많은 JMP 사용자는 데이터베이스에서 데이터를 가져옵니다.
몇 가지 릴리스 전에 대화 형 마법사 가져 오기 대화 상자가 도입되어 텍스트 파일에서 가져 오기가 쉬워졌습니다. 후속 릴리스에서는 웹 페이지 테이블을 JMP 데이터 테이블로 가져올 수있는 기능을 만들었습니다. JMP 11에서는 대화 형 마법사를 도입하여 Excel 스프레드 시트에서 데이터 가져 오기 작업을 간소화했으며, 탭을 거치거나 열 그룹을 스태킹하는 기능을 제공했습니다. 그러나 아직 개선해야 할 부분이 하나 있습니다. 데이터베이스에서 데이터를 가져 오기가 더 쉬워졌습니다.
그렇다면 해결해야 할 문제는 무엇입니까? 데이터베이스의 데이터는 대개 여러 테이블의 풍부한 데이터를 의미합니다. 원하는 데이터를 얻으려면 데이터에 대한 지식이 너무 많이 필요하고 SQL 언어에 대한 전문 기술이 너무 많이 필요한 요소에 가입하고 필터링해야합니다.
데이터베이스가 데이터를 저장하는 방법에 대한 놀라운 점은 그것이 정규화 된 방법이라는 점입니다. 따라서 동일한 데이터가 여러 테이블에 복제되지 않습니다. 여기에는 세 가지 큰 이점이 있습니다.
1. 데이터가 중복되지 않으므로 낭비되는 저장 공간이 적습니다.
2. 필드를 업데이트하는 것은 많은 대신 한 곳을 업데이트하는 문제입니다.
삼. 데이터는 당연히보다 일관성이 있습니다.
데이터베이스는 효율적인 저장 및 효율적인 트랜잭션을 위해 구성되지만 대개 효율적인 분석 액세스에는 적합하지 않습니다.
종종 분석해야하는 데이터는 여러 테이블에 분산되어 있습니다. 중요한 일을 할 수 있도록 필요한 것을 얻기 위해 그들과 합류해야합니다.
각 테이블에서 모든 데이터를 가져온 다음 JMP에서 조인 할 수 있지만 가장 좋은 방법이 아닌 이유는 두 가지입니다. 첫째, 일반적으로 각 테이블의 모든 데이터가 필요하지 않으므로 필요한 것보다 많이 가져올 때 시간과 공간을 낭비하게됩니다. 둘째, 테이블을 함께 결합하는 방법을 지정하는 것은 부담입니다.
또는 SQL을 사용하여 조인을 지정한 다음 가져올 행과 열을 선택할 수 있습니다. 이렇게하면 하드웨어를보다 효율적으로 사용할 수 있지만 SQL을 배우고 각 테이블의 세부 사항을 익히며 데이터베이스에 보낼 SQL 코드를 작성하고 디버깅해야하기 때문에 항상 쉬운 것은 아닙니다.
그러나 JMP를 사용하면 이러한 모든 작업을 쉽게 수행 할 수 있습니다.
데이터베이스는 액세스를 돕기 위해 구성됩니다. 각 테이블에는 대개 테이블의 각 행을 고유하게 식별하는 기본 키가 있습니다. 테이블에는 다른 테이블의 기본 키와 일치시키는 컬럼 인 "외부 키"도 있습니다.이 테이블은 다른 테이블과 관련됩니다. 일반적인 조인은 한 테이블의 외래 키를 다른 테이블의 기본 키와 일치시키는 "외부 조인"입니다. 외래 키가 고유하지는 않지만 기본 키는 해당 테이블에 고유하므로 일대 다 (외부) 조인입니다.
JMP에서는 새로운 Query Builder 대화 상자가 구성되어이 프로세스를 쉽게 수행 할 수 있습니다. 먼저 행이 분석 단위를 구성하는 기본 테이블을 지정합니다. 이 기본 테이블에는 대개 외래 키로 지정된 열이 있습니다. 일부 보조 테이블을 지정하기 만하면 갑자기 조인이 명확하고 자동으로 수행됩니다.
다음으로 유지할 변수와 행을 선택해야합니다. Query Builder에서 변수를 쉽게 선택할 수 있습니다. 각 변수가 들어있는 테이블과 데이터 유형을 목록에서 선택하십시오. 행을 선택하는 것은 필터를 지정하는 것을 포함하지만, 이것은 또한 쉽습니다. Query Builder는 범주 형 변수의 모든 범주와 연속 변수의 범위를 검색 한 다음 원하는 범주와 범위 만 선택할 수 있도록 컨트롤을 제공합니다.
그러나 Query Builder는 몇 단계 더 나아가기 때문에 더 좋아집니다. 대화 상자 창에서 모든 테이블 또는 예상 조인 출력을 미리 볼 수 있습니다. 또한 결과 SQL 코드를 검사 할 수 있으며 쿼리를 파일에 저장할 수 있으므로 데이터를 다시 사용할 수 있습니다. 쿼리를 저장할 때 다음 번에 쿼리를 실행할 때 데이터를 필터링하도록 지정한 범주 나 범위를 변경할 수 있도록 몇 가지 필터링 조건을 지정하라는 메시지를 표시하도록 지정할 수 있습니다.
너는 대략 읽을 수 있는다. 이 블로그 게시물의 검색어 작성 도구 시설의 수석 개발자 인 에릭 힐 (Eric Hill)
우리는 거대한 데이터 시대에 살고 있으며,이 데이터의 대부분은 데이터베이스에 저장되어 있습니다. 이 데이터를 분석에 쉽게 적용하면 "큰 데이터"를 "큰 통계"로 변환하는 데 도움이됩니다.
노트 : 이것은 큰 통계 John Sall의 블로그 게시물 시리즈. 그의 모든 것을 읽으십시오. 큰 통계 게시물 .
