前回のブログ記事では、JMPでワークアウト情報の表を作成する方法と、2014年のワークアウトパターンの要約について説明しました。演習レベルで自分のデータのより詳細な要約を掘り下げるために、私は最初にJMP 12 Recodeプラットフォームを使って自分のデータテーブルをクリーンアップしなければなりませんでした。あなたはもっと読むことができます John Sallによる最近の投稿そしてRecode開発者James Preissによる以前の投稿 JMP 12 Recodeプラットフォームの更新手動のグループ化、編集距離による項目の自動グループ化、およびスクリプトの改善のための改善されたユーザーインターフェースのようなものです。私も投稿しました Recodeが私のフードログデータをクリーンアップするのにどれほど有用か 。
ウエイトトレーニングのデータをエクササイズレベルでグラフ化すると、私は長年にわたって同じエクササイズを異なる名前で参照していたことに気付きました。これらの名前の矛盾は、私が従ったさまざまなトレーニングプログラムで使用されているエクササイズ名の違いによるものですが、データテーブルで使用されているエクササイズでのスペルミスや語順の違いにも気付きました。データをエクササイズレベルで効率的に集計し、エクササイズパターンを経時的に比較するには、重複する名前をグループ化して単一の代表値を選択する必要がありました。
幸い、JMP 12 Recodeプラットフォームの新しいグループ化およびフィルタリング機能により、データのクリーンアッププロセスが簡単になりました。以下は、トレーニングをまたいで同じバックエクササイズにさまざまな名前を使用した例です。Ctrlキーを押しながらクリックしてさまざまな演習に使用されるさまざまな名前を選択し、右クリックしてそれらを手動でグループ化してから、グループ名を変更しました。エクササイズ名を統合している間、私はそれらの名前の多くを使用される装置のタイプで始まるように修正しました（例えば、バンド、ケーブル、ダンベルのDB、バーベルのBB）。これは、グラフや表で似たような機器を使った演習のソートに役立ちました。
私の次のステップはRecodeを使ってそれぞれがうまくいった主要な身体の部分によって私のきれいにされた運動の名前をグループ化することでした。ここでも、Shiftキーを押しながらControlキーを押しながらクリックしてエクササイズを選択し、右クリックしてそれらをグループ化して、胸部、背部、肩などの主要な身体部分に対応するグループ名を割り当てました。 ウエイトトレーニングの多くのエクササイズは1つ以上の身体の部分で機能しますが、私は主要な身体の部分を割り当てることが私のデータをフィルターにかけるのに理想的であることがわかりました。このトピックについては、後の投稿で詳しく説明します。
私はまた、下に示すように主要な身体の部分を身体ゾーン（上半身、下半身、中核）にグループ分けしました。私は個々のトレーニングの名前をトレーニングプログラムにまとめました。私はいくつかのトレーニングプログラムを繰り返してきたので、各セッションのトレーニング名と日付を連結したUnique Workout IDという文字式の列を作成しました。
新しいRecodeの赤い三角形メニューオプションを使用して、さまざまなクリーンアップタスクのスクリプトを別々のJSLファイルとして保存しました。スクリプト>ファイルに保存 同様に、処理する新しいデータがあるときは、スクリプト>ファイルからインポートすでに作成したグループを含む保存された各スクリプトをリロードします。次に、新しいデータに合わせてスクリプトを修正し、それを保存して、新しい列に変更を適用しました。
これらのさまざまなレベルで私のエクササイズとトレーニングを分類することは私に私のデータをフィルターにかけそして要約するための多種多様なオプションを提供しました。次回のブログ記事では、ボディゾーンレベルで集計されたワークアウトデータを調べるためにローカルデータフィルタをどのように使用したかについて説明します。
