JMP主要用于實現統計分析。JMP的算法源于SAS，特別強調以統計方法的實際應用為導向，交互性、可視化能力強，使用方便，尤其適合非統計專業背景的數據分析人員使用，在同類軟件中有較大的優勢。JMP的應用領域包括業務可視化、探索性數據分析、六西格瑪及持續改善(可視化六西格瑪、質量管理、流程優化)、試驗設計、生存及可靠性、統計分析與建模、交互式數據挖掘、分析程序開發等。JMP是六西格瑪軟件的鼻祖，當年摩托羅拉開始推六西格瑪的時候，用的就是JMP軟件，目前有非常多的全球頂尖企業采用JMP作為六西格瑪軟件，包括陶氏化學、惠而浦、鐵姆肯、招商銀行、美國銀行、中國石化等等。

培訓內容：

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　第一章統計學基礎知識

　　1.1概率分布基礎知識

　　1.2理解六西格瑪大小與水平

　　1.3過程能力及過程能力的計算

　　1.4其他描述性統計參數

　　第二章JMP數據處理平臺

　　2.1JMP軟件簡介

　　2.2 數據處理平臺

　　2.2.1 Jmp子集化工作表操作

　　2.2.2 Jmp數據的拆分與合并

　　2.2.3 Jmp數據類型及復制操作

　　2.2.4 Jmp數據的堆疊及轉置

　　2.2.5 Jmp變量的刪除及數據的轉換

　　2.2.6 Jmp數據統計功能

　　2.2.7 Jmp數據行與列的相關操作

　　2.2.8 Jmp 數據表的拼接和連接操作

　　2.2.9 Jmp 數據制表操作

　　2.3 初識統計分析平臺

　　2.3.1 Jmp分布擬合操作

　　第三章JMP-數據假設檢驗功能-大膽假設，小心求證

　　3.1假設檢驗概述

　　3.2重要又專業的P值及置信區間

　　3.2 均值檢驗-1z/1t/2t/單因子分析

　　3.3 比例檢驗-1p/2p/列聯表檢驗

　　3.4 相關與回歸分析

　　第四章JMP數據分析平臺

　　4.1 JMP數據分析-啟動一元分析

　　4.1.1 啟動平臺

　　4.1.2 圖形調整

　　4.1.3 整體平臺操作

　　4.1.4 圖形分類變量操作

　　4.2 JMP數據分析-高級一元分析

　　4.2.1 過程能力分析

　　4.2.2 容忍與預測分析

　　4.2.3 分布擬合

　　4.3 JMP數據分析-二元分析

　　4.3.1 散點圖

　　4.3.2 擬合均值與多項式

　　4.3.3 擬合橢圓密度

　　4.3.4 非參數密度

　　4.5 JMP數據分析-配對分析

　　4.6 JMP數據分析-擬合模型

　　4.7 JMP數據分析-建立模型

　　4.8 JMP數據分析-多元方法

　　第五章JMP-相關圖形操作 半天

　　5.1 Jmp中常用圖形-Pareto、線形圖及餅圖

　　5.2 Jmp中常用圖形-疊加圖、旋轉圖及等高線圖

　　5.3 Jmp中常用圖形-熱力圖

　　5.4 Jmp中的統計控制圖-單值控制圖

　　5.5Jmp中的統計控制圖-子組控制圖

　　5.6 Jmp中的統計控制圖-屬性控制圖

　　第六章DOE-試驗設計

　　6.1 DOE實驗設計的目的及原理

　　6.2 DOE認識主效應及交互作用

　　6.3DOE-定制設計

　　6.4DOE-篩選設計

　　6.5DOE-完全析因設計

　　6.6DOE-混料設計