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SAS、探索的データ分析ソフトウェア「JMP」の最新バージョンを発表

 「JMP」の最新バージョンは、データソースへの新たな接続方法、データのクリーンアップをより効率的に行える機能、データの視覚化と実験計画のオプションなどが追加され、分析ワークフロー全体のより迅速で深い洞察を可能にするという。

「JMP 14」の主な新機能

 ・ファイルを整理し、ドラッグ&ドロップタブ付きインターフェースで複数のウィンドウを管理できる新しいJMPプロジェクト

 ・データを分析可能な状態にするための準備を容易にする「再コード化」の機能拡張

 ・何百、何千ものファイルを一度に読み込み、1つのJMPデータテーブルにまとめる処理を行える[複数ファイルの読み込み]機能

 ・ツリーマップとパレート図の要素を組み合わせたような、新しい[詰め込み]棒グラフの実装、より細かいグラフのカスタマイズ、独自の誤差バーを作成できる機能など、「グラフビルダー」の改良

 ・Pythonとのインターフェース:Pythonへの接続、データ送信、Pythonコードの処理、そして分析・視覚化のためにJMPへデータを戻すことなどが可能に

 ・JMPスクリプト言語(JSL)に追加されたHTTP RequestによるWebサーバーへのアクセスと、JSON解析機能を合わせて実現する、Webデータの容易な取り込み

 ・個々の効果に異なる重みを設定し、特定の効果に重点を置いたA最適計画を作成する機能

 ・官能検査データなどで、類似の商品の発見や、消費者や熟練ではない検査者からなるパネルで、外れ値を探すことなどに役立つ「多重因子分析」プラットフォーム

 ・「工程のスクリーニング」における、ドリフトの検出、ゴールプロット、3種の管理図(three-way control chart)に基づく計算機能の追加、およびユーザーインターフェースの改善

 ・「寿命の二変量」でのBayes推定のサポート

「JMP Pro 14」の主な新機能

 ・センサーデータ、信号データ、バッチ処理データなどの配置を揃えたり、近似的なモデルをあてはめることができる「関数データエクスプローラ」

 ・「テキストエクスプローラ」での判別分析のサポート

 ・「テキストエクスプローラ」の結果をもとに予測モデリングを行う際に有用な、検証列のサポート

 ・「一般化回帰」の応答変数に対する分布として、ガンマ分布や指数分布など新しい確率分布サポート

 ・「再コード化」の計算式を計算式デポに発行する機能

 ・「K近傍法」と「単純Bayes」へのプロファイルの追加、および「K近傍法」におけるモデルの適合度を確認できる機能の追加

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