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統計解析ソフトウェア JMP Pro

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最終更新日:2026年04月20日

SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
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高度な分析を行うための洗練された手法

JMP Proは、JMPにさらに高度な分析機能を追加したソフトウェアです。SASが提供する統計解析ソフトウェアJMP Proは、科学者やエンジニアを対象に設計されており、視覚的なデータアクセス、データの加工、対話的な操作方法、豊富な分析機能、拡張性といった、JMPでおなじみの優れた機能に加え、多数の高度な手法を備えています。 さらに、JMP Proでは、多数の高度なツールを提供しています。多数の異なる手法を使用した検証機能を備えた予測モデリング、最新のモデリング手法、モデルの比較と平均化、高度な多変量分析、信頼性ブロック図、被覆配列、混合モデル、アップリフトモデル、高度な計算機を駆使した統計手法など。 JMP Proなら、高度でさまざまな分析が可能になるので、統計的発見を阻む障壁を取り除き、データに潜む手掛かりを見つけだす手助けをしてくれます。それにより、より迅速に問題の突破口を開き、先を見越して、将来を制御できるようになります。

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統計解析ソフトウェア JMP Pro

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  • 関連リンク - https://www.jmp.com/ja_jp/home.html

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基本情報

JMP Proの主な特徴 ■ 予測モデリングと交差検証:モデルを効果的に構築、検証 ■ モデルの比較 :直面する問題に最適なモデルを決定 ■ 計算式デポとスコアコード :計算式デポでモデルを整理し、モデルのスコアコードを保存 ■ SASへの接続 :SASシステムにアクセスし、データを統合 ■ 最新のモデリング :難解なデータでも優れたモデルを構築 ■ 信頼性ブロック図:システムの脆弱箇所を修正し、未来の障害を回避 ■ 修理可能システムのシミュレーション:ダウンタイム、修理回数や費用を知るために、修理イベントをシミュレーション ■ 被覆配列:不具合発見率を最大化、コストと時間を最小化する実験を計画 ■ 混合モデル:複数の対象物が測定される、または変数グループが相関関係にある場合、時間と空間に関連するデータを分析 ■ 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層を予測、的を絞ったマーケティング ■ 高度な計算機を駆使した手法:正確検定、ノンパラメトリック正確検定、ブートストラップ法 ■ 結果の共有:動画や3次元グラフ、対話的なレポートで結果を共有

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用途/実績例

JMP Pro 適用分野(一例) ■ 顧客関係管理 (CRM) ・サービスの解約防止 ・クロスセル &アップセルの提案 ・顧客のセグメンテーション ■ 製造業 ・製造プロセスの改善 ・製品の信頼性/品質の改善 ■ 製薬業 ・リード化合物のスクリーニング ・製薬プロセスの品質改善 ■ 銀行、保険 ・信用リスク管理 ・不正の防止 ■ 医療 ・治療効果の予測 ・病気診断

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この製品に関するニュース(1)

統計解析ソフトウェア JMP: エンジニアのための「トライ&エラー」で学ぶデータ分析 ~要因探索と予測モデル構築の実践~

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主に製造業を中心としたエンジニアの方を対象に、データ活用をテーマとし、要因探索と予測モデル構築の実践的な進め方について解説します。 1. モデルの前にやるべきこと:データ整備の重要ポイントとJMPを使ったトライ&エラー 分析前に必要となる前処理や特徴量の作成について紹介します。 ・データの中身を把握する(可視化・要約統計) ・欠測値や外れ値への対処 ・モデル精度を高めるための変数作成(特徴量エンジニアリング) ・分析用データ作成を効率的に進めるための機能(Tips) 2. ブラックボックスにしない要因探索・予測モデル構築の進め方 前半で整えたデータをもとに、要因探索と予測モデル構築のプロセスを解説します。 ・相関分析、回帰モデル、決定木による要因の可視化 ・学習データ・検証データによるモデル評価 ・複数の機械学習モデル(例:ニューラルネット・ランダムフォレスト等)の比較と選定 ・重要要因や予測結果の直感的な把握 ▼詳細&お申込み https://www.jmp.com/ja/events/seminars/non-series/2026/06-19-factor

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JMPの歴史は、SASの創始者でひとりである John Sallが統計分析機能とグラフィカルな可視化機能を組み合わせて、データをアニメーション化し、可視化しようと思い立った1989年に遡ります。35年以上にわたり、John SallはJMPの研究開発を主導し、JMPの各バージョンを、より視覚的に、よりインタラクティブに、より実用的にして、ユーザーがデータを理解することを支援してきました。情熱のプロジェクトとして始まったこの取り組みは、飛躍的な発展を遂げました。現在では、科学者やエンジニア向けに設計された統計ソフトウェア製品群に成長し、世界中のほぼすべての業界で使用されています。

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