Statistical Discovery JMP Pro 18.0.1 Password:B6E8C75E ================================================================== GigaFile（ギガファイル）便 Statistical Discovery JMP Pro 18.0.1.rar (696 MB) 削除キー：**** ダウンロードパスワード：なし ダウンロード期限：2024年8月18日(日) ================================================================== Home : https://www.jmp.com/ja_jp/software/predictive-analytics-software.html =================================================================== 科学者やエンジニアのための予測分析ソフトウェア =================================================================== 万能で、シンプル。予測モデリングや機械学習などの最新のデータサイエンス技術を使用して、より大規模で難易度の高い課題を解決しましょう。 01) より良いモデルを構築する 新しい顧客、新しいプロセス、新しいリスクについて予測モデルを構築する場合、適切な予測分析ツールがないと非常に困難です。JMP Proには、より適切なモデルを構築するためのアルゴリズムが豊富に揃っています。 02) 予測モデルを高度化し、より良い決定ができるようにします たとえば、修理記録、エンジニアレポート、またはアンケートでの自由回答欄など、収集した非構造化テキストデータに含まれるさまざまな情報を用いて、予測モデルをさらに有用なものへと改善します。JMP Proを使ってデータを整理したり、そのデータを変換して予測モデルに追加してより有用な情報を盛り込んだりすることができ、これにより、自信を持って意思決定を下すことができます。 03) 複数のモデルをより効率的にスクリーニング、フィッティング、比較 モデルの管理は難しくありません。JMP Proなら、モデルスクリーニングによりデータに最も適合するモデルを簡単に見つけることができます。候補モデルを簡単に構築し、プロファイルの作成、モデルの比較、C、Python、JavaScript、SAS、またはSQLでのスコアコードの生成をおこなえます。 04) Microsoft Excel のアドインとしても機能します。 =================================================================== JMP Proの主な特徴 =================================================================== 01) 予測モデリングと交差検証 さまざまなアルゴリズムを搭載したJMP Proを使い、モデルをより効果的に構築、検証することができます。 02) モデルのスクリーニングと比較 さまざまなモデルを構築し、解決しようとしている問題に最適なモデルを決定します。 03) 計算式デポとスコアコード モデルを整理し、SAS、C、Python、JavaScript、またはSQLでモデルのスコアコードを保存します。 04) 構造方程式モデリング（SEM） 確証的因子分析、パスモデル、測定誤差モデル、潜在成長曲線モデルなどのさまざまなモデルをあてはめます。 05) 最新のモデリング 新しいモデル作成方法（罰則付き手法での一般化回帰など）を用いて、難解なデータであっても、より優れたモデルを構築します。 06) 関数データ分析 関数データエクスプローラ（FDE）を使用して、関数、シグナル、または系列データに対するモデルを作成します。 07) 信頼性ブロック図 システム内で脆弱な箇所を容易に修正し、以降のシステム障害が起きないよう、より多くの情報を提供します。 08) 修理可能システムのシミュレーション ダウンタイム、修理回数や修理費用を知るために、システム修理イベントのシミュレーションを行います。 09) 被覆配列 不具合を見つける確率を最大化し、その一方でコストと時間を最小化する実験を計画します。 10) 単語選択分析と感情分析 非構造化データを使用して、応答に関連する単語を特定し、基本的な感情を調査します。 11) 混合モデル 複数の被験者が測定されている、あるいは変数グループが相関関係にある場合、時間と空間の両方を含むデータを分析します。 12) アップリフトモデル あるアクションに反応する可能性が高い顧客セグメントを予測することにより、的を絞ったマーケティング上の決定が可能になります。 13) 一般化線形混合モデル (GLMM) 応答が正規分布に従わない変量効果を含むモデルのフィッティングができます。