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jmp18數據分析軟件(Statistical Discovery JMP Pro 18)最新更新|軟件分類|下載排行|手機站

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jmp18數據分析軟件(Statistical Discovery JMP Pro 18)

jmp18數據分析軟件(Statistical Discovery JMP Pro 18)

軟件指數:5

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  • 類型:軟件 應用工具
  • 版本:v18.0.1 激活版
  • 大?。?/i>766.83M
  • 更新:2025-08-14 19:23
  • 語言:中文
  • 等級:
  • 平臺:Win11, Win10, Win7, Win8
  • 廠商:SAS統計學軟件公司
特別說明

jmp18數據分析軟件(Statistical Discovery JMP Pro 18)是一款適用于統計學的軟件。該工具可以在大家的生活,辦公等等場景使用,輕松完成對數據的記錄和統計,其還支持根據數據的變化來自動生成對應的圖表,讓用戶更清晰的查看數據波動。

官方簡介

該軟件是由SAS統計學軟件公司開發設計的一款強大可視化統計分析軟件,且它還提供了數據準備、數據分析、繪圖等一系列豐富的算法,讓您能夠更高效地構建和驗證模型,從中找出最適合您的問題解決方案,畢竟JMP強調實際應用、交互性和可視化能力,適合非統計專業背景的數據分析人員使用!SAS JMP Pro 18為了可以讓用戶從容應對復雜分析的工作,它更是準備了數據采集、文本挖掘、假設分析、統計建模、自動化與腳本處理等高級功能!

軟件優勢

1、加速過程改進

通過自動化重復分析,提高再現性,加快產品上市速度同時減少變異,而這些都無需編程。

2、省時省力

在JMP一站式平臺中可輕松訪問、導入各種來源的數據,快速分析并共享您的發現成果。

3、掃清障礙,化繁為簡

借助JMP全面的分析平臺,解決各種大小難題。

4、獲得更大的投資回報

在不增加人力成本的情況下提高效率,無需使用多種工具解決相同的問題。

軟件亮點

1、改進預測模型,幫助您做出更明智的決策

利用各類數據增強預測模型的功效,其中包括您所收集的非結構化文本數據,如修復日志、工程報表和客戶調查反饋等。 您可以通過JMP Pro對數據加以組織,將其轉化為實用的預測模型輔助信息,從而做出更自信的決策。

2、更好地構建及管理模型,讓您更加高效地部署模型

操作模型并不是一件苦差事--JMP Pro讓您能夠在處理多個模型的同時管理您的工作。 您可以對模型進行存儲、刻畫、對比,并通過生成代碼將其添加至SAS等其他系統中。

3、構建更佳的模型

任何人都能對上一年的業績進行出色的整理和說明。 但是,沒有適合的預測分析工具,就會大大增加通過建模預測新客戶、新流程或新風險的難度。 JMP Pro提供一系列豐富的算法,讓您能夠利用現有數據構建高效的模型。

4、提供最有效的統計工具,讓您的工作如虎添翼

JMP Pro提供一系列極為實用的統計工具,并輔以參與JMP開發工作的數學家和統計學家的支持。 用戶即不需要在功能中進行茫然的選擇,也無需編程,即可進行數據分析工作。 此外,通過動態鏈接的數據、統計和圖形數據,JMP Pro能夠通過三維圖形或動畫生動呈現調查結果,從而生成極具價值的新見解以簡化您的說明。

SAS JMP Pro 18中文版安裝激活教程

1、雙擊運行jmp程序文件。

2、安裝前準備,請稍等。

3、點擊下一步。

4、勾選協議。點擊下一步。

5、更換軟件安裝位置,點擊下一步。

6、點擊安裝。

7、正在安裝中,請稍等。

8、創建桌面快捷方式,點擊完成。

9、鼠標右擊軟件圖標,打開文件所在位置。

10、將Crack內的文件復制到軟件安裝位置中進行替換。

11、點擊軟件圖標運行軟件。

12、點擊【不,謝謝】。

13、最后大家就可以免費使用JMP軟件啦!

jmp18數據分析軟件功能介紹

1、可靠性框圖

輕松修復系統中的弱點,并更好地了解以防止將來的系統故障。

2、可修復系統仿真

模擬系統修復事件,以了解可修復事件的停機時間、數量和成本。

3、覆蓋數組

設計您的實驗,以最大限度地提高發現缺陷的概率,同時最大限度地降低成本和時間。

4、預測建模和交叉驗證

使用 JMP Pro 豐富的算法集更有效地構建和驗證您的模型。

5、模型篩選和比較

構建各種模型并確定最適合您嘗試解決的問題的模型。

6、公式 Depot 和 Score 代碼

以 SAS、C、Python、JavaScript 或 SQL 格式組織模型并保存模型評分代碼。

7、結構方程建模 (SEM)

使用此框架擬合各種模型,包括驗證性因子分析、路徑模型、測量誤差模型和潛在增長曲線模型。

8、現代建模

使用新的建模技術(包括使用懲罰方法的廣義回歸)來構建更好的模型,即使使用具有挑戰性的數據也是如此。

9、功能數據分析

使用 Functional Data Explorer (FDE) 創建函數、信號或序列數據模型。

10、術語選擇和情緒分析

使用您的非結構化數據來識別與響應相關的術語并探索基本情緒。

11、混合模型

分析涉及時間和空間的數據,其中測量了多個主體或關聯了變量組。

12、隆起模型

預測最有可能對某項操作做出積極反應的消費者細分,從而做出有針對性的營銷決策。

13、廣義線性混合模型 (GLMM)

擬合具有非高斯響應變量和隨機設計效應的模型。

軟件截圖

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