Heutige Börsennachrichten amp Analyse Real-Time After Hours Pre-Market News Flash Zitat Zusammenfassung Zitat Interaktive Charts Standardeinstellung Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, gilt es für alle zukünftigen Besuche bei NASDAQ. Wenn Sie zu irgendeinem Zeitpunkt daran interessiert sind, auf unsere Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte Standardeinstellung oben. Wenn Sie irgendwelche Fragen haben oder irgendwelche Probleme beim Ändern Ihrer Standardeinstellungen begegnen, bitte email isfeedbacknasdaq. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl: Sie haben gewählt, um Ihre Standardeinstellung für die Zählersuche zu ändern. Dies ist nun Ihre Standard-Zielseite, es sei denn, Sie ändern Ihre Konfiguration erneut, oder Sie löschen Ihre Cookies. Sind Sie sicher, dass Sie Ihre Einstellungen ändern möchten Wir haben einen Gefallen zu bitten Bitte deaktivieren Sie Ihren Anzeigenblocker (oder aktualisieren Sie Ihre Einstellungen, um sicherzustellen, dass Javascript und Cookies aktiviert sind), damit wir Ihnen weiterhin die erstklassigen Marktnachrichten liefern können Und Daten, die Sie von uns erwarten erwarten. Excellent Analytics Tip 9: Leverage Statistical Control Limits Absolute Zahlen sind nicht sehr hilfreich (wir hatten 459.245 einzigartige Besucher letzten Monat). Trends, die wir zu realisieren haben, sind besser (Dec. 459,249 Nov. 591,067 Okt. 489.419). Aber es gibt Kundeninteraktionen auf den Webseiten, die Ergebnisse für Ihr Unternehmen ergeben, die Trends liefern, die eher schwer zu entschlüsseln und in die Tat umzusetzen sind. Ein Faktor, der nicht genug geschätzt wird, ist, dass jeder metrische KPI (Key Performance Indicator), den Sie aus Ihrem Webanalyse-Tool (oder sogar aus Ihrem ERP oder CRM oder Data Warehouse) berichten, dazu neigt, ein natürliches ldquobiorhythm rdquo zu haben, dh diese Metriken KPI Wird nach oben oder unten schwanken und ändern durch ldquonatural Vorkommenrdquo, die gerade passieren (ich kann sehen, einige von Ihnen cringe.)). Diese Biorhythmen sind schwer zu verstehen, härter noch zu prognostizieren und da viele von uns leben in der Puzzle-Welt anstatt die Mystery-Welt wir drehen unseren Zyklus wie verrückt zu verstehen, die Zahlen zu ldquoexplainrdquo sie an die Verwaltung, so dass sie einige Maßnahmen ergreifen können. Stellen Sie sich vor, einen täglichen wöchentlichen Trend zu bekommen, und es geht auf und ab und Sie haben keine Ahnung, was der Heck verursacht, auch nachdem Sie Ihre verdammtste getan haben, um alle Variablen zu isolieren. Das Ergebnis dieser natürlichen Biorhythmen ist, dass es dazu führt, dass Analysten und Vermarkter Analysen und tiefen Tauchgang machen, wo keiner notwendig ist, es bewirkt, dass einige von uns ldquobadrdquo aussehen, weil wir die Daten erklären können, und es verursacht einen Mangel an Glauben die Fähigkeit von Daten liefern Einblicke. Hier ist ein großartiges Beispiel, das die Probleme illustriert: Es spielt keine Rolle, was die Zahlen auf diesem Graphen sind und was die x-Achse ist. Wenn du das bei Punkt 7 oder 17 oder 25 siehst, würdest du wissen, was der Trend dir sagt, und wenn es ein Anlass zur Sorge ist oder die Dinge in Ordnung sind und du donrsquot muss jede Aktion oder die Höhepunkte sind Ursachen für Feier Eins Wunderbare Werkzeug-Methodik, die ich gefunden habe, um wunderbar hilfreich bei der Trennung Signal von Lärm ist von der Welt sechs Sigma-Prozess Exzellenz und seine genannt Control Limits (oder Control Charts). Einfach setzen Kontrollkarten sind wirklich gut auf die Anwendung von Statistiken, um die Art der Variation in jedem Prozess zu beurteilen. Übersetzt in das Biorhythmus Problem in relevanten Situationen Kontrolle Charts können helfen, tiefe Analyse und Aktion auslösen. Kontrollkarten wurden erstellt, um die Qualität in Fertigungssituationen zu verbessern (oder andere davon), aber sie arbeiten auch wunderbar für uns. Es gibt drei Kernkomponenten eines Kontrolldiagramms. Eine Zeile in der Mitte, die die Mittelwert aller Datenpunkte ist, eine UCL (Obere Kontrollgrenze) und eine LCL (Untere Grenzwertgrenze). Hier ist, was ein Trend aussieht mit Kontrollgrenzen oben überlagert: Lassen Sie uns verstehen, was Sie suchen. Mittel (X): Die grüne Linie oben. Eine statistisch berechnete Zahl, die den durchschnittlichen Betrag der Variation in Ihrem KPI-Trend definiert. Zum Beispiel für den obigen Prozess ist es 39.29. UCL (Obere Kontrollgrenze): Eine statistisch berechnete Zahl, die die höhere Schwelle der Variation in Ihrem KPI-Trend definiert. Im obigen Beispiel ist es 45. LCL (Lower Control Limit): Eine statistisch berechnete Zahl, die die untere Grenze der Variation in deinem KPI-Trend definiert. Im obigen Beispiel ist es 33. Die obige Kontrollkarte veranschaulicht einen natürlichen Biorhythmus im KPI-Trend, der zwischen den beiden Kontrollgrenzen liegt, das sind Punkte, die eine natürliche Variation in der Metrik zeigen und vorläufig keine Ursachen für irgendetwas sind Obwohl, wie Sie deutlich sehen können, variieren sie ziemlich viel von einem Datenpunkt zum nächsten. Die massiv kühle Sache ist, dass es alle Punkte in der Tendenz zeigt, denke an es als Tage oder Wochen oder Monate, wenn du Aktion genommen hättest, weil es etwas Ungewöhnliches gab, das aufgetreten ist. Es gewinnt, traurig, erzähl dir, was der Heck passiert ist, aber es wird dir sagen, wann du deine kostbare Zeit benutzen sollst, um tiefer zu graben. Isnrsquot that awesome Denken Sie an die ganze Zeit, die Sie verschwendet haben, um das Puzzle hinter den Datenpunkten unterhalb der Mean zu lösen, die wie ldquoproblemsrdquo aussehen. So wie man diese wunderbaren Kontrollgrenzen berechnet (UCL Amp LCL) Die allgemeine Faustregel für die Berechnung der Regelgrenzen ist: (Durchschnittlicher KPI Wert) - (3 x (Standardabweichung)) Kontrollgrenzen werden berechnet 3 Standardabweichungen oberhalb oder unterhalb der Mittelwert Ihrer KPI-Datenwerte. Sie sind nicht zugeordnet, sondern eher auf der Grundlage der natürlichen Ausgabe Ihrer Daten berechnet. Irgendetwas innerhalb der Kontrollgrenzen sollte als erwartete Variation (natürlicher Biorhythmus) betrachtet werden. Alles außerhalb der Kontrollgrenzen garantiert die Untersuchung. Nicht nur das, aber wenn eine Reihe von Datenpunkten außerhalb der Kontrollgrenzen liegen, dann ist es eine größere rote Fahne in Bezug auf etwas sehr beeindruckendes Gehen schief. In einer Welt, in der wir Tonnen von Metriken sind, wo jedes Armaturenbrett fünfzehn Graphen darauf hat, sind die Kontrollgrenzen sehr hilfreich bei der Nutzung der Macht der Statistik, um der erste Filter zu sein, wenn man tiefer graben oder nach einer Ursache suchen sollte. Wenn Ihre Metriken und Trends haben Variationen von Tag zu Tag und Woche zu Woche ist dies eine gute Möglichkeit zu isolieren, was ist ldquonormalrdquo und was ist ldquoabnormalrdquo in den Trend. Kontrollkarten zeichnen sich auch sehr gut aus. Es wäre einfach, wenn für jede Metrik gibt es ein klares Ziel, dass Sie schießen für. Dieses Ziel kann Ihnen sagen, wie gut, oder nicht, Sie sind auf der Suche. Das ist selten der Fall für die massive Flut von Metriken, mit denen man sich beschäftigen muss. Es ist skalierbar für Sie, um Regeln für alle Ihre Trends anzuwenden. Praktische Überlegungen bei der Verwendung von Kontrollkarten (Grenzen): Wie bei allen Sachen Statistiken, desto mehr Datenpunkte haben Sie, desto besser sind Ihre Kontrollgrenzen, es wäre schwer, eine Kontrollkarte zu machen, die mit nur fünf Datenpunkten sinnvoll ist (man kann Schaffen es, es ist einfach nur sehr sinnvoll). Kontrollgrenzen funktionieren am besten mit Metriken KPIrsquos wo es ein bisschen einfach zu kontrollieren für die beeinflussenden Variablen ist. Zum Beispiel wäre es weniger aufschlussreich, Kontrolllimits für Ihre Gesamt-Conversion-Rate zu erstellen, wenn Sie Direct Marketing, E-Mail-Kampagnen, Suchmaschinen-Marketing (Pay-Per-Click), Affiliate-Marketing und Sie haben viele Leute, die direkt auf Ihre Website kommen. Es gibt zu viele Variablen, die sich auf Ihren Trend auswirken könnten. Aber Sie können ganz einfach Kontrollkarten für Ihre E-Mail-Kampagnen und PPC-Kampagnen oder Direct Traffic erstellen und es wird sehr aufschlussreich sein, denn die Variable ist nur eine (oder nur ein paar) und Sie finden ausgezeichnete Triggerpunkte für Leistung und wiederum Analyse und in Drehen Aktion. Sie müssen in der Lage sein, ein bisschen Statistiken zu verstehen und haben einige Grundkenntnisse rund um Standardabweichungen usw., so dass Sie dies optimal nutzen können, aber auch erklären die Macht dessen, was Sie tun, um Ihre Senior Executives. Praktisches Beispiel für die Verwendung von Kontrollgrenzen: Die obige Grafik zeigt eine mögliche Stichprobenumwandlungsrate einer Website. Ohne die Roten (UCL) und Blue (LCL) Linien ist es schwieriger, jeden Monat zu wissen, wie sich die Leistung von Direktmarketing-Kampagnen verhält. Es ist leicht zu wissen, im Januar 2005 diese Leistung war schrecklich. Es ist viel schwieriger zu wissen, dass zwischen März und Juli statistisch gab es nichts viel zu krabbeln, obwohl der Trend geht nach oben und unten. Dieser letzte Punkt ist wichtig, jeder kann Ball Ball und Handeln auf eine massive Schaukel. Was stammt die meisten Analysten trennt Signal von Lärm für nicht-massive Schwankungen in den Daten. Betrachten Sie die Verwendung von Kontrollgrenzen auf Ihrem KPIrsquos wie z. B. Wagen und Kasse Abbruchraten. DeinSquoll ist angenehm überrascht und glücklich, was du lernst (wie auch deine Chefs). Jede anständige statistische Software berechnet automatisch Kontrollgrenzen und erstellt diese Graphen für Sie. Minitab ist derjenige, der viel von Leuten benutzt wird, die ich kenne (obwohl es ein bisschen teuer ist). Wir haben auch unsere Standard-Business Intelligence Tools verwendet, um die Kontrollgrenzen für uns zu berechnen (Brio, Business Objects, Cognos, MicroStrategy usw.). Sie können auch immer einfach Jury-Rig Excel, um die Grenzen für Sie zu berechnen (vielleicht ein Leser des Blogs kann eine Vorlage, die ich hier posten kann für everyonersquos verwenden Update: Clint Ivy auf die Rettung Here039s seine Blog-Post und hier039s die wunderbare Kalkulationstabelle he039s Erstellt für uns. Bitte laden Sie die Kalkulationstabelle herunter und stecken Sie Ihre eigenen Nummern ein.). Sie können auch ein bisschen mehr über Control Charts lesen und zwei Control Chart Taschenrechner bei SQC Online ausprobieren. In dem Was geben Sie den Kontrollplan Rechner für Variablen ein Spin. Dies ist eine lange und komplexe Post, aber ich hoffe, dass ich Ihnen die Macht der Kontrolle Charts mitgeteilt habe, ist es ein bisschen trocken und nehmen Sie ein wenig Wissen und Geduld, aber es ist so mächtig bei der Unterstützung Ihrer Analyse speziell, wenn es darum geht Trennsignal vom Rauschen Signal - gt Insights - gt Action - gt Glückliche Kunden - gt Geld, Geld, Geld. ) Was denkst du hast du Kontroll-Charts verwendet Welche Metriken glaubst du, dass sie am besten funktionieren werden Wenn die Web-Analytics-Anbieter die Möglichkeit haben, Kontrollkarten als Standardoption in ihren Tools zu machen, ist das nicht sinnvoll. Bitte teilen Sie Ihre Rückmeldung und Kritik Über Kommentare. Wie dieser Beitrag Für weitere Beiträge bitte hier klicken. Wie dieser Beitrag teilen Sie es: Ich bin in der Mitte des schwarzen Gürteltrainings und fühle mich durch seine Anwendung auf Webstatistik. Dieser Artikel und Konversation war sehr hilfreich. Eine Sache, die ich nicht bemerkt habe, war allerdings der Unterschied zwischen UCL und USL 8211 und LCL und LSL. UCL und LCL werden durch den Prozess bestimmt. Die Webstatistik in diesem Fall. USL und LSL werden durch Kundenwünsche bestimmt. Sie sind die Spezifikationsgrenzen und nicht die Kontrollgrenzen. Kontrollkarten sind so konzipiert, dass sie die tatsächliche Prozessvariation mit dem vergleichen, was von der Kundenerwartung erlaubt ist. Mit Web-Statistiken, würde ich denken Kunden Erwartung (mit dem Unternehmer der Kunde ist) wäre größer ist besser für den Verkehr 8211 mit einer oberen Spezifikation der Fähigkeit des Servers und das Geschäft, um den Verkehr zu behandeln) und weniger ist besser für Bounces (Mit einer niedrigeren Spezifikation nicht weniger als 0). Also, die Kunden039s Erwartungen 8211 die Prozessspezifikationen 8211 würden das Wachstum nicht einschränken. DMAIC 8211 Definieren, Messen, Analysieren, Verbessern, Steuern In der Messphase müssen Sie zunächst sicherstellen, dass Sie sich in einem Kontrollzustand befinden. Wenn Sie in einem Wachstumszustand sind, kann jede Änderung, die Sie implementieren, nicht wirklich entschlossen sein, durch Ihre Änderung verursacht zu werden. Wenn Sie in einem Kontrollzustand sind, sagen Sie die Kontrollkarten, wenn Sie in den Kunden039s Erwartungen (Spezifikationsgrenzen) operieren, wenn sie zwischen den beiden Grenzen liegt und wenn sie auf Ziel sind (die Erwartungen des Kunden0). Dann machen Sie eine Hypothose, implementieren eine Änderung und tun statistische Tests, um zu sehen, ob die Änderung einen statistisch signifikanten Unterschied gemacht hat. War die erhöhte Statistik aufgrund zufälliger Chance oder Sonderursachen (je nachdem, welche Änderung Sie implementiert haben). Deshalb können Sie in einem Wachstumszustand sechs Sigma verwenden, um Chancen für Wachstum zu identifizieren. Auf jeden Fall hat dieser Artikel und die Diskussionen dahinter geholfen, dass ich meinen Kopf herum bekomme, wie ich die Kontrollkarten mit meinen Webstatistiken verwenden werde. Danke Trackbacks 8230 In seinem Beitrag forderte Avinash seine Leser auf, eine Excel-Lösung bereitzustellen, da es keine OOTB (Out Of The Box) - Lösungen für die Einführung von Konstanten, statistisch oder anderweitig in Charts gibt. 8211 Excel versucht, uns nur vertikale und horizontale zu verknüpfen Achsen Skala Kontrollen. 8230 8230 Was sagen diese Statistiken tatsächlich viel. Oder vielleicht gar nichts Wie sie sagen, Folterzahlen und sie bekennen sich auf irgendetwas. Es liegt an Ihnen zu entscheiden, was die wichtigsten Leistungsindikatoren für Ihre Community sind. Sobald Sie diese KPIs haben, ist mein bester Rat, diese raffinierten oberen und unteren Kontrollgrenzen einzurichten, um das statistische Rauschen aus dem Signal herauszufiltern. 8230 8230 Zusammenfassend braucht Six Sigma eine Verbesserungsmöglichkeit als Ausgangspunkt, um seine Macht zur Verbesserung der Prozesse zu entfalten. BI generiert viele dieser Chancen mit seinen DWReportingAnalytics-Komponenten, erzwingt aber nicht die Prozess-Implementierungs-Strenge. Ich fühle, dass es viel Synergie gibt, sowohl zusammen zu bringen Six Sigma, die linke Hand und BI, die rechte Hand, wenn zusammengebracht, kann eine Menge Klatschen in der Suche nach Lernen, die Durchführung von Organisationen zu verdienen. Nur um die Macht der Six Sigma Techniken zu probieren, werfen Sie bitte einen Blick auf den folgenden Link: kaushikavinash200701excellent-analytics-tip-9-Hebel-statistisch-control-limits. html. Die die Verwendung von Kontrollkarten (eines von Six Sigmas potent Tools) in Metriken KPI-Management veranschaulicht. Faszinierend 8230 8230 Übrigens, auch wenn wir die Zahlen für Aviemore Highland Resort isoliert nehmen, mit den Rohdaten (verfügbar, wenn Sie ein Google-Konto haben), können wir sehen, dass der Begriff aviemore highland resort jetzt außerhalb der Kontrollgrenzen (definiert) Als Standardabweichung x 3 8211 siehe hier mehr über Regelgrenzen) wie in der folgenden Grafik dargestellt. 8230 8230 Bisher habe ich nur ein paar Referenzen von Six Sigma Prinzipien angewendet, die auf Online-Marketing angewendet werden. Avinash 038 die Eisenbergs haben beide über die Anwendung von sechs Sigma-Prinzipien auf Web-Analytik und Online-Marketing geschrieben, obwohl das Geschwätz für dieses Thema minimal ist, kommt es von ein paar sehr einflussreichen Stimmen. 8230 8230 3) Lernen Sie Ihre KPIs besser auf allen Ebenen kennen, um zu lernen, was normal ist und was nicht in Bezug auf ihr Verhalten ist. In dieser Hinsicht sehen Sie Ihre KPIs als vorhersehbare Themen an. In der gleichen Weise wie kriminelle Ermittler oder Psychologen beobachten Menschen und lernen, welches Verhalten für eine bestimmte Person normal ist und was aus der Reihe ist, können Sie das gleiche mit Ihren KPIs üben, um das Beste aus Ihrem Reporting herauszuholen. Avinash Kaushik hat einen großen Einblick, wie man genau das macht 8211 verwenden die statistischen Werkzeuge der oberen und unteren Kontrollen, um das normale Spielfeld für Ihre Daten zu definieren. 8230 8230 Think Growth Sobald Sie Ihre PPC-Kampagne in diesem Grad verstehen, dann sind Sie bereit, es zu wachsen. Sie sind jetzt in der Lage, Ihr Konto auf die nächste Ebene zu bringen, brechen die oberen und unteren statistischen Grenzen zu Ihren Kern-Metriken. Bitte beachten Sie, dass einige Metriken wie AOV und CR nicht direkt in Ihrer Kontrolle sind und sollten nicht verwendet werden, um Ihre Konten Wachstum zu messen. Andere Metriken wie CTR und CPCs können jedoch direkt manipulierbar sein. Dies sind die Metriken, die beim Wachsen eines PPC-Kontos konzentriert werden sollten. 8230 8230 Die Frage ist nun, ob und ab. Schwellenwert eine Abweichung von diesem Band nach oben oder nach unten mehr als nur zufllig ist. Je nach dem wird dazu zwei bis drei Mal die Standard Abweichung nach oben und nach unten als Kontroll-Limit. Ausfhrlich beschrieben wird das Thema Kontroll-Limits in der Webanalyse im Blogbeitrag von Avinash Kaushik. Dort finden Sie auch das Excel Tool zur Bestimmung der Kontroll-Limits. Einfach die Daten aus dem Webanalyse Tool einfgen und analysieren. Und die Standardabweichung anpassen. 8230 Fügen Sie Ihre Perspektive Abbrechen replyNew in JMP 13 Query Builder für JMP-Tabellen Der Query Builder für relationale Datenbanken und SAS-Datensätze ist schnell der bevorzugte Weg, um einfach zu erstellen genaue, wiederholbare und sharable Abfragen ohne SQL-Code zu schreiben. Allerdings konnte man bis jetzt nicht den Abfrage-Builder verwenden, um bereits im Speicher befindliche JMP-Tabellen zu verbinden, und niemand möchte eine Datenbank erstellen, um nur Daten zu verbinden, die sich bereits in JMP befinden. Der JMP 13 Query Builder für JMP-Tabellen bietet Multi-Table-Abfrage und Join-Fähigkeit über die gleiche Schnittstelle wie der SQL Query Builder und SAS Query Builder. Sobald du diesen Query Builder benutzt hast, fragst du dich, wie du niemals ohne sie gelebt hast. Darüber hinaus bietet JMP 13 viele Verbesserungen, die dazu dienen, den Datenvorbereitungs-Workflow zu optimieren. Hier sind nur ein paar: Führen Sie ein Skript in einer Datentabelle mit einem Play-Button. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf neue Spaltenoptionen in der Datentabelle. Erstellen und sehen Sie Formeln leichter mit einem umgerüsteten Formel-Editor. Rufen Sie den lokalen Datenfilter im Haupt-Rot-Dreieck-Menü und nicht im Skript-Untermenü auf. Verwenden Sie SQL als Abfragesprache in JSL. Verwenden Sie den Query Builder für Multi-Table-Abfrage - und Join-Funktionen für JMP-Datensätze. Der JMP Query Builder teilt die gleiche Schnittstelle wie die SQL - und SAS-Query Builders. Verwenden Sie den Query Builder für Multi-Table-Abfrage - und Join-Funktionen für JMP-Datensätze. Der JMP Query Builder teilt die gleiche Schnittstelle wie die SQL - und SAS-Query Builders. Datenimport, Datentabelle, Bereinigung, Datenvisualisierung, Allgemeine Erweiterungen des General Query Builders. Play-Taste zum Ausführen von Scripts in einer Datentabelle in einem Klick anstatt einer Menüwahl. Verbesserte Unterstützung für große Datendatenbanken wie: Apache Hive, Cloudera Impala, Amazon Redshift, Amazonas Aurora und Amazon MariaDB. Modellierungstypen wurden mit None, Multiple Response und Unstrukturated Text erweitert. HDF5-Dateiimport: behandelt einfache Typen von HDF5-Dateien mit Dimension 2 (Datentabellen ohne Vektorzellen). FilegtQuick Open ermöglicht die Suche nach JMP-Dateien nach Namen ohne Navigieren durch den Dateibrowser (nur Windows). Unterstützung für virtuelle Joins: Verbinden Sie zwei oder mehr JMP-Tabellen, ohne eine eigentliche Verknüpfung durch die Eigenschaften der Link-ID und der Link-Referenz-Spalte vornehmen zu müssen. Neues HTML-basiertes Hilfesystem mit Verbesserungen bei der Suche, Indexierung und Geschwindigkeit. Der Retoled-Formel-Editor erleichtert das Erstellen und Anzeigen von Formeln. Modellierungsdienstprogramme wurden in das Untermenü "Screening" des Menüs "Analysieren" verschoben. Predictor Screening (früher als Screen Predictors bekannt) verbindet das Screening-Untermenü zusammen mit Response Screening und die Process Screening-Plattformen. JSON-Daten können importiert und exportiert werden. Der Excel-Import-Assistent enthält Optionen zum Importieren von Zellfarbton, Spezifizieren von Trennzeichen in mehrzeiligen Headern, Stapeln von Daten und Duplizieren von Headern in überzogenen Zeilen. Paralleles Plot-Element in Graph Builder verfügbar. Verbesserungen des Treemap-Elements im Graph Builder: Unterstützung für n-Levels, Drilldown durch Anklicken einer Unterkategorie und Optionen für einzelne Farbbaumkarten. Auch Etiketten - und Schriftart-Verbesserungen für die Erstellung von leicht lesbaren, komplexen Treemaps. Allgemeine Verbesserungen im Graph Builder. Aktive Datentabellen, Zeitschriften und Skripte werden in regelmäßigen Abständen autosaviert, wenn die Einstellung Autosave Timeout auf der Seite Allgemein eingestellt ist. Neue Transformationen: Quantil, Tag der Woche Abbr, zufällige Stichproben, gleitender Durchschnitt, lag. Neue Helligkeitsbeschränkungen im Legendeneinstellungsdialog. Neue Farbthemen: Viridis und Magma. Neue benutzerdefinierte Zahlenformatoption, besonders nützlich für Achsetiketten. Build Dashboards und Sharing Das Dashboard Building-Modus von Application Builder ist jetzt die Standardeinstellung. Datei gt Neues Dashboard bringt einen Vorlagenbildschirm für den einfachen Aufbau eines benutzerdefinierten Dashboards von JMP-Berichten und Datentabellen. Dashboards bieten eine interaktive Möglichkeit, Berichte zu einem einzigen Fenster zu kombinieren und können ein visuelles Tool werden, mit dem Sie regelmäßig Berichte ausführen und präsentieren können, ohne dass ein Scripting erforderlich ist. Kombinieren von Windows bietet nun auch Optionen zum Anzeigen eines kombinierten Berichts in der Zusammenfassungsansicht und zum Hinzufügen eines Graphen - (Auswahl-) Filters bei der Erstellung. Combine Windows erstellt jetzt ein JMP-Dashboard mit einem Klick. Mit dem Befehl "Excel Workbook generieren" im Menü "Ansicht" können Sie mehrere JMP-Datentabellen in einer einzigen Microsoft Excel-Arbeitsmappe speichern. Neue interaktive HTML-Optionen verbessern Ihre Sharing-Fähigkeit: View gt Create Web Report-Option erstellt eine Web-Seite, in der Berichte, beschreibende Text und Grafiken angezeigt werden. Der generierte Ordner, die Indexseite und die resultierenden interaktiven HTML-Berichte können auf einen Webserver hochgeladen werden, um beispielsweise interaktive JMP-Berichte zu teilen, die nach Datum oder Projekt gruppiert sind. Teilweise Unterstützung für interaktive HTML-Berichte von Graph Builder. Interaktive HTML-Unterstützung für Dashboard-Layouts im Dashboard Builder. Value Label Unterstützung für interaktive HTML Berichte. Interaktiver HTML-Pre-Kampf-Bericht für nicht unterstützte JMP-Elemente, die im JMP-Protokoll generiert wurden. Design von Experimenten (DOE) Fit Definitive Screening im DOE-Menü verfügbar. Speziell maßgeschneiderte Modellierungstechnik für endgültige Screening Designs (DSDs). Das DOE-Menü wurde mit vielen Designern, die unter neuen, beschreibenden Überschriften gruppiert wurden, modifiziert. Hinzufügen der Anzahl der Extra-Runs-Optionen zum DSD. Dies schafft ein Design, das alle Alias-Eigenschaften eines DSD hat, aber die Analyse ist noch leistungsfähiger mit den zusätzlichen Läufen. Es gibt Optionen für null, vier oder acht zusätzliche Läufe, was gleichbedeutend ist, zusätzliche Faktoren hinzuzufügen und sie zu fallen. Vergleichen Designs Plattform: In früheren Versionen von JMP war es schwierig, Designs vor allem mit mehr als zwei Designs zu vergleichen. Jetzt können Sie mit einem einzigen Bericht Side-by-Side-Vergleiche über mehrere Designs hinweg machen. Custom Design kann nun realistische Daten für Experimente simulieren, indem es zähl - oder pass-fehlbasierte Ergebnisse mit dem Zusatz von Binomial - und Poisson-Distributionen zum Tool Simulate Responses generiert. DOE simulieren Skript wird auch in der Design-Tabelle gespeichert, so dass Effekte und Response-Distributionen angepasst werden können, nachdem das Design erstellt wurde. MaxDiff (auch bekannt als bestworst) Design-Erstellung jetzt im Untermenü Consumer Studies des DOE-Menüs. Statistik, Predictive Modeling und Data Mining Text Explorer: Neue Plattform zur Analyse unstrukturierter Textdaten. Es bietet grundlegende Werkzeuge für die Analyse von freiem Text in Umfragen oder Ingenieur-Notizen. Regular Expressions (RegEx) - Schnittstelle zum Erstellen und Speichern von benutzerdefinierten RegExs zum Extrahieren von Teilenummern, Wörtern zwischen HTML-Tags, Telefonnummern, E-Mail-Adressen, Währung und mehr. Process Screening führt Kontrolldiagramm, Stabilitäts - und Leistungsberechnungen für Tausende von Spalten und Gruppen durch. Process Screening-Plattform verbindet die Suite von Screening-Tools, ein Untermenü des Analysen-Menüs. Änderungen an Least Squares Standardlayout: Vereinfachung der Reportausgabe, Studentized Residual Outlier Plot und Box-Cox Transformationen mit Refitreplace Optionen. Fit Model und Distribution unterstützen jetzt mehrere Response Modeling Type. Latent Class Analysis (LCA) Plattform hinzugefügt. LCA ist eine Clustering-Technik für kategorische Variablen. Viel verbesserte SVD-Imputation in Explore Missing Values. Hinzufügen von zwei einseitigen Test - (TOST-) Äquivalenztests in der Distributionsplattform. Neue Kurven hinzugefügt zur Fit Curve Plattform: Probit Kurve (2P und 4P Versionen) Rodbard und Hill Kurven. Fit Curve hat seinen eigenen Start jetzt anstatt die nichtlineare Plattform zu starten Fit Curve zu starten. Sparse PCA Methode zusätzlich zu PCA. Hinzufügen eines Profilers zur Partitionsplattform. Das neue Untermenü "Clustering" im Menü "Analysieren" enthält hierarchische, k-Mittel, normale Mischungen, LCA - und Cluster-Variablen. Cox-Mischungsmodelle arbeiten jetzt, wenn es Prozessvariablen gibt und wenn es Pseudokomponenten-Codierung gibt. Diese Modelle werden jedoch nicht für Scheffe-Kubikmodelle unterstützt oder wenn es Bedingungen gibt, die höher als die Reihenfolge sind. 2. Cox-Komponenteneffektbericht hinzugefügt. Versteckte Spalte für den Gradienten an der Referenzmischung, so dass eine partielle oder beschränkte Wirkung erzeugt werden kann. Quality Engineering, Zuverlässigkeit und Six Sigma Process Capability Plattform unterstützt die automatisierte Verteilungsauswahl (die Daten entscheiden die beste Verteilung) Hinzufügen von Wahrscheinlichkeitsdiagrammen zur Bewertung von Verteilungsmodellen passt. Unterstützung für nicht-normale Fähigkeitsanalyse Gleichzeitige und parallele Systeme Zuverlässigkeit Wachstums-Tabs hinzugefügt, um Zuverlässigkeit Growth-Plattform. Normal - und SEV-Distributionen ergänzten Fit Parametric Survival und eine Fit All Distribution. Neue Ergänzung der kumulativen Schadensplattform zur Analyse von zeitvariablen Stress beschleunigten Lebensversicherungsmodellen. Life Distribution Fit Alle Distribution mit Cause Modellen produziert Berichte, die hierarchisch organisiert sind. Life Distribution unterstützt zensierte Beobachtungsplots für rechts zensierte Daten. Muss mit der Plattform-Präferenz einschalten. Unterstützung für Location-Scale-Distributionen im parametrischen Überleben. Wahrscheinlichkeitsintervall kann als Standard durch eine Vorliebe in Fit Life von X eingestellt werden. Life Distribution Format Start der Zuverlässigkeitsprognose ermöglicht es dem Benutzer, beliebige bestehende Risikosätze anzuordnen. Konsumenten - und Marktforschungsauswahlmodelle: Eine Wahloption für die Situation, in der der Studienteilnehmer keine der vorgeschlagenen Entscheidungen wünscht. MaxDiff (bestworst): Eine neue Plattform, die eine Variante der Wahlanalyse für die Ranking-Kundenpräferenz bietet. Neuer Zusatz des MaxDiff-Designs unter DOE gt Consumer Studies gt MaxDiff Design. Rate pro Antwort und mehrfache Responses in äußere Nester hinzugefügt, um die kategorische Plattform. Multidimensionale Skalierung (MDS) - Plattform zusätzlich zum Untermenü Consumer Research des Menüs Analysen.
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