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对数据进行清洗，找出离群值、输入错误、缺失值，以及会影响您的分析效果的其他不一致情况。 数据可视化 动态的图形化数据探索，通过可视化信息图分享数据背后的含义。 基本数据分析 通过直方图、回归、分布拟合及其他分析工具进行数据探索。 文本挖掘 通过单词和短语提取，或可视化并组织单词以揭示文本中潜藏的信息。 群组、过滤器和子集数据 快速排列数据，发现潜在模式并重点关注关键性的发现结果。 实验设计 基于当前的问题设计实验，兼顾预算、时间及其他约束。 统计建模 借助统计模型认清趋势与模式，从而更好地了解您的业务、竞争对手和客户。
假设分析 通过情景分析展示预测响应的模式以及每个因子对于响应的影响。 可靠性分析 获取对于产品性能的见解，确定材料或工艺中的缺陷，以及发现设计漏洞。 质量和过程工程 通过JMP优化质量 – 最大限度减少客户抱怨，提供超出预期的产品和服务。 消费者和市场研究 借助数据挖掘、调查分析、选择实验等工具了解并适应不断变化的市场。 分享结果 以多种格式分享您的动态可视化信息图，完全不用担心对方是否拥有JMP。 自动化与脚本处理 可通过编写脚本实现过程自动化、重新生成分析报表，以及增加新的JMP功能。 根据自己的喜好定制JMP 对JMP设置进行随心自定义，使其按照您的喜好运行。 分析中心 在JMP界面中使用其他的分析工具，如SAS®、MATLAB、R和Python。 (责任编辑：) |