大会的重头戏是近四十个精彩纷呈、内容各异的主题报告。在主会场的全体报告中，最吸引人的莫过于SAS公司创始人之一，现任SAS公司全球副总裁，被誉为“JMP之父”的John Sall先生所作的主题报告“The Struggle for Discoveries That Hold Up”。John说道，现代社会中充斥着日益增多的数据和信息，但人们却对它们背后所蕴藏的真实含义知之甚少。有些人花费了大量的时间进行数据整理和分析，但由于专业工具的复杂、统计方法的误用和滥用、主观偏见的存在等种种原因，依然会频繁地做出表面上正确、实际上错误的业务决策。这些需求促使我们不遗余力地去开发创新型的产品工具，帮助用户方便地发现真正有价值的东西。
在用户案例专题报告中，来自不同行业的JMP用户成了会议的主角。例如，默克(Merck)制药公司的高级工程师Julia Neill的报告题目为“Data Mining for Vaccine Manufacturing”。众所周知，疫苗生产是一个复杂的、时间跨度为几个月甚至几年的生物过程。虽然最终的疫苗产品质量得到了严格的控制，但是如何在大量的半成品中发现关键的变异源对质量管理人员来说一直是一个巨大的挑战。Julia介绍了默克公司的一支由工程师、科学家和统计学家共同组成的团队如何运用JMP软件中的CUSUM控制图、偏最小二乘法回归、预测刻画器等可视化分析工具有效地开展变异源调查的成功故事。
又例如，飞思卡尔(Freescale)半导体公司的工程数据分析专家Jim Nelson的报告题目为“Identification of Rogue Tools and Process Stage Drift by using JMP Software Visualization and Analytical Techniques”。半导体芯片的制造是由几百个要求精度很高的工艺步骤组成，涉及到几百台精密仪器和设备。寻找流程偏移和成品率下滑的原因始终是令技术部门头痛的一件大事。Jim分享了飞思卡尔基于JSL（JMP脚本语言）开发的一套方法与程序，其中有序地整合了多个JMP软件的成熟分析平台（如“图形Graph”、“决策树Decision Tree”等等），它可以帮助工程师结合自身的工作经验，通过可视化的方式发现问题的关键所在，大幅缩小流程偏移，提升成品率。
