JMP Statistical Discovery
점프
소개
JMP는 SAS 인스티튜트의 자회사 JMP Statistical Discovery가 개발한 GUI 기반 통계·분석 소프트웨어로, 1989년 매킨토시용으로 시작해 과학자와 엔지니어가 코드 없이 데이터를 시각적으로 탐색·모델링할 수 있도록 만들어졌다. 실험계획법(DOE), 회귀·신뢰성 분석, 의사결정나무·신경망 같은 머신러닝 모델, 그리고 JSL 스크립팅과 R·Python·SAS·MATLAB 연동을 단일 워크플로우에서 제공한다. 글로벌 상위 10대 제약·화학·반도체 기업이 모두 사용한다고 공식 사이트가 밝힐 만큼 품질·공정·임상 데이터 분석 영역에서 입지가 강하다. JMP, JMP Pro, JMP Clinical, JMP Live 등 4개 제품군으로 구성된다.
장점
- •코딩 없이 GUI만으로 DOE·회귀·신뢰성 분석을 수행할 수 있어 통계 비전문 엔지니어도 빠르게 적용할 수 있습니다.
- •그래프와 통계 결과가 실시간 연동되는 인터랙티브 시각 분석이 강력합니다.
- •JSL 스크립팅과 R·Python·SAS·MATLAB 연동으로 외부 분석 자산을 그대로 활용할 수 있습니다.
- •글로벌 상위 10대 제약·화학·반도체 기업이 사용해 품질·공정 분석 영역의 검증된 도구입니다.
- •학생·교육자·학술 연구자에게는 JMP Student Edition이 무료로 제공됩니다.
단점
- •공식 가격이 공개돼 있지 않고 영업 견적이 필요해 초기 비용 비교가 어렵습니다.
- •한국어 마케팅 페이지는 있지만 제품 UI의 한글화 수준은 모듈별로 다를 수 있습니다.
- •코드 중심 데이터 사이언티스트보다는 GUI 기반 엔지니어·연구자에 최적화돼 있어 대규모 ML 파이프라인 구축에는 한계가 있습니다.
핵심 기능
인터랙티브 시각 분석
그래프와 통계 결과가 실시간으로 연동되는 동적 시각화로 데이터를 탐색합니다.
실험계획법(DOE)
제약 조건을 반영한 실험 설계와 분석을 코딩 없이 GUI 기반으로 수행합니다.
통계 모델링·신뢰성 분석
회귀, 분포 적합, 신뢰성 분석 등 폭넓은 통계 모델을 메뉴 기반으로 적용합니다.
머신러닝 예측 모델
신경망, 의사결정나무 등을 제공하며 JMP Pro에서 예측 분석 기능이 강화됩니다.
JSL 스크립팅·자동화
JMP Scripting Language로 반복 분석과 워크플로우를 자동화합니다.
외부 분석 도구 연동
SAS, R, Python, MATLAB 코드를 JMP 워크플로우 안에서 호출해 분석을 확장합니다.
품질·공정 분석 특화
제조 품질, 공정 신뢰성, 임상 데이터 분석에 최적화된 도구를 제공합니다.
공식 사이트 2026-06-24 검증
요금제
2026-06-24 기준
JMP Student Edition
Free
- 학생·교육자·학술 연구자 대상
- 학위 수여 기관 소속자에 한해 매년 무료 갱신
JMP
Custom
(문의)
- 인터랙티브 데이터 분석 표준 제품
- 영업 견적 기반 라이선스
JMP Pro
Custom
(문의)
- 예측 모델링·머신러닝 확장
- 과학자·엔지니어 고급 분석
JMP Clinical
Custom
(문의)
- 임상시험 데이터 분석 특화
- 제약·바이오 영업 견적
JMP Live
Custom
(문의)
- 기업용 결과 공유·협업 플랫폼
- 엔터프라이즈 라이선스
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