🧠 JMP 預測建模 (Predictive Modeling) - 讓數據告訴您未來
在競爭激烈的市場中，**預測能力**是企業成功的關鍵。我們的 JMP 預測建模服務，利用 JMP Pro 的先進演算法和 JSL 的自動化能力，幫助您從歷史數據中發掘模式，精確預測結果、優化製程參數，並制定前瞻性的商業策略。
🛠️ 我們提供的 JMP 建模方法
回歸與分類模型
適用情境： 預測連續型數值 (如良率、價格) 或二元/多元結果 (如客戶流失、產品故障)。
- JMP 平台： 擬合模型 (Fit Model)、廣義線性模型 (Generalized Linear Model)。
- 核心技術： 逐步回歸、Logistic 回歸。
機器學習與深度分析
適用情境： 處理高維度、非線性數據，尋找複雜的非直觀關係。
- JMP Pro 平台： 決策樹 (Decision Tree)、啟發式模型 (Bootstrap Forest, Boosted Tree)。
- 核心技術： 神經網路 (Neural Networks)、支持向量機 (SVM)。
降維與聚類
適用情境： 簡化複雜數據，進行客戶分群、製程異常偵測與風險評估。
- JMP 平台： 因子分析 (Factor Analysis)、分層聚類 (Hierarchical Clustering)。
- 核心技術： 主成分分析 (PCA)、K-Means 聚類。
📈 JSL 賦能：預測建模的自動化與部署
利用 JSL 腳本，我們可以將建模流程自動化、標準化，並將結果輕鬆部署到您的日常作業中：
範例：一鍵建立、驗證與計分 (Scoring) 腳本
此 JSL 腳本展示了如何自動執行交叉驗證 (Cross-Validation)，並將預測公式儲存到數據表中，用於新數據的計分。
dt = Open();
dt << New Column( , Nominal, Set Values( Random Uniform() > 0.7 ) );
Fit Model(
Y( :Survived ),
Effects( :Age, :Sex, :PClass ),
Distribution( Logistic ),
Validation( :Partition ),
Run
);
Current Report() << Save Prediction Formula;
Current Report() << Close Window;
✅ 我們的預測建模服務流程
我們確保從數據準備到最終部署的每一步都嚴謹專業：
- 數據準備與探索 (Data Prep)： JSL 自動化數據清理、轉換與探索性分析，確保建模數據質量。
- 模型比較與選擇 (Model Comparison)： 利用 JMP Pro 的 Model Comparison 平台，自動比較多個模型的性能指標 (如 ROC 曲線、RMSE)。
- 公式部署與計分 (Deployment)： 將最佳模型公式 (JSL/SAS/C/SQL 等格式) 輸出，便於在生產系統或新的 JMP 數據表上進行「計分」 (Score New Data)。
- 報告自動化： 創建客製化的 JSL 儀表板，即時呈現模型準確度、殘差分析與關鍵因子貢獻度。
🚀 釋放您的數據預測能力
停止猜測，開始精確預測。無論您是需要預測設備故障時間、優化製造良率，還是預測市場需求，我們的 JMP 預測建模服務都能為您提供強而有力的數據支持。
立即聯繫我們，討論您的預測專案： [您的聯絡 Email 或電話]