JMP (Software)

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JMP (Statistiksoftware)

Logo von JMP
Basisdaten

Entwickler SAS Institute
Erscheinungsjahr 1989
Aktuelle Version 16.2
(Juli 2021)
Betriebssystem Windows, Mac OS
Kategorie Statistik-Software
Lizenz Proprietär
deutschsprachig ja
www.jmp.com

JMP (sprich „jump“) ist ein Computerprogramm für Statistik, das vom JMP-Geschäftsbereich der SAS Institute entwickelt wurde. Es wurde in den 1980er Jahren für die grafische Benutzeroberfläche des Macintosh entwickelt. Es wurde seitdem verbessert und auch für Windows verfügbar gemacht. JMP wird in Applikationen wie Six Sigma zur Qualitätskontrolle und technischen Planung, Versuchsplanung (DOE) und wissenschaftlichen Forschung verwendet. Die Software besteht aus fünf Produkten: JMP, JMP Pro, JMP Clinical, JMP Genomics und JMP Graph Builder App für das iPad; es steht auch eine Skriptsprache (JSL) zur Verfügung. Die Software hat ihren Schwerpunkt in der explorativen Analyse, bei der Benutzer Daten visuell untersuchen und erforschen.

JMP wurde in den 1980er Jahren von John Sall und einem Entwicklerteam entwickelt, um die 1984 von Apple Macintosh eingeführte grafische Benutzeroberfläche zu nutzen.[1] Das Akronym stand anfangs für „John’s Macintosh Project“[2] und wurde erstmals im Oktober 1989 herausgegeben.[1] Es wurde hauptsächlich von Wissenschaftlern und Ingenieuren für die Versuchsplanung, für Qualitäts- und Produktivitätsupport (Six Sigma) und Zuverlässigkeitsbewertungen verwendet.[3] Halbleiterhersteller befanden sich ebenfalls unter den frühen Interessenten.[4]

Interaktive Grafiken und weitere Funktionen wurden 1991[5][6] mit der Version 2.0 hinzugefügt. Version 2 war doppelt so groß wie das Original, wurde jedoch weiterhin auf einer Diskette ausgeliefert. Es benötigte 2 MB Speicherplatz und enthielt eine Dokumentation von 700 Seiten.[7] Der Support für Microsoft Windows wurde 1994 hinzugefügt.[2][8] JMP [9] wurde 1999 mit Version 3 neu programmiert.[9][10][11] Version 4, die 2002 erschien, konnte Daten aus einer breiteren Palette von Datenquellen importieren[12] und enthielt außerdem Support für Oberflächendarstellungen.[6] Mit Version 4 wurden auch Extrapolationen von Zeitreihen und neue Glättungsfunktionen, wie die saisonale Glättung, die sogenannte Winter-Methode und der ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) hinzugefügt.[13]

2005 wurden in Version 5 Data-Mining-Tools, wie ein Entscheidungsbaum und ein neuronales Netz[14] sowie Linux-Support, der später mit Start von JMP 9 wieder zurückgezogen wurde, hinzugefügt.[3] Später im selben Jahr wurde JMP 6 eingeführt.[4][15] JMP begann die Integration mit den übrigen SAS-Produkten mit Version 7.0 in 2007 und in zunehmendem Maße mit jeder seitdem erschienenen Version. Seitdem können Anwender SAS-Code in JMP schreiben, eine Verbindung mit SAS-Servern herstellen und SAS-Ergebnisse wieder einlesen und weiter bearbeiten. Support für Blasendiagramme wurde in Version 7 hinzugefügt.[3][16] In der Version 7 wurden außerdem Datenvisualisierung und Diagnostik verbessert.[17]

Die Version 8 wurde 2009 mit neuen Drag- und Drop-Funktionen und einer 64-Bit-Version herausgegeben, um von den Vorteilen des Mac-Betriebssystems zu profitieren.[18] Außerdem wurde eine neue Benutzeroberfläche zur Erstellung von grafischen Darstellungen, Tools für Entscheidungsmodelle und Lebensdaueranalysen hinzugefügt.[19] Laut Scientific Computing gab es bei der Software Verbesserungen bei den „Grafiken, der QS, Benutzerfreundlichkeit, SAS-Integration und in Bereichen der Datenverwaltung.“[20] JMP 9 fügte 2010 eine neue Schnittstelle für die Verwendung der R-Programmiersprache in JMP und ein Add-In für Excel hinzu.[21][22] Der Hauptbildschirm wurde neu gegliedert und es wurden Verbesserungen bei der Simulation, bei Grafiken und einer neuen Degradation-Plattform zur Analyse von Abbau- und Zersetzungsprozessen durchgeführt.[23] Im März 2012 verbesserte Version 10 das Data-Mining, prädiktive Analysen und die automatisierte Modellerstellung.[24][25]

In JMP wird ein Bildschirm mit verschiedenen Daten angezeigt

JMP besteht aus JMP, JMP Pro, JMP Clinical und JMP Genomics[25] sowie der Graph Builder iPad App.[26] JMP Clinical und JMP Genomics verbinden JMP und SAS-Software.[25]

Die JMP-Software hat ihren Schwerpunkt in der explorativen Datenanalyse und Visualisierung. Sie wurde für Benutzer entwickelt, die eher neue Erkenntnisse aus Daten gewinnen wollen, als eine Hypothese zu bestätigen.[2][25][27] JMP verknüpft Daten mit Statistiken und Grafiken, damit Benutzer die Daten und ihre verschiedene visuellen Darstellungen per Drill-Down oder Drill-Up ansehen können.[12][28][29] Seine Hauptanwendungen liegen in der Versuchsplanung und der Analyse von statistischen Daten industrieller Prozesse.[4]

JMP ist eine Desktop-Applikation mit einer Assistenten-basierten Benutzeroberfläche, während SAS auf Servern installiert werden kann. Es wird im Arbeitsspeicher statt auf dem Plattenspeicher ausgeführt.[25] Nach einer Bewertung in Pharmaceutical Statistics wird JMP oft als grafisches Front-End-Tool für ein SAS-System verwendet, das die statistische Analyse und Tabellierungen durchführt.[30] JMP Genomics, das für die Analyse und Visualisierung von Genom-Daten verwendet wird,[31] erfordert zum Betrieb eine SAS-Komponente und kann auf SAS/Genetics- und SAS/STAT-Verfahren zugreifen oder SAS-Macros aufrufen.[30] JMP Clinical, das für die Analyse der Daten von klinischen Studien verwendet wird, kann SAS-Code innerhalb der JSL-Skriptsprache verpacken und SAS-Code in JMP umwandeln.[16]

JMP ist auch der Name des Geschäftsbereichs des SAS-Institute, das JMP entwickelt. Im Jahr 2011 hatte JMP 180 Mitarbeiter und 250.000 Benutzer.[25]

JMP Skriptsprache (JSL)

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Die JMP Skriptsprache (JSL) ist eine interpretierte Sprache zur Neuerstellung von analytischen Ergebnissen und zur Automatisierung oder Erweiterung der Funktionalität der JMP-Software.[32]:29 JSL wurde erstmals 2000 in JMP Version 4 eingeführt.[33]:1 JSL hat eine Java-ähnliche Syntax, die als eine Reihe von Ausdrücken strukturiert ist. Datentabellen, Anzeigeelemente und Analysen werden durch Objekte in JSL dargestellt, die mit benannten Nachrichten manipuliert werden. Benutzer können JSL-Skripts schreiben, um Analysen und Visualisierungen durchzuführen, die in der Point- und Click-Oberfläche nicht verfügbar sind, oder um eine Reihe von Befehlen, wie wöchentliche Berichte, zu automatisieren.[32] SAS- und R-Code kann ebenfalls unter der Verwendung von JSL ausgeführt werden.[34]

Bemerkenswerte Anwendungen

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2007 begann eine Überwachungsorganisation für freilebende Tiere, WildTrack, JMP mit dem Footprint Identification Technology (FIT)-System zu verwenden, um einzelne gefährdete Tiere über ihre Fußabdrücke zu identifizieren.[35] 2009 verwendete Chicago Botanic Garden JMP, um DNA-Daten von tropischen Brotfrüchten zu analysieren. Forscher stellten fest, dass die kernlose, stärkehaltige Frucht durch absichtliche Hybridisierung von zwei Früchten, der Brotnuss und der Dug Dug, erschaffen wurde.[2] Das Herzenberg Laboratory in Stanford hat JMP mit dem Fluorescence Activated Cell Sorter (FACS) integriert. Das FACS-System wird verwendet, um HIV, Krebs, Stammzellen und die Ozeanografie zu erforschen.[36]

Einzelnachweise

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  1. a b Ian Cox, Marie A. Gaudard, Philip J. Ramsey, Mia L. Stephens, Leo Wright: Visual Six Sigma: Making Data Analysis Lean. John Wiley & Sons, 2009, ISBN 978-0-470-50691-2, S. 23– (Google Books [abgerufen am 16. November 2012]).
  2. a b c d Eric Lai: Billionaire SAS co-founder keeps on coding. 18. September 2009, abgerufen am 16. November 2012.
  3. a b c Barbara Okerson: JMPing In: A SAS Programmer’s Look at JMP. (Online [PDF; abgerufen am 30. Dezember 2012] SESUG 2011).
  4. a b c John Collins: Software Innovator helps companies get the facts straight. In: The Irish Times. 23. September 2005, S. 8.
  5. APICS, the Performance Advantage. American Production and Inventory Control Society, 1991 (Google Books [abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  6. a b Arnold Goodman: JCGS@20, Visual@40, Interface@45 & !!Challenges!! In: Journal of Computational and Graphical Statistics. Taylor & Francis, 24. Januar 2012, doi:10.1198/jcgs.2011.204c.
  7. Ki Kim: JMP, Version 2. Software for Statistical Visualization on the Apple Macintosh. In: Journal of Chemical Information and Modeling. Band 32, Nr. 2, 1992, ISSN 1549-9596, S. 174–175, doi:10.1021/ci00006a600.
  8. John P. Sall. Northern Illinois University, archiviert vom Original am 5. Dezember 2012; abgerufen am 16. November 2012.
  9. Bradley Jones, John Sall: JMP statistical discovery software. 4. März 2011, doi:10.1002/wics.162.
  10. M. Gleeson, J. L. Francis, D. J. Lugg, R. L. Clancy. J. M. Ayton, J. A. Reynolds, C. A. McConnell: One year in Antarctica: Mucosal immunity at three Australian stations. In: Immunology and Cell Biology. Band 78, Nr. 6, 2000, ISSN 0818-9641, S. 616–622, doi:10.1046/j.1440-1711.2000.00958.x.
  11. JMP Introductory Guide: Version 3 of JMP. SAS Institute, ISBN 1-55544-680-9 (Online (Memento vom 1. Februar 2014 im Internet Archive) [PDF; abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  12. a b Micah Altman: A Review of JMP 4.03 With Special Attention to its Numerical Accuracy. In: The American Statistician. Band 56, Nr. 1, 2002, ISSN 0003-1305, S. 72–75, doi:10.1198/000313002753631402.
  13. Bill Gjertsen: Using JMP Version 4 for Time Series Analysis. North Carolina State University (Online [PDF; abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  14. What Is A Data Mining Product? In: Information Management. (Online).
  15. John Sall: JMP Version 6 Featuring Split Plots. SUGI 30 (Online [PDF]).
  16. a b Robert Huisden: JMP Clinical for the Exploration of Legacy Studies. 2011 (Online [PDF; abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  17. John Wass: JMP7: One of the best just got better. Scientific Computing, archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 16. November 2011; abgerufen am 9. Mai 2012.
  18. Launches SAS JMP 8 for Mac and Linux. In: Ti Journal. 11. April 2009 (Online [abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  19. Introducing JMP Version 8. In: A Technical Publication for JMP Users. Issue 25 Winter 2009 Auflage. JMPer Cable (Online (Memento vom 19. Februar 2009 im Internet Archive) [PDF; abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  20. John Wass: JMP 8: Continuous Improvement. Scientific Computing, archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 28. November 2011; abgerufen am 16. November 2012.
  21. New Features in JMP 9. JMP (Online [PDF; abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  22. Adriian Bridgewater: JMP Genomics 5: Data Visualization & Exploration. In: Dr. Dobbs Journal. 3. November 2010.
  23. John Wass: JMP 9: A really new version. Scientific Computing, archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 14. September 2011; abgerufen am 9. Mai 2012.
  24. Charles Shipp, Kirk Paul Lafler: Proficiency in JMP Visualization. In: PharmaSUG 2012. (Online [PDF; abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  25. a b c d e f James Taylor: First Look – JMP Pro. JTonEDM, 10. August 2011, abgerufen am 31. Mai 2012.
  26. JMP Graph Builder for iPad. SAS Institute (Online [abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  27. SAS JMP 8 for the Macintosh review. Macstats, abgerufen am 19. November 2012.
  28. B. Jones, J. Sall: JMP statistical discovery software. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2011, doi:10.1002/wics.162.
  29. Robert H. Carver: Practical Data Analysis with Jmp. SAS Institute, 2010, ISBN 978-1-60764-475-0, S. 61– (Google Books [abgerufen am 16. November 2012]).
  30. a b David P. Lovell: Review of JMP genomics. In: Pharmaceutical Statistics. Band 10, Nr. 4, 2011, ISSN 1539-1604, S. 384–392, doi:10.1002/pst.460.
  31. Qingyu Zhang, Richard S. Segall: Commercial Data Mining Software. In: Computational Statistics. (Online [PDF; abgerufen am 30. Dezember 2012]).
  32. a b SAS Publishing: Jmp 10 Scripting Guide. SAS Institute, 2012, ISBN 978-1-61290-195-4 (Google Books [abgerufen am 13. Dezember 2012]).
  33. Wendy Murphrey, Rosemary Lucas: Jump Into Jmp Scripting. SAS Institute, 2009, ISBN 978-1-59994-658-0 (Google Books [abgerufen am 14. Dezember 2012]).
  34. SAS Publishing: JMP Release 8 User Guide. SAS Institute, 2009, ISBN 978-1-60764-301-2, S. 392– (Google Books [abgerufen am 13. Dezember 2012]).
  35. Mary Hayes Weier: Scientists use BI Software and Intuit Trackers to Gauge Polar Bear Populations. In: InformationWeek. 25. Juni 2007 (Online [abgerufen am 25. Mai 2012]).
  36. Advancements in FACS System for Clinical Studies. In: The Computerworld Honors Program.