Shannon Conners, PhD, JMP SAS 연구 개발 이사
JMP 13은 더 큰 분석을 위해 큰 문서 모음 및 주제 내에서 중요한 단어 및 어구를 찾기 위해 Text Explorer 플랫폼을 도입했습니다. 구조화되지 않은 텍스트로 구조화 된 데이터 테이블을 만들려면 텍스트 탐색기의 정규식 사용자 정의 및 열에 저장 옵션을 간과해서는 안됩니다. 이러한 기능을 사용하여 JMP 빌드로 텍스트 로그 출력에서 핵심 세부 사항을 추출하고 프로젝트를 새 테이블 변수로 테스트하는 방법을 보여 드리겠습니다. 내 접근 방식은 다른 웹 기반 또는 파일 기반 시스템의 텍스트 로그를 검색하고 처리하기 위해 일반화 할 수 있습니다. Text Explorer를 사용하여 구조화 된 데이터 테이블을 만든 후에 다양한 형식의 JMP 도구를 사용하여 형식을 완성합니다. 텍스트를 열로 저장하면 열에 저장 기능으로 생성 된 구분 된 텍스트가 구문 분석되어 단일 열을 공백 또는 사용자 정의 문자 구분 기호로 여러 열로 분할합니다. 나는 JMP Query Builder (JMP 13에서 소개 됨)를 사용하여 대화식으로 열을 부분 집합하고, 다시 포맷하고 이름을 바꾸고, 프로세스를 복제하는 스크립트를 저장합니다. Jenkins 웹 API에 대한 HTTP 요청을 처리하는 JSL 함수와 JMP 데이터 테이블에 포함 된 클릭 가능한 웹 링크를 포함하여 JMP 14의 몇 가지 새로운 기능 덕분에 Jenkins 데이터 처리 워크 플로가 최근에 어떻게 개선되었는지 잠깐 살펴 보겠습니다.
