JMP 19 新功能亮点速览：让数据分析更智能、更高效、更强大
JMP 19 全新登场！数据的高效运用，并非在于“走捷径”，而在于“减少摩擦”。在本场分享中，胡老师将为您解读 JMP 的最新功能如何简化整个数据分析流程——从获取合适的数据、到清晰地组织整理，再到通过有目的的探索与实验产生新的洞察。您将花更少的时间与数据“较劲”，却能花更多的时间与数据“一起思考”。
分享亮点 ：
全新数据表格体验：改进后的 Data Grid 支持列标签、脚本分组与动态过滤，让数据管理更直观。
数据整理与自动化提升：新增对 Snowflake、Amazon S3、OneDrive、SharePoint 等主流数据源的连接支持，轻松实现跨平台数据整合，节省时间并减少错误。
增强的数据可视化与交互体验：强化图表交互与动态展示，帮助您快速洞察趋势与异常。
统计建模与实验设计扩展：JMP Pro 新增贝叶斯优化、因果推断及混合模...
Presentations
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JMP+Python——数据自动化分析流程的加速引擎 日常惯于使用 Python 和 JMP 来执行数据分析的工程师可能希望在统一环境中使用 JMP 和 Python，从而保持数据处理的连贯性和准确性，同时结合两种工具各自的长处，实现 1+1＞2 的效果。 在本次分享中，李老师将为大家介绍如何将Python和JMP进行连接，基于程序开发语言高效灵活的开发方式，来定制JMP的自动化数据分析流，并且在半导体YMS系统上进行持续集成。
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High Impact JMP Pro 19 Capabilities In this presentation, JMP Chief Data Scientist Chris Gotwalt will talk about the new features in JMP 19. He will provide an introduction on the highlight of this new release: Bayesian Optimization, an “active learning “framework for optimizing products and processes in industry that dramatically reduces time and resources for R&D projects. He will also plan to cover several other new...Skill level: intermediate
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From rules to generators: A survey of intelligent tools in JMP 인공지능(AI)은 수년간 다양한 방식으로 설명되어 왔으며, 그 의미는 지금도 계속 진화하고 있습니다. 이번 세션에서는 Neural, 의사결정나무, Bootstrap Forest, Torch 등 예측 모델링과 머신러닝 플랫폼을 포함하여, “AI”와 관련되어 자주 언급되는 JMP의 폭넓은 도구들을 살펴봅니다. 화려한 유행에 치중하기보다, JMP가 어떻게 실용적이고 신뢰할 수 있으며 설명 가능한 고급 분석 접근 방식을 제공하는지를 보여드릴 예정입니다. 참가자들은 이미 JMP에 탑재된 강력한 기능들을 활용해 조직의 “AI 활용”에 대한 요구를 어떻게 충족할 수 있는지 인사이트를 얻게 될 것입니다.
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Automating Insight: Transforming Console Logs into Actionable Diagnostics 제조, 소프트웨어 개발, 영업, 금융을 비롯한 다양한 생산 환경에서는 방대한 양의 프로세스 로그가 생성됩니다. 이러한 단순 텍스트 로그 속에는 시스템 상태를 모니터링하고, 고장 지점을 식별하며, 지속적인 개선을 이끌어낼 수 있는 중요한 정보가 숨어 있습니다. 이번 발표에서는 JMP DevOps 팀이 비정형 콘솔 로그를 자동으로 변환해 JMP 데이터 테이블로 구축하고, 일일 진단 그래프를 JMP Live에 게시하는 자동화 파이프라인을 어떻게 구현했는지 소개합니다.
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Solve Costly Out-of-Control Processes with Control Chart Triage in JMP Live 문제가 통제 불능 상태에 이른 후에야 알게 되거나 불완전한 정보만으로 대응하게 되면, 시간과 비용이 많이 들고 스트레스가 커집니다. 수만 명의 JMP 사용자 중 관리도(control chart)를 활용하고 계신 분이라면 이번 세션을 놓치지 마시기 바랍니다. 이번 발표에서는 요청이 많았던 JMP Live 19의 신규 기능을 미리 확인할 수 있으며, 이를 통해 문제를 더 빠르고 정확하며 자신 있게 찾아내고 해결할 수 있는 방법을 소개합니다. 발표 주요 내용 1) 동료와의 소통을 차트 자체뿐만 아니라 개별 경고 단위로 강화:- “조치 중입니다.” (상태)- “담당자는 이 사람입니다.” (할당)- “현재 상황에 대한 판단입니다.” (메모)2) 경고 및 그에 대한 의사결정 관련 상세 정보를 검토·다운로드3) 업무 집중...
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Assistant, A Natural Language Interface to JMP LearnBot의 성공을 기반으로, 우리는 Assistant라는 새로운 마켓플레이스 애드인을 소개합니다. 이 애드인을 활용하면 프롬프트를 통해 JMP 메뉴를 거치지 않고도 자신의 데이터로 직접 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Assistant는 Claude, GPT, Gemini 등 사용자가 원하는 어떤 대규모 언어 모델(LLM)과도 연동할 수 있습니다. 아직 완벽하지는 않지만, 단순한 데이터 시각화부터 복잡한 워크플로우까지 더 효율적이고 자신 있게 작업할 수 있도록 돕습니다. 이번 세션에서는 JMP 메뉴를 전혀 사용하지 않고도 실행할 수 있는 여러 가지 실용적인 예시를 시연할 예정입니다.Skill level: intermediate
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JMP와 함께하는 시스템 신뢰도 예측 방법 이야기 시스템 설계 단계에서 신뢰도를 예측하고 관리하기 위한 실무적 접근을 제시한다. 블록 다이어그램을 통해 구조를 정의하고, JMP를 활용하여 부품별 신뢰도 모델을 적용하여 직렬·병렬·혼합형 RBD(Reliability Block Diagram) 구조를 작성하고 RBD에 대한 분석을 한다.분석 결과를 바탕으로 신뢰도 저하 요인을 식별하고 개선 방안을 도출하여 목표 신뢰도 달성을 위한 구조 설계와 의사결정 지원에 기여할 수 있음을 소개한다.
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Subgroup Screening to Explore Treatment Effect Heterogeneity in Clinical Trials 임상시험은 전체 연구 집단을 대상으로 한 결과에 의해 성패가 좌우되지만, 주요 인구통계학적 요인이나 질병 특성에 따라 정의된 하위 그룹 내에서 엔드포인트가 어떻게 달라지는지를 이해하는 데에도 큰 관심이 있습니다. 이를 통해 새로운 치료법에서 더 큰 혜택을 얻는 환자나 안전성 문제의 위험이 더 큰 환자를 확인할 수 있습니다. 또한 임상시험에서 개별 하위 그룹의 크기는 연구자가 통제할 수 없는 요소이므로, 잠재적 하위 그룹의 존재와 규모를 파악하는 것 역시 중요한 과제입니다. 본 발표에서는 JMP Clinical의 새로운 기능인 Subgroup Screening을 소개합니다. 또한 JMP를 활용한 하위 그룹 분석 시 고려해야 할 여러 가지 사항—예를 들어 “By” 역할의 한계, Response Screening ...
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JMP와 생성형 AI를 활용한 신뢰성 데이터 분석 AI기술과 도메인 영역을 융합하는 AI Transformation(AX) 은 모든 산업에서 핵심과제가 되고 있습니다. 이에 따라, 최근 AI기술은 범용모델을 넘어서 ‘산업 도메인에 특화된 AI 에이전트(Vertical AI Agent)’로 빠르게 발전하고 있습니다. 특히 제품개발 프로세스에서 신뢰성 데이터의 분석은 통계적 전문성과 도메인 지식을 함께 요구하는 도전적인 과제입니다. 본 발표에서는 최근 AI 및 AI-agent의 동향을 살피고, 범용 생성형AI(LLM)의 언어&추론 능력과 JMP의 탐색, 분석, 문제해결 능력을 결합함으로써 신뢰성 분석에 최적화된 AI 에이전트 개발의 가능성을 사례와 함께 소개합니다.
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Predicting Bio-responses Using Modern Machine Learning Methods 그래디언트 부스티드 트리와 신경망을 포함한 최신 머신러닝 기법들은 이제 다양한 생물학적 반응을 예측하는 데 있어 탁월한 성능을 제공합니다. 본 세션에서는 몇 가지 유익한 사례를 소개하고, JMP Pro의 XGBoost 및 Torch Deep Learning 애드인을 활용하여 최첨단 수준의 예측 정확도를 달성하는 방법을 보여드립니다. 또한 Shapley 값을 포함한 다수의 해석 가능한 통계 지표도 함께 제시할 예정입니다.Skill level: beginner Skill level: intermediate
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Workshop: An Exploration of JMP Profiler Platforms 본 워크숍에서는 JMP의 다양한 Profiler 플랫폼을 활용하여 예측, 해석, 최적화에 이르는 분석 과정을 단계적으로 살펴봅니다. 참가자들은 실제 데이터와 함께 Prediction Profiler를 사용하여 모델의 예측값과 신뢰구간을 확인하고, 변수 민감도 지표 및 상호작용 효과를 시각화하는 방법을 경험하게 됩니다. 또한, Shapley 값과 변수 중요도 평가를 통해 복잡한 모델을 해석하는 최신 기능을 익히고, 실험 설계에 포함된 제약조건을 반영하거나, 노이즈 요인을 고려한 최적화 기법까지 다룹니다. 이 워크숍은 단순한 기능 소개를 넘어, JMP Profiler의 시각적이고 직관적인 분석 환경이 어떻게 연구와 의사결정에 활용될 수 있는지를 직접 체험할 수 있는 기회를 제공합니다. &...
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JMP's Superpower is Multidimensional Vision 통계 분석이나 비즈니스 인텔리전스를 위한 도구들은 이차원적 그래프와 대시보드 수준의 단순한 질문에는 충분히 유용합니다. 그러나 첨단 산업 R&D와 공정 개선에서 문제를 해결하는 일은 훨씬 더 복잡합니다. 다수의 입력 변수와 출력 변수 간의 복잡한 관계와 상호작용을 다루어야 하기 때문입니다. 이번 발표에서는 다변량 이해를 손쉽게 할 수 있도록 돕는 제가 가장 좋아하는 JMP 플랫폼들을 소개합니다. 여기에는 분포(Distributions), 예측 프로파일러(Prediction Profiler), 실험계획법(Design of Experiments), 주성분분석(Principal Components Analysis)이 포함됩니다. 이러한 대화형 도구들이 어떻게 여러분에게 다차원적 통찰이라는 ‘슈퍼파워’를 제공...
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Exploration, Experimentation, Interpretation: Social Science Data Story with JMP 본 발표에서는 탐색–실험–해석의 흐름을 따라 설문조사 데이터 분석과 마케팅 적용 사례를 다룰 예정입니다. 탐색: 설문조사 데이터 탐색 Graph Builder를 활용한 시각적 탐색 설문 결과의 신뢰도와 타당도 검토 실험: 마케팅 분야 적용 의사결정을 지원하는 마케팅 기법 소개 실험계획법(DOE)과의 유사점 및 차이점 JMP를 활용한 분석 사례: A/B 테스트, MaxDiff, 컨조인트 분석 해석: 구조방정식모형(SEM) 적용 경로분석(Path Analysis) 소개 매개(Mediating)와 조절(Moderating) 효과 비교 이를 통해 참가자들은 설문 데이터 분석의 다양한 접근법을 이해하고, 마케팅 및 사회과학 분야에서 JMP를 활용한 실질적 분석 전략을 ...Skill level: intermediate
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Hop to It: Crafting Paper Frogs with Easy DOE JMP의 Easy DOE 플랫폼의 강력함과 아버지와 딸 팀의 창의적인 에너지가 어우러진 흥미로운 세션을 만나보세요. R&D 매니저와 그의 10살 딸이 발표자로 나서 Easy DOE를 활용해 다양한 종이 개구리 변형을 만드는 재미있는 실험을 직접 보여드립니다. 사용하기 쉬운 Easy DOE의 접근 방식을 통해, 참가자들은 서로 다른 조건에서 종이 개구리가 어떻게 성과를 내는지 탐구하기 위해 실험을 손쉽게 설계하고 실행하는 방법을 배울 수 있습니다.Skill level: beginner
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삼성전기와 함께한 JMP 20년 지난 20년간 삼성전기는 JMP를 활용해 데이터 기반의 품질분석을 통해 품질 혁신을 이루었고, 고객과 내부의 의사소통을 담당했습니다. 본 기간동안 삼성전기에서 진행했던 내용들을 살펴보고자 합니다.
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딥블루 대 알파고, 그리고 설명가능한 인공지능 고대 그리스 탈로스에서 시작된 인공지능의 꿈은 챗지피티를 통해 현실이 되었습니다. 이제 인공지능 특이점 이후 발전 방향에 대한 예측이 필요한 시점입니다. 발전 방향은 벡터이기에 변화의 관성을 파악하려면 과거를 알아야 합니다. 컴퓨터 탄생 이래 인공지능 발전은 기호주의와 연결주의 대결이 이끌어왔습니다. 이 대결의 본질은 데이터에 대한 관점의 차이입니다. 이번 강연에서는 의학 통계 관점에서 인공지능의 발전 과정을 되짚어 볼 것입니다. 이를 통해 미래의 화두인 설명가능한 인공지능에서 왜 통계적 통찰이 요구되는지 확인할 수 있을 것입니다.Skill level: beginner Skill level: intermediate
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Opening Address / Scaling Innovation: Integrating Data Science into Engineering Workflows Today’s engineering challenges demand more than localized solutions – they require scalable, flexible tools that integrate data science techniques into the fabric of data and analytic workflows. The JMP family of products enables engineers to move beyond routine problem solving by providing powerful platforms for statistical analysis, process optimization, and data visualization. This plenary sessi...Skill level: beginner
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懇親会 全セッション終了後、懇親会を開催いたします。参加者の皆様同士、そして弊社スタッフとの交流を深め、意見交換や情報交換ができる場として、ぜひご活用ください。（途中参加・退席は自由です。ささやかではございますが、飲み物とお食事をご用意しております。）Skill level: beginner
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JMP 19の新機能 このプレゼンテーションでは、JMPのチーフデータサイエンティストであるChris GotwaltよりJMP 19の新機能についてご紹介します。 特に今回の新リリースの目玉である、ベイズ最適化について解説します。これは、産業界における製品やプロセスの最適化のための「アクティブラーニング」フレームワークであり、製品開発プロジェクトの時間とリソースを劇的に削減します。 また、以下の新機能も取り上げる予定です。 プロファイラーコントロールパネルの刷新: モデルの最適化設定やカスタマイズがより簡単にできるようになります。 因果関係の分析（傾向スコアマッチング）: 医療やライフサイエンス分野で重要な、観察データにおける因果関係の解明に役立ちます。 FDEにおけるピークモデリングとベースライン補正の手法Skill level: intermediate
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JMPを活用したシックスシグマの実践トレーニング 弊社では創立以来、顧客企業の変革人材を育成したいというニーズに対し、変革のための様々なトレーニングや実践活動プログラムの導入を支援してきた。特に課題解決能力向上については、グローバル標準であるシックスシグマをベースとした実践型トレーニングの導入を支援してきた。シックスシグマはデータドリブンなプロジェクト型の問題解決手法でもあり、グラフ分析、仮説検定、実験計画法などが多用される。 シックスシグマではY=f(X)という伝達関数の最適化、プロセス能力の向上を目指しており、JMPはそのメニュー構造からみて、非常に親和性が高い。直感的に操作ができることからトレーニング参加者にも推奨しやすい。弊社では、カタパルト演習による実験計画法の実践学習をさせている。ゲージR&Rから始まり、現状のプロセス能力分析、スクリーニング実験、完全実施実験を行い、最適解を決定したうえで、再設計後のプロセス能力分析をさ...Skill level: beginner
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まずはやってみましょう：ナビ付DOEで紙製のカエルを作ってみましょう! JMPのナビ付きDOE (Easy DOE) が持つ強力な機能と、父娘チームの創造的なエネルギーが融合する、活気あふれるセッションを体験しませんか。本発表では、研究開発マネージャーである父親Ryanと10歳の娘Roryが、ナビ付 DOE（Easy DOE）を使った魅力的な実験を通して、さまざまな紙製のカエル作りに挑戦します。ナビ付 DOE（Easy DOE）のユーザーフレンドリーなアプローチは、異なる紙製のカエルがさまざまな条件下でどのように振る舞うかを、実験計画法を駆使して簡単に設定し、実行する方法をご紹介します。Skill level: beginner
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洞察の自動化：コンソールログを実行可能な診断情報へ変換する 製造業、ソフトウェア開発、営業、金融など、あらゆる生産環境では、膨大な量のプロセスログが生成されます。これらのプレーンテキストのログには、システムの健全性を監視し、障害箇所を特定し、継続的な改善を推進するために活用できる貴重な情報が埋もれています。 このプレゼンテーションでは、JMPのDevOpsチームがどのようにして、非構造化されたコンソールログをJMPのデータテーブルに変換し、日々の診断用グラフをJMP Liveに公開するための自動化されたパイプラインを構築したかについて説明します。Skill level: intermediate
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超設計のしくみと活用法 設計とはもの・サービス・システムを生み出す（作る，創る）ための条件決定（因子と水準の決定）を行うことである．これを科学的に行うためにはKKD（経験と勘と度胸）だけに頼るのではなく数理に基づいた客観的なアプローチを活用する必要がある．本研究は最初に設計というものについての「しくみ」（どういう数理構造の方法なのか）と「活用法」（創造的・戦略的な使い方はどうすればよいのか）の整理を行う．そのうえで新たな設計法である「超設計」のしくみと使用法を紹介する．この新しい設計法は設計の適用範囲を大きく広げるとともに高度な設計が可能であることを明らかにする．発表の際に「超設計」という新しい設計法について分かり易い３つの例を取り上げてこの設計法の「概念（What）」と「理論（Why）」と「技法（How）」を多角的な視点から説明する．その際に①「コイン射撃」（厚紙と輪ゴムで作成したカタパルトでコインを飛ばすこと）...Skill level: intermediate
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JMPとExcelによるファイルの読み込みについて JMPでCSV、EXCELのファイルは簡単に読み込める。しかしExcelの行数の制限約104万件を超す場合や読み込み時に条件を付ける場合などの処理は単純には行えない。 発表者はCSVやExcelファイルで作成された年間600万件の救急搬送データをJMPで解析し、救急医療でのデータ解析を行っている。今回、その解析過程で得られた、クエリービルダーを使った大量データの読み込み方法を紹介する。また、ExcelのPower Queryで104万件以上のデータを読み込み集計する方法も紹介する。これらの手法が大量データの解析を行う実務家の役に立てば幸いである。Skill level: beginner
