JMP发布JMP 19版本 数据表功能全面升级

JMP Statistical Discovery LLC发布JMP 19版本，数据表作为JMP的核心功能，对数据网格、行、列和脚本面板进行了重大升级。用户可以更高效地管理列元数据，过滤查看感兴趣的行而无需创建额外的表，并通过更直观的数据网格更轻松地导航数据。

新数据表功能包括：为列分配标签以更好地组织，可以为列分配多个标签，包括描述、符号、颜色和列属性，标签出现在数据表的列面板、启动窗口和列管理器中；创建和管理过滤器视图，轻松定义过滤器以探索行的子集，将过滤器保存到数据表，并在视图之间切换同时监视实时报告更新；更灵活地过滤列，列面板和数据网格的更新让用户可以更好地控制列的显示和管理方式；对列和脚本进行分组，使用嵌套组来组织列和脚本，列组现在也在数据网格中可见；更高效地编辑文本，新的编辑窗格让查看和修改冗长的文本值变得更容易。

数据连接器更新包括：SAS集成，使用数据连接器接口导入SAS数据（包括SAS CAS和SAS Viya）；SAS 9.4的查询生成器，增加了对SAS Viya的支持；Python接口，用于处理查询生成器和开放表；Amazon S3和OneDrive/SharePoint数据连接器（在JMP Marketplace中提供）；Snowflake特定的数据连接器；SQL提交窗口，适用于Snowflake和任何兼容的ODBC驱动程序（即PostgreSQL和SQL Server）；支持从AspenTech InfoPlus.21数据历史记录服务器导入数据。

JMP的Python集成旨在简化编程，让科学家和工程师专注于分析。该集成已得到显著改进，提供更多数据访问选项、更好的JSL集成、更广泛的对象处理和简化的Python包管理。Python接口与JMP的功能包括：通过SASPy包恢复SAS集成支持，允许访问远程SAS 9.4服务器、本地SAS会话和SAS Viya实例；集成SAS 9.4的SAS程序编辑器，允许提交SAS代码；SAS生成的报告在JMP窗口中显示为HTML；SAS查询生成器访问SAS数据集；通过Python集成支持R；自动安装R依赖项并改进数据传输。

环境监测在生命科学制造中是污染控制的关键，旨在确保产品符合最高质量标准。监管机构越来越重视监测系统中的风险方法和先进技术。目标是检测关键区域的微生物和颗粒污染，随着科学家处理越来越多的计数数据，稳健的过程筛选至关重要。过程筛选已得到改进：分析不遵循正态分布的数据（计数、比例和非负连续）；自动应用最佳分布；允许用户计算标准警报限值（0.975分位数或2西格玛控制限值）和标准行动限值（0.9985分位数或3西格玛控制限值），使用基于历史数据的自定义限值，以及使用基于机构指南的限值；应用污染早期预警。

来源:JMP官网