안에 이전 블로그 기사 , 통계적 발견을위한 높은 수준의 프로세스가 제시되었다. 이제 우리는 처음 두 단계 : 데이터 액세스 및 조작 JMP .
데이터 액세스
표준 JMP 데이터 형식은 JMP 데이터 테이블입니다. 이는 하나의 파일에서 데이터, 메타 데이터 및 프로그래밍 코드까지도 처리 할 수있는 고성능 인 메모리 데이터 구조입니다.
데이터 분석을 시작하려면 먼저 데이터를 JMP 테이블로 가져와야합니다. 소스 데이터는 다양한 시스템 또는 소스에 존재할 수 있으며 JMP는 외부 데이터를 가져올 수있는 기능을 제공합니다.
Excel 데이터를 JMP로 가져 오기
가장 일반적인 소스 파일 중 하나는 Microsoft Excel 파일 형식입니다. 일반적으로 Excel 파일은 표준 데이터 형식입니다.
• 행 1 - 열 이름
• 2에서 마지막 행 - 데이터의 경우
Excel 파일이이 형식 인 경우 JMP로 가져 오기는 Explorer 폴더에서 JMP 홈 창으로 파일을 끌어다 놓는 것만 큼 쉽습니다. (기존 사용자 인 경우 JMP 기본 메뉴 또는 JMP 시작 도구에서 파일 -> 열기를 계속 수행 할 수 있습니다. Excel 파일에 여러 폴더가 포함되어있는 경우 JMP 기본 설정에 따라 모두 가져 오거나 둘 중 하나를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 어떤 경우이든 JMP는 자동으로 데이터를 인식하고 숫자를 문자로, Excel 날짜 / 시간을 JMP 날짜 / 시간 변수에 넣습니다.
위와 같이 데이터가 형성되지 않은 경우 Excel에서 필요한 모양으로 가져 오거나 필요한 셀을 복사하여 새 JMP 테이블에 붙여 넣기 만하면됩니다.
다른 유형의 소스 파일 액세스
또 다른 공통 소스 파일은 CSV 또는 TXT 파일과 같은 텍스트 파일입니다. 이러한 파일을 가져 오는 가장 좋은 방법은 파일 -> 열기 및 열기 (미리보기 포함)입니다. 열 이름, 형식, 형식, 구분 기호 등을 선택할 수있는 쉬운 2 단계 마법사를 시작합니다.
JMP 사용자가 있습니다. SAS 사용자도 분석 할 데이터 세트가 많습니다. 가장 빠른 방법은 File (파일) -> Open (열기)입니다 (단, 끌어서 놓기를 좋아합니다). 회사에 SAS 서버가있는 경우에도 위와 같이 할 수 있지만 가장 좋은 방법은 파일 -> SAS 메뉴를 사용하는 것입니다. 이전에 SAS 서버에 연결하지 않은 경우 SAS 서버를 식별하라는 메시지가 표시됩니다. SAS 서버 연결을 통해 데이터 세트를 선택하고 데이터 미리보기를 가져오고 가져올 행과 열을 선택할 수 있습니다. 또한 SAS 관리자가 테이블에 대해 정의한 모든 것이 SAS 형식을 JMP 값 레이블로 자동 변환하는 것을 포함하여 상속됩니다.
파일 -> 열기를 사용하면 맵이나 DBF 용 SHP 파일과 같은 다른 파일도 액세스 할 수 있습니다. 사용 가능한 목록은 설치에 따라 다릅니다.
데이터가 Microsoft Access, MySQL, Oracle, SQL Server 또는 DB2와 같은 관계형 데이터베이스 형식 인 경우, ODBC 데이터 소스를 작성하여 파일 -> ODBC를 사용하여 관계형 데이터베이스에 액세스 할 수 있습니다. SAS와 마찬가지로 필요한 테이블, 행 및 열을 선택하라는 메시지가 나타납니다 (SQL에 익숙하다면 SQL Pass-Thru 코드를 작성할 수도 있고 다른 사람이 SQL 쿼리를 작성하여 액세스 할 수도 있습니다 ).
JMP에서 웹에서 데이터에 액세스하는 방법은 File -> Internet Open -> Open as Data입니다. 참조하는 웹 페이지에 하나 이상의 HTML 테이블이 포함되어 있으면 JMP에서 해당 테이블을 인식하고 올바른 형식의 열이있는 JMP로 가져옵니다. 예를 들어 다음과 같이이 기술을 사용할 수 있습니다. Wikipedia 페이지 목록 지역별 미국 주 및 테리토리 .
데이터가 전혀없고 수동으로 삽입해야하는 경우는 어떨까요? 임시 데이터 인 경우 파일 -> 새로 만들기를 클릭하고 JMP를 "스프레드 시트"로 사용하여 데이터를 처음부터 만들 수 있습니다. 또는 새로운 데이터가 여러 JMP 설계 중 하나를 사용하여 설계된 실험에서 나온 것이라면 플랫폼을 선택하면 선택한 요소가 포함 된 템플릿이 제공되며 실험 결과 만 삽입합니다.
다음 단계 : 데이터 관리
JMP에서 데이터를 얻은 후에는 즉시 분석을 시작할 수 없습니다. 관측 값이있는 테이블과 행으로 필요한 모든 변수가 필요합니다. 데이터를 재정렬하고, 통합하고, 선택하고, 파생하여 목표를 달성하는 데있어 몇 가지 단계를 수행해야 할 수 있습니다. 이것이 테이블 메뉴의 모든 플랫폼과 행 및 열 메뉴의 일부 플랫폼입니다.
Tables 메뉴는 JMP 테이블로 할 수있는 작업의 매우 직관적 인 도구 상자를 제공합니다. 명확한 진술과 멋진 아이콘은 각 기능의 목적을 상기시켜줍니다. 요약은 하나 이상의 열로 그룹화하는 옵션으로 하나 이상의 열의 통계 요약을 계산합니다. 부분 집합을 사용하면 일부 조건에 따라 행의 일부를 선택할 수 있으며 하나 이상의 열에 대한 오름차순 또는 내림차순 값에 따라 관측 값을 정렬 할 수 있습니다.
데이터 준비를위한 선호하는 플랫폼
분석을위한 데이터 준비에 관한 주제로,이 메뉴의 가장 좋아하는 플랫폼은 스택과 스플릿입니다. 데이터는 분석을 위해 올바른 방향으로 데이터를 저장합니다. 즉, 행은 관련된 모든 측정 (변수)이있는 단일 관측 단위를 나타냅니다. 여러 열의 값을 한 열에서 여러 행으로 스택 할 수 있으며 열을 분할하여 한 열의 여러 행을 여러 열의 한 행에 매핑 할 수 있습니다.
Transpose 플랫폼은 원시 파일 변수 및 관측치가 전환되는 경우 데이터를 올바르게 형상화하는 데 도움이됩니다. 올바른 순서로 다시 전환하는 것은 원 클릭 노브입니다.
내 데이터가 여러 곳에 있다면 어떻게 될까요?
여러 번 필요한 정보는 여러 테이블에 분산되어 있습니다. 관측치가 다른 시간대에 생성 된 동일한 형식의 다른 테이블에 저장되는 경우 모든 관측치를 단일 테이블로 쉽게 연결할 수 있습니다.
필요한 추가 정보가 다른 테이블에 저장되어 있고이 경우 첫 번째 테이블에 열을 추가해야하는 경우 하나 이상의 ID 필드 값을 일치시키고 두 번째 테이블의 열과 행을 선택하여 두 테이블을 조인 할 수 있습니다. 둘 다 필요하다. 업데이트 플랫폼은 후자에 대한 특별한 경우에 불과하며 그 이름에서 알 수 있듯이 다시 수행됩니다.
피벗 테이블의 성격이 데이터 관리 도구보다 오히려보고라는 누락 된 데이터 패턴은 누락 된 값의 측면에서 데이터가 얼마나 두껍거나 희소 한지를 잘 보여줍니다. 결과 데이터 테이블에 자동으로 정의 된 트리 맵 그래프는 자명합니다.
기타 데이터 관리 도구
다른 강력한 데이터 관리 도구는 행 및 특히 열 메뉴에서 사용할 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 두 가지를 언급하기 만하면 열 메뉴에서 유효성 검사 또는 Recode를 사용하여 잘못 입력 된 값에 대한 데이터를 확인할 수 있습니다.
마지막으로 열 속성에서 사용할 수식 편집기가 있습니다. 수식 편집기를 사용하면 수식으로 연결된 기존 열 값을 기반으로 새 열을 만들어 정보를 얻을 수 있습니다. JMP 스크립팅 언어에있는 다양한 함수 (숫자, 문자, 통계 등)를 기반으로 간단한 수식 또는 매우 복잡한 수식을 가질 수 있습니다. 그러나 두려워하지 마십시오. 수식 편집기의 장점은 강력하면서도 사용하기 쉽다는 것입니다. 왜냐하면 JMP에서는 항상 모든 종류의 수식을 만들 수있는 대화 형 끌어서 놓기 직관적 인 인터페이스가 있기 때문입니다.
이것으로 데이터 액세스 및 관리 이야기가 마무리됩니다. 이제 JMP로 분석 할 준비가되었습니다!
JMP로 데이터 액세스 및 관리하기 - JMP 블로그 쓴 :
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