng chỉ bằng cách nhấp qua các cấp của một biến phân loại. Với một cú nhấp chuột, bạn thậm chí có thể chuyển hoàn toàn trọng tâm phân tích sang một số liệu mới.

 

  • Các công cụ nhóm và lọc trong JMP bao gồm:

    • Bộ lọc dữ liệu cục bộ và toàn cầu để tập trung vào các phần cụ thể của bảng dữ liệu của bạn, có hoặc không có câu lệnh điều kiện. Khả năng lưu cài đặt bộ lọc yêu thích mang lại hiệu quả cho các tác vụ lọc thông thường.

    • Các điểm đánh dấu hàng, màu sắc và nhãn dễ xác định làm phong phú các báo cáo đồ họa và bảng dữ liệu.

    • Cột chuyển đổi để hoán đổi các biến trong một báo cáo đồ họa hoặc thống kê. Bước qua các biến thủ công hoặc bằng hình ảnh động cho phép bạn phát hiện các mẫu và dị thường khi bạn có hàng trăm biến.

    • Dễ dàng tạo các biến By trong nhiều nền tảng phân tích tạo ra nhiều bản sao của cùng một phân tích; phân tích nhiều tập hợp con trong một nhấp chuột duy nhất.

    • Các biến đổi để tạo các biến xuất phát nhanh chóng. Duy trì luồng trong khi bạn đang phân tích dữ liệu và tạo nhiều cột được chuyển đổi thống kê hoặc toán học của dữ liệu của bạn chỉ bằng một cú nhấp chuột.

    • Lọc đồ thị cho phép bạn sử dụng một biểu đồ để lọc một biểu đồ khác.


 


7. Thiết kế các thí nghiệm (Design of Experiments)

  • Nhiều tổ chức dựa vào thử nghiệm “A-B testing” để thiết kế các thí nghiệm, nhưng thử nghiệm một tình huống với một yếu tố khác với nhiều yếu tố thay đổi là một cách rất chậm để tìm hiểu về doanh nghiệp của bạn.

  • Ngược lại, thiết kế các thí nghiệm (DOE) trong JMP cung cấp một cách tiếp cận đã được chứng minh và thực tế để khám phá và khai thác các cơ hội đa yếu tố tồn tại trong hầu hết các tình huống trong thế giới thực. Sử dụng các thí nghiệm đa yếu tố, bạn học nhanh hơn, với chi phí tối thiểu, bằng cách thử nghiệm không chỉ ảnh hưởng của một yếu tố riêng lẻ, mà cả tác động kết hợp của hai hoặc nhiều yếu tố. JMP cung cấp các khả năng hàng đầu để thiết kế các thử nghiệm, vì vậy bạn có thể thiết kế các thử nghiệm tốt nhất để trả lời các câu hỏi cụ thể. JMP cũng cung cấp một bộ phân tích phong phú phù hợp với thiết kế của bạn ở dạng bạn có thể dễ dàng sử dụng.

  • Thay vì tìm cách làm phù hợp vấn đề của bạn với một thiết kế có sẵn trong sách giáo khoa, bạn hãy tự làm thiết kế cho vấn đề của bạn phù hợp với ngân sách bạn có. Nhà thiết kế tùy chỉnh duy nhất xây dựng một thiết kế tối ưu để phù hợp với vấn đề của bạn, có tính đến các điều kiện cụ thể như thời gian, ngân sách và các ràng buộc thử nghiệm khác.

  • Nhiều vấn đề phân tích bao gồm các biến khó thay đổi, chẳng hạn như nhiệt độ của bình phản ứng hoặc vị trí của cánh đồng ngô. Một thiết kế hoàn toàn ngẫu nhiên sẽ yêu cầu các yếu tố như vậy được thiết lập lại sau mỗi lần chạy thử nghiệm, điều này rõ ràng là không thực tế hoặc không được cấp chi phí. Thiết kế phù hợp nhất trong các tình huống như vậy là một ý định tạo các đường phân tách (split plot) và JMP có thể tạo ra các thiết kế chia ô tối ưu I-optimal split-plot, split-split-plot và strip-plot. JMP cũng bao gồm mô hình khả năng tối đa hạn chế hiệu ứng ngẫu nhiên (REML) chính xác trong bảng có chứa bảng tính thử nghiệm để làm cho phân tích nghiêm ngặt nhưng cũng đơn giản. Không có gói phần mềm thương mại nào khác cung cấp mức độ linh hoạt này với các thiết kế chia ô.

 

  • Ngoài Custom Designer, JMP cũng hỗ trợ toàn bộ giai đoạn thiết kế thí nghiệm cổ điển (có sẵn trong các sách giáo khoa), sàng lọc (giai đoạn phân số), khối (block), bề mặt phản hồi (response surface), thiết kế phi tuyến (nonlinear designs) và hỗn hợp (mixture designs), cũng như các thiết kế tiên tiến, bao gồm các thử nghiệm và thiết kế tăng tốc cho mô phỏng máy tính (Computer Simulation), như thiết kế dựa trên cụm, lấp đầy không gian cho phép các ràng buộc bất bình đẳng về các yếu tố.


 

  • Ngoài ra, JMP là gói phần mềm đầu tiên thực hiện các thiết kế sàng lọc dứt khoát (Definitive Screening Designs). Lớp thiết kế mới quan trọng nhất trong 20 năm qua, các thiết kế sàng lọc dứt khoát được sử dụng để phân tách hiệu quả và đáng tin cậy một số yếu tố quan trọng có ảnh hưởng đáng kể từ nhiều yếu tố tầm thường có tác động không đáng kể. Thiết kế sàng lọc dứt khoát cho phép bạn có được thông tin về các hiệu ứng chính (main effects), hiệu ứng cong (curvature effects) và tương tác hai chiều (two-way interactions) với cùng chi phí như các thiết kế sàng lọc hai cấp (two-level screening designs) truyền thống.

 

8. Mô hình thống kê (Statistical Modeling)

  • Bằng cách phân tách dữ liệu hữu ích thành tín hiệu và nhiễu, các mô hình thống kê gói gọn các xu hướng (trend) và mẫu (pattern) để bạn có thể tìm hiểu tốt hơn về doanh nghiệp, đối thủ cạnh tranh và khách hàng của mình. Kiến thức này cho phép bạn thực hiện quá trình hành động tốt nhất và phát triển doanh nghiệp của bạn dễ dàng hơn.

  • Xây dựng các mô hình hữu ích là một phần khoa học và nghệ thuật và JMP bao gồm một loạt các nền tảng thống kê để giúp bạn xây dựng các mô hình hữu ích về dữ liệu của mình. Với các phương thức tiết lộ mối quan hệ giữa các biến trong một quy trình, JMP cho phép bạn không chỉ đưa ra dự đoán mà còn xác định cài đặt cho các yếu tố mang lại hiệu suất tốt nhất. JMP bao gồm nhiều cách khác nhau để phù hợp với các mô hình tuyến tính và phi tuyến, và các công cụ phù hợp đa dạng này giúp bạn đưa ra quyết định chính xác, bất kể mối quan hệ nào mà dữ liệu của bạn hiển thị.

  • Trung tâm của bộ công cụ phù hợp với mô hình JMP là nền tảng Fit Model platform. Fit Model cho phép bạn xây dựng các thuật ngữ mô hình và chọn từ các phương pháp khác nhau, bao gồm điều chỉnh bình phương tối thiểu tiêu chuẩn (standard least squares), từng bước và tất cả các mô hình có thể. Xây dựng các mô hình với tính năng kéo và thả dễ dàng bằng cách chỉnh sửa mô hình tương tác. Bạn cũng có thể xây dựng các mô hình khác, chẳng hạn như MANOVA, các biện pháp lặp lại, tuyến tính tổng quát, phương sai loglinear hoặc hồi quy logistic (danh nghĩa và thứ tự).

 

  • Nền tảng Fit Y by X platform được thiết kế để mô hình hóa các phụ thuộc giữa một đầu vào và một phản hồi hoặc kết quả duy nhất. Nền tảng này hỗ trợ hồi quy tuyến tính đơn giản, hồi quy logistic, ANOVA, ANOM và phân tích dự phòng. Nó đáp ứng các kiểu mô hình của các biến được sử dụng và do đó thống nhất nhiều phương thức thường được sử dụng nếu bạn không cần điều khiển mà Mô hình Fit cung cấp.

  • Một việc xảy ra thường xuyên là việc trích xuất các kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu lộn xộn đòi hỏi quá trình khó khăn để khám phá một biến hoặc phản hồi tại một thời điểm để tìm các trình điều khiển chính. Và khi dữ liệu của bạn bị thiếu giá trị hoặc ngoại lệ, bạn có thể dễ dàng thấy mình gặp rắc rối.

  • JMP giúp bạn xây dựng các mô hình có nhiều cột bằng cách cung cấp các tùy chọn tự động để thay đổi khi đối mặt với hàng ngàn hàm Y đối với một đối số X. Các kỹ thuật điều chỉnh ý nghĩa hiện đại - như tỷ lệ phát hiện sai (false discovery rate) - giúp bạn rút ra kết luận hữu ích.

  • Nền tảng JMP Fit Curve platform cho phép bạn tìm cách phù hợp với một số lượng lớn các mô hình cho dữ liệu của bạn. Thư viện tích hợp của phần mềm làm cho nó đặc biệt đơn giản để phù hợp với các mô hình sinh học (Bioassay models) và dược động học (Pharmacokinetic models) phổ biến. Bằng cách xác định các cột công thức phù hợp, bạn có thể phù hợp với hầu hết mọi mô hình phi tuyến.

  • Các khả năng phù hợp với mô hình nâng cao trong JMP bao gồm các mô hình mạng thần kinh - Neural Network Models (nền tảng Neural platform) và cây quyết định - Decision trees (nền tảng Partition platform).

 

  • Bất kể kỹ thuật mô hình hóa nào mà dữ liệu của bạn yêu cầu, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng xây dựng các mô hình hữu ích trong JMP.

 

9. Phân tích What-if (What-If Analysis)

  • Xây dựng mô hình là vô ích trừ khi bạn có thể thúc đẩy thay đổi. JMP cho phép bạn truyền đạt kết quả mô hình và thực hiện phân tích what-if hoặc phân tích theo kịch bản (Scenario Analysis) để hiểu mô hình của phản ứng dự đoán và cách mỗi yếu tố ảnh hưởng đến nó. Trong JMP, bạn khám phá bề mặt phản hồi này một cách trực quan thông qua Profiler, một công cụ động để tương tác với mô hình của bạn cho dù nó được xây dựng như thế nào. Profiler cho phép bạn xem tác động của một yếu tố đối với phản hồi dự đoán và hiển thị mặt cắt ngang của bề mặt phản hồi.


 

  • Với JMP, bạn cũng có thể:

    • Thiết lập các chức năng mong muốn cho các phản hồi và sau đó tìm cài đặt tối ưu cho các yếu tố tối đa hóa kết quả trên các phản hồi. Hoặc tương tác thảo luận về sự đánh đổi trong các câu trả lời của bạn như chi phí và sản lượng.

    • Sử dụng các kỹ thuật mô phỏng Monte Carlo để dự đoán rủi ro khi phân phối phản hồi không chắc chắn. Chọn từ 22 phân phối ngẫu nhiên khác nhau cho các biến liên tục (continuous variables), xác suất ngẫu nhiên (andom probabilities) cho các biến phân loại và dễ dàng lưu kết quả mô phỏng vào bảng dữ liệu chỉ bằng một cú nhấp chuột.

    • Lấp đầy một không gian cơ hội mà sau đó bạn có thể lọc để hiển thị vùng khả thi.

    • Sử dụng các trình biên dịch khác, chuyên biệt hơn để hình dung các phản ứng dự đoán.

    • Chia sẻ phân tích what-if của bạn ngay cả với những người chưa sử dụng JMP, thông qua khả năng xuất HTML hoặc Flash tương tác.

 

10. Kiểm tra độ tin cậy (Reliability Analysis)

  • Ngăn chặn sự thất bại và cải thiện hiệu suất bảo hành là hai trong những lý do quan trọng nhất để sử dụng các kỹ thuật đã được chứng minh để hiểu đầy đủ về hiệu suất của sản phẩm theo thời gian. JMP giúp bạn xác định chính xác các khiếm khuyết trong vật liệu hoặc quy trình; nó cũng giúp xác định các lỗ hổng thiết kế để bạn có thể hiểu cách tốt nhất để sửa chúng.

 

  • Bạn có cần xác định phân phối phù hợp nhất để sử dụng để đưa ra dự đoán tuổi thọ đáng tin cậy trên các sản phẩm và thành phần của mình không? Hãy để JMP tự động đánh giá một phạm vi phân phối độ tin cậy lớn để tìm ra sự phù hợp nhất. Sử dụng phân tích Life Distribution trong JMP, bạn có thể chỉ định phân phối không theo tỷ lệ cũng như nhiều phân phối tham số và so sánh phù hợp một cách trực quan.

 

  • JMP bao gồm một bộ khả năng phong phú để phân tích độ tin cậy:

    • Phù hợp phân phối cuộc sống (Life Distributions).

    • Kết hợp phân phối cuộc sống với một yếu tố (ví dụ: các mô hình thất bại tăng tốc - Accelerated Failure Models).

    • Thực hiện phân tích tái phát của các hệ thống có thể sửa chữa (Recurrence Analysis of Repairable Systems).

    • Mô hình suy thoái sản phẩm (Modeling product degradation); Mô hình suy thoái hủy diệt (Modeling destructive degradation).

    • Ước tính tỷ lệ sống (Estimating survival), tỷ lệ sống tham số (Parametric survival) và mô hình mối nguy theo tỷ lệ (Proportional hazards models).

    • Thiết kế các thí nghiệm kiểm tra cuộc sống tăng tốc ALT (ALT - Accelerated Life Test).

    • Thực hiện phân tích Crow-AMSAA (Crow-AMSAA analysis) để tăng trưởng độ tin cậy.

    • Dự báo trả lại bảo hành từ dữ liệu thất bại.

    • Phân tích hệ thống đồng thời (Concurrent system analysis) để nghiên cứu các hệ thống tương tự (Similar Systems).

    • Phân tích hệ thống song song để phân tích (Parallel system analysis) và so sánh tăng trưởng độ tin cậy cho nhiều hệ thống độc lập (Independent systems), theo hệ thống (system) và / hoặc pha (Phase).

 

11. Chất lượng và quy trình kỹ thuật (Quality and Process Engineering)

  • Thị trường đòi hỏi sự cải tiến liên tục, đó là lý do tại sao bạn cố gắng đẩy nhanh thời gian tiếp thị, bảo vệ thương hiệu của mình bằng cách giảm thiểu khiếu nại của khách hàng và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ luôn đáp ứng hoặc vượt quá mong đợi của khách hàng. JMP có các công cụ cần thiết là trung tâm của chương trình chất lượng của bạn, cung cấp một loạt các khả năng đồ họa và thống kê có liên quan.

  • Bạn có thể giám sát các quy trình với bộ đầy đủ các loại biểu đồ kiểm soát trong JMP hoặc xây dựng biểu đồ kiểm soát tương tác với các công cụ kéo và thả trong trình tạo biểu đồ kiểm soát - Control Chart Builder - duy nhất. Với quy trình công việc tương tự như trình tạo biểu đồ - Graph Builder, Control Chart Builder cho phép bạn thực hiện phân tích what-if với dữ liệu quy trình của bạn và khám phá nhiều nhóm phụ (subgroup) và biến pha (phase variables) và tác động của chúng lên các quy trình của bạn. Bạn thấy các vấn đề theo những cách không thể sử dụng biểu đồ kiểm soát tĩnh.

 

  • Nền tảng phân tích hệ thống đo lường - Measurement Systems Analysis platform - hỗ trợ nhiều phương pháp phân tích, bao gồm Đánh giá Quá trình Đo lường EMP (EMP - Evaluating the Measurement Process) của Donald J. Wheeler. Các tính năng phân tích chất lượng khác trong phần mềm bao gồm các điều khoản để thực hiện các nghiên cứu R & R và tạo biểu đồ Pareto. Bạn có thể dễ dàng hình dung các nguồn biến thể trong quy trình đo lường của mình, đánh giá lỗi sản phẩm và theo dõi các quy trình để ổn định. JMP cũng cho phép bạn điều tra các điều kiện ngoài tầm kiểm soát và thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ.


 

 

12. Nghiên cứu thị trường và khách hàng (Consumer and Market Research)

  • Bất kể bạn đóng vai trò gì trong quá trình, quá trình marketing rất phức tạp và phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi dòng chảy công nghệ kỹ thuật số. Tuy nhiên, các vấn đề kinh doanh chính vẫn tồn tại: nhu cầu tìm kiếm cơ hội tăng trưởng có lợi nhất, phát triển các sản phẩm và dịch vụ tốt nhất, thực hiện hành động tiếp thị tốt nhất và tối đa hóa tác động kinh doanh chéo. Để duy trì tính cạnh tranh, bạn cần xã hội hóa thương hiệu của mình, lắng nghe phản hồi của khách hàng và sau đó điều chỉnh các sản phẩm và dịch vụ của bạn. Cho dù bạn đang tiến hành nghiên cứu khám phá, mô tả hoặc nghiên cứu nhân quả bằng cách sử dụng các nguồn chính hoặc phụ, JMP cung cấp một công cụ toàn diện để nhanh chóng và dễ dàng nhận được giá trị từ dữ liệu định lượng và dữ liệu phi kim.

 

  • Khả năng thực hiện nghiên cứu người tiêu dùng trong JMP bao gồm:

    • Kỹ thuật khai thác dữ liệu hiện đại để xây dựng các mô hình dự đoán dữ liệu giao dịch.

    • Phân tích dữ liệu phân loại (khảo sát).

    • Đếm số từ trong văn bản tự do; chuyển đổi sang các cột để sử dụng các bài phát biểu như dự đoán trong một vấn đề phân loại.

    • Khả năng nhập dữ liệu ở nhiều định dạng tệp bên ngoài, bao gồm SPSS và Triple-S.

    • Phân tích một lần nhấp của các câu hỏi khảo sát trả lời đơn giản, liên quan, nhiều và có cấu trúc.

    • Lựa chọn thử nghiệm để tối ưu hóa thiết kế hàng hóa của bạn dựa trên phản hồi của người tiêu dùng.

    • Phân tích nhân tố (Factor analysis).

    • Phân đoạn và phân cụm (k-means và hierarchical).

    • Phân tích phản ứng đa chiều (Multiple correspondence analysis).

 

  • Bất kể mức độ chuyên môn thống kê của bạn là gì, JMP giúp bạn tìm hiểu sâu hơn về người tiêu dùng nhanh hơn và cho phép bạn truyền đạt kết quả cho các bên liên quan khác để thúc đẩy sự đồng thuận và hành động.

 


13. Chia sẻ kết quả (Sharing Results)

  • Một khi bạn đã hoàn thành các phân tích tinh vi của mình, sử dụng các công cụ cơ bản để phân tích trực quan thường là cách tốt nhất để truyền đạt kết quả và thúc đẩy hành động. Tính tương tác của JMP cung cấp cho bạn các công cụ để chia sẻ ý nghĩa trong biểu đồ và không chỉ bản thân biểu đồ, do đó bạn truyền đạt rõ ràng các kết quả phức tạp.

  • Ví dụ, Profiler cho phép bạn chia sẻ ý nghĩa của các mô hình của mình theo những cách có thể hiểu được ngay lập tức và hữu ích. Người xem đồ họa của bạn trong JMP biết những gì trong dữ liệu của bạn và có thể đặt câu hỏi và hiểu sâu hơn về những phát hiện và mô hình của bạn. Nó dễ dàng hơn để xem giá trị của dữ liệu của bạn - và đưa ra quyết định tốt nhất cho tổ chức của bạn.

  • Để truyền đạt kết quả cho những người bên ngoài JMP, các tùy chọn của bạn cũng đa dạng không kém. Chia sẻ trực quan hóa JMP với trình tạo đồ thị cho iPad® - Graph Builder for the iPad® và khám phá chúng khi đang di chuyển. Tạo bản trình bày PowerPoint chỉ bằng một cú nhấp chuột hoặc tạo đầu ra tương tác của nhiều báo cáo JMP có thể được xem nhanh trong bất kỳ thiết bị nào có trình duyệt. JMP cũng có thể tạo đồ họa sẵn sàng trình bày hoặc xuất bản trong vô số định dạng tệp.

 

  • Bảng điều khiển (Dashboards) là một cách nhanh chóng và dễ dàng để hiển thị kết quả của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng tính năng tạo bảng điều khiển - Dashboard Builder - một lần bấm để tổng hợp các báo cáo JMP thành bảng điều khiển sẵn sàng trình bày. Nhanh chóng chọn các bộ lọc bề mặt trong một cú nhấp chuột để sử dụng một biểu đồ để lọc một biểu đồ khác.


 

 

14. Tự động hóa và lập trình (Automation and Scripting)

  • Mua phần mềm không thể phát triển vượt quá nhu cầu ban đầu của bạn dẫn đến lỗi thời sớm và thay thế đắt tiền. JMP bao gồm nhiều cách cơ bản và nâng cao để tùy chỉnh hàng loạt, thậm chí mở rộng phần mềm để giải quyết các thách thức độc đáo phát sinh khi việc sử dụng tăng lên và tổ chức của bạn tự phát triển.

  • Ngôn ngữ lập trình JMP Scripting Language (viết tắt là JSL) phong phú  cho phép bạn làm việc tương tác và lưu kết quả để sử dụng lại. Người dùng có quyền có thể phát triển chức năng mới để giải quyết các vấn đề mà JMP cốt lõi không giải quyết được. Các tập lệnh tùy chỉnh này thậm chí có thể tích hợp các khả năng từ các ứng dụng khác, bao gồm cả SAS®, MATLAB và R.

  • Với các công cụ tự động hóa và lập trình trong JMP, bạn cũng có thể:

    • Lưu tập lệnh để tạo lại các báo cáo phân tích mà không phải viết bất kỳ mã nào.

    • Sử dụng các tập lệnh đã lưu trong bảng dữ liệu để tái tạo; lưu các bước phân tích cho chính bạn hoặc để giải thích quy trình công việc của bạn cho người khác.

    • Phát triển những thứ hoàn toàn mới trong JMP. JMP Scripting Language và các công cụ tạo script trong JMP giúp chúng ta có thể đạt được những điều mà chúng ta đã từng mơ ước.

 

  • Sau khi viết các tập lệnh, hãy sử dụng trình gỡ lỗi JSL đầy đủ tính năng để xem qua từng dòng mã, kiểm tra các biến tương tác để xác định điều gì có thể ngăn tập lệnh thực hiện chức năng dự định của nó. Sử dụng Trình tạo hồ sơ JSL để tinh chỉnh hiệu năng của tập lệnh và tối ưu hóa mã của bạn để đạt hiệu quả và tốc độ cao nhất.

 


15. Biến JMP® thành của riêng bạn (Making JMP® Your Own)

  • Làm việc hiệu quả sẽ dễ dàng hơn nếu bạn có thể định cấu hình phần mềm của mình để hoạt động theo cách bạn nghĩ. Cài đặt nhất quán, đầu ra biểu đồ và bảng màu thậm chí có nghĩa là ít bước hơn để hiểu dữ liệu. JMP cung cấp cho bạn một bộ tùy chọn toàn diện cho phép bạn kiểm soát phông chữ, tùy chọn đồ họa và cài đặt chi tiết trong các nền tảng. Đó là phân tích theo cách bạn thích. Bạn có thể chọn chỉ hiển thị những công cụ và menu phân tích mà bạn sử dụng thường xuyên. Trên thực tế, bạn có thể tùy chỉnh mọi khía cạnh của JMP, bao gồm:

    • Cài đặt trục đồ thị (axis), kiểu dáng (styles), đồ thị (graphs) và màu sắc (color).

    • Các yếu tố thống kê và đồ họa được trình bày trong một báo cáo JMP.

    • Nhập cài đặt có thể được xác định trước để nhanh chóng lấy dữ liệu mới ở dạng bạn có thể sử dụng ngay lập tức.

    • Môi trường của bạn để phát triển kịch bản và ứng dụng.


 

16. Analytics Hub: Tích hợp với SAS®, MATLAB và R

  • Là một thành viên của gia đình SAS, JMP cung cấp một giao diện liền mạch với các khả năng vô song của SAS. Các khả năng phân tích, báo cáo và quản lý dữ liệu sâu của SAS mở rộng khả năng của phần mềm máy tính để bàn JMP cho máy chủ và hơn thế nữa. Bạn cũng có thể sử dụng JMP với các công cụ phân tích khác, bao gồm giao diện đầy đủ với sức mạnh của MATLAB, giao diện gọi hoàn chỉnh tới DLL và bộ thư viện chuyên biệt phong phú trong R. JMP giúp bạn dễ dàng tiếp cận với các tài nguyên này và mang lại kết quả cho trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Hoặc bạn có thể tích hợp liền mạch một thuật toán hoặc chức năng vào luồng công việc JMP, làm cho SAS, MATLAB hoặc R có cảm giác như một phần của JMP.


 

  • Dữ liệu của bạn có tồn tại trong bảng tính không? Với JMP add-on bổ trợ cho Microsoft Excel, bạn có thể dễ dàng chuyển dữ liệu từ Excel sang JMP hoặc mang sức mạnh của Profiler cho JMP vào các mô hình bảng tính của bạn, nâng cao dữ liệu với các lợi thế của trực quan hóa JMP.


 

Ngoài ra, nếu có nhu cầu tư vấn cụ thể, vui lòng liên hệ ngay với #JYWSOFT để được nhận báo giá 
và tư vấn về sản phẩm kỹ hơn: 
Hotline : 0246 682 0511
Email : software@jywvina.com
Website : https://jywsoft.com 
Add : Tầng 4, Tòa nhà N01-T4, Khu Đoàn Ngoại Giao, P. XuânTảo, Q. Bắc Từ Liêm, TP. Hà Nội