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2023.03.31
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SAS JMP Pro Mac(最好用的数据分析工具) v17.1.0中文激活版

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macOS 12.0.x
支持 macOS Monterey 12.x
支持 macOS Ventura 13.x

SAS JMP pro Mac是全球数十万科学家、工程师和其他数据探索者的首选数据分析工具。作为 JMP 统计发现软件的专业版,JMP pro 更上一层楼,提供 JMP 的所有功能以及用于更复杂分析的高级功能,包括预测建模和交叉验证技术。用户可以利用桌面上超级计算机的强大功能和速度,在易于使用的界面中探索和理解数据。欢迎需要的朋友下载使用!

SAS JMP pro Mac安装教程

打开下载完成的安装包,双击【JMP pro17.pkg】进行默认安装

双击【JMP pro 17.pkg】进行默认安装


将安装包中的【jmp.per】拖动到桌面备用

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SAS JMP pro Mac软件特色

  • 建立更好的模型

任何人都可以很好地描述去年的表现。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、新流程或新风险将变得更加困难。JMP pro 提供了一组丰富的算法,可让您构建更好的数据模型。

  • 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您的预测模型的能力,包括您收集的非结构化文本数据&mDash;&mDash;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对您的预测模型有用的补充,从而使决策更加自信。

  • 使用中央建模库更有效地开发和管理模型

处理您的模型并不一定很痛苦&mDash;&mDash;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、剖析、比较和生成代码以添加到其他系统(如 SAS)中。

  • 使用最相关的统计工具来支持您的工作

借助 JMP pro,您将拥有一组最有用的统计工具,这些工具由参与 JMP 开发的数学家和统计学家精心挑选。用户可以找到他们分析数据所需的内容,而不会被选择所淹没,也不需要编程。此外,通过动态链接的数据、统计数据和图形,JMP pro 使您的调查在 3-D 绘图或动画图形中生动起来,产生有价值的新见解,从而简化您的解释。

SAS JMP pro Mac软件功能

以多种形式轻松探索数据&mDash;&mDash;导入 Excel 文件、读取文本文件并从符合 ODBC 的数据库中提取数据。

  • 数据清理

筛选数据以查找可能影响分析的异常值、输入错误、缺失值和其他不一致之处。

  • 数据可视化

动态探索和绘制数据图表,开发可讲述数据故事的可视化效果。

  • 基础数据分析

使用直方图、回归、分布拟合等分析工具展开数据探索。

  • 文本探索

提取单词和短语或可视化和组织单词以发现文本中的潜在信息。

  • 分组、过滤和子集数据

快速排列数据以识别新出现的模式并关注关键发现。

  • 实验设计

根据手头的问题设计您的实验,考虑预算、时间和其他限制。

  • 统计建模

使用统计模型了解趋势和模式,以更好地了解您的业务、竞争和客户。

  • 假设分析

通过情景分析展示预测响应的模式以及每个因素对响应的影响。

  • 可靠性分析

深入了解产品性能,查明材料或工艺中的缺陷,并解决设计漏洞。

  • 质量和工艺工程

使用 JMP 提高质量&mDash;&mDash;最大限度地减少客户投诉并提供超出预期的产品和服务。

  • 消费者和市场研究

使用数据挖掘、调查分析、选择实验和其他工具了解并适应不断变化的市场。

  • 共享结果

以各种格式共享您的动态可视化,无论您的观众是否拥有 JMP。

  • 自动化和脚本

使用脚本来自动化流程、重新生成分析报告并添加新的 JMP 功能。

  • 使 JMP 成为您自己的

自定义 JMP 设置的各个方面,以按照您的想法工作。

  • 分析中心

使用 JMP 界面来利用其他分析工具,例如 SAS®、matlab、R 和 Python。

  • 预测建模和交叉验证

的主要功能使用 JMP pro 丰富的算法集更有效地构建和验证您的模型。

  • 模型筛选和比较

构建各种模型并确定最适合您要解决的问题的模型。

  • 公式仓库和评分代码

组织您的模型并将模型评分代码保存在公式仓库中。

  • 连接到丰富的 SAS

轻松访问 SAS 分析和数据集成的深度。

  • 现代建模

使用新的建模技术(包括广义回归)构建更好的模型,即使是具有挑战性的数据。

  • 功能数据分析

使用功能数据浏览器 (FDE) 创建功能、信号或系列数据模型。

  • 可靠性框图

轻松修复系统中的薄弱环节,并更好地了解情况以防止将来出现系统故障。

  • 可修复系统模拟

模拟系统修复事件以了解停机时间以及可修复事件的数量和成本。

  • 覆盖阵列

设计您的实验以最大限度地提高发现缺陷的可能性,同时最大限度地降低成本和时间。

  • 术语选择和情绪分析

使用您的非结构化数据来识别与响应相关的术语并探索基本情绪。

  • 混合模型

分析涉及时间和空间的数据,其中测量多个主题或相关变量组。

  • 提升模型

预测最有可能对某项行动做出积极反应的消费者群体,从而做出有针对性的营销决策。

  • 高级计算统计

使用精确统计检验、精确非参数统计检验和引导统计。

  • 共享和交流结果

共享动态链接数据中的发现,这些数据以动画图形、3-D 绘图和交互式报告形式呈现。

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