软件详细介绍
Advanced Predictive Analytics · from SAS
JMP Pro
高级预测建模与数据挖掘版本 · 当前版本 JMP 19
JMP Pro 是 JMP 的高级版本，在标准版全部可视化统计与试验设计能力之上，增加了一套面向"用现有数据预测未来"的高级分析方法。它内置交叉验证、模型比较与平均、Bootstrap 重采样、惩罚回归和函数型数据分析等技术，帮助数据科学家和资深工程师构建更稳健、更可推广的预测模型。
一、产品定位
如果说 JMP 标准版解决的是"数据里发生了什么"，JMP Pro 解决的则是"接下来会怎样、哪个因子真正重要"。它面向已经积累了足够数据、需要从描述性分析走向预测性分析的团队，把统计建模、机器学习和工程可靠性方法整合在同一个交互式环境里。
JMP Pro 的核心优势在于"建模过程可视化"：无论是 Bootstrap 森林的变量重要性、神经网络的拟合曲线，还是模型平均的权重，都可以通过图形探针（Profiler）动态调整因子取值，实时观察预测结果变化，而不必把模型导出到别的环境再解释。
二、Pro 专属能力
JMP Pro 在标准版之上新增的高级方法主要包括：
- 预测建模与机器学习：Bootstrap Forest（随机森林）、Boosted Tree、神经网络、逐步判别、K 近邻、支持向量机，以及 Elastic Net 等惩罚回归。
- 稳健模型评估：内置交叉验证、holdout 验证集、ROC 提升图、模型比较与模型平均（Model Averaging），避免过拟合。
- 函数型数据分析：Functional Data Explorer 处理光谱、曲线、时序等"每个观测本身就是一条函数"的数据。
- 因果推断与贝叶斯：倾向评分、逆概率加权、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、混合模型（GLMM）增强。
- 高级可靠性：恒定应力加速寿命（CSALT）、退化分位数探针、Bayes Weibull、疲劳模型与可靠性增长。
- 模型部署：Formula Depot 模型仓库，可一键导出 SAS(DS2)、C、Python、JavaScript、SQL 评分代码，把模型推到生产环境。
三、JMP 与 JMP Pro 的区别
| 维度 | JMP 标准版 | JMP Pro |
|---|---|---|
| 核心场景 | 可视化探索、DOE、SPC、基础统计 | 预测建模、数据挖掘、高级可靠性、因果推断 |
| 建模方法 | 线性回归、方差分析、标准分布拟合 | 随机森林、Boosted Tree、神经网络、惩罚回归、模型平均 |
| 模型评估 | 训练集内指标、残差分析 | 交叉验证、holdout、ROC、提升图、Bootstrap 置信区间 |
| 输出能力 | 报告、图形、JSL 脚本 | 额外导出 C / Python / SQL / DS2 评分代码，部署模型 |
| 典型用户 | 质量工程师、研发、六西格玛绿带 | 数据科学家、高级质量工程师、研发建模团队 |
四、适用人群
JMP Pro 面向数据科学家、高级质量与可靠性工程师、需要做复杂实验设计与响应面优化的研发团队，以及在芯片、汽车、制药、化工等行业处理高维数据的分析人员。它保留了 JMP 标准版对工程师友好的拖拽交互，同时把统计能力延伸到机器学习和预测建模，是"工程化预测分析"场景的主流桌面工具之一。