JMPによるビジュアル・シックス・シグマ

シックス・シグマは、要件に関する変動を制御することと定義されます。 JMPが提供するさまざまなグラフィックを単独で、また組み合わせて表示し、データの構造を動的に確認することや、単に統計的に有意であるよりも実質的に重要である主要な変動源を見ることが可能です。 この動的な視覚化により、静的なグラフィックから分かることよりもはるかに多くのことが理解でき、 行や列の増加によって複雑化したデータにおいて何が重要かを知ることができます。

高次なデータにおいても、動的な視覚化を適切に利用することによってデータを深く理解でき、 XやYのサブセットが単独の場合も組み合わせの場合も、出力を大きく左右することが明らかになります。 しかしこのアプローチがあまり有益ではない場合、あるいは扱う変数が多すぎる場合は、JMPは情報を保持しながら効果的に次元を下げる、強力な統計的アプローチを提供します。 パーティション、クラスター、判別などのプラットフォームは、データに隠された関係性を解き明かす目的で使われる場合、 より確実な統計モデルに使われる、注目すべきXを取り出すことにしばしば成功します。

データを集めて作業するには、時間とコストがかかります。 作業の結果が実際の意思決定や行動につながるものでなければ、ビジネスの価値は生まれず、ただ消費するだけです。 より多くのステークホルダーと結果を共有することが、このプロセスの鍵となります。 そして、現実世界では、多くの場合でトレードオフや妥協が起こるため、結果を単に共有するだけではなく、 合意形成にまで導くことが必要です。

JMPのプロファイラやシミュレータは、まさにそのために設計されています。 作業するチームが、有意義かつ迅速に結果を検証できること、 文脈的知識を用いてWhat-Ifシナリオを試行することで、データの部分から全体像を補うことがJMPで可能になります。 しかも、モデル作成に際して、技術面での苦労は必要ありません。