白皮书《JMP与Python、R的结合》新鲜出炉！

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JMP独特的动态交互式分析，让数据探索充满吸引力；同时 JMP 还提供了许多高级分析选择，充分满足了数据探索人员和分析师的探索需求。

但某些情况下，你可能仍然需要将 JMP 与开源工具（如Python、R）结合起来使用。比如：

• 公司禁止统计分析人员使用未经验证的软件（例如 R）进行基础分析，但他们可能希望结合R软件包与JMP中经过验证的方法，以此探索出新的方法和思路；
• Python 或 R 程序员希望充分利用 JMP产品提供的交互式动态链接、高级的可视化或强大的分析功能融合到自己的分析当中；
• 公司的数据分析部门希望开发一个JMP 插件，允许将某些 R 或 Python代码作为JMP中的插件运行，以便未来的用户可以与插件灵活交互，而无需自己编写 R 或 Python 代码；
• 统计学老师可能希望在课堂中引入特定的开源程序包，学生只需点击即可使用，而无需自己编码。

以上种种，统统都不用担心！你可以通过JMP与Python、R的无缝结合，将上述问题一网打尽。在JMP中，只需鼠标点击，就可以轻松调用Excel、R或Python来拓展数据管理和分析所需的各项功能。如果有需要，你还可以在JMP上运行用Python、R语言编制的分析包来展现和考察这些程序的分析结果。或者在JMP平台上编写R或Python程序，并且可以广泛传播，而不受R或Python本身功能的限制。

为了帮助大家了解如何在JMP系列产品中连接和使用开源软件，《JMP协同分析：JMP产品系列与 Python、R 的结合使用》白皮书应运而生。本白皮书为JMP学术大使Ruth Hummel的最新著作，旨在为那些在日常工作中既需要使用JMP软件、又需要开源软件的朋友们提供一个全新的思路和解决方案。白皮书将帮助你学习如何在JMP 中连接 Python 和 R，同时将介绍Python 评分代码如何生成、JMP 中的 Python 和 R 脚本。此外，白皮书还提供了其他案例的链接，例如在JMP中使用插件生成器功能的R语言高级示例等。你还可以了解其样本代码和高阶案例，从而可以轻松地运用 JMP中提供的连接和插件。



既想在软件点选式操作中自在探索数据，又割舍不掉偶尔敲代码的情怀？那么不妨试试把JMP和开源软件结合起来使用吧！

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