“分析工作台”是什麼意思？基本上，用於進行數據分析的計算資源環境。您如何描述組織中的一些分析工作台？不是每個人都是權力分析師，所以不是每個人都需要電動工具。但是我們所有人都在某種程度上處理數據，而且我們所有人都可以從更有效地理解我們的數據中受益。了解是否有機會提高組織中的分析工作台的效率。
內存和存儲
您的桌面和/或服務器上有大量可用內存嗎？您是否在本地和遠程擁有充足的存儲空間？更多的內存創造了更多的分析帶寬，不僅通過更高效的計算資源，而且通過更少的分析師等待時間 - 他們越來越多地成為更昂貴的人才。另一方面，內存和存儲都變得相當便宜，如JMP Graph Builder中顯示的數據約翰C.麥卡勒姆 。
形式和功能
易於使用，設計良好的界面可幫助您保持“流暢”。即使是最精明的編碼人員和電子表格用戶也可以從交互式動態可視化中受益。保持“流動”一直是JMP開發人員的指導原則之一 - 盡量減少苦差事和復雜性加快發現 。
使用電子表格執行他們從未打算做的事情會產生很大的操作風險。2008年，就在全球金融危機爆發之前，一家大型銀行的分析師一直在使用複雜的電子表格來計算銀行基於風險的資本要求。這是一個毛茸茸的多字節電子表格，其中包含許多公式和帶有邏輯的引用單元格，只有構建它的人才可以遵循。當分析師離開另一份工作時，需要花費很多人工時來計算下一個報告期的資本要求。如果組織擺脫過度依賴電子表格並使用更容易重複和維護的記錄良好的代碼或應用程序，則可以避免浪費時間和精力。為了方便這一點，適用於Microsoft Excel的JMP加載項讓您保持Excel界面的熟悉程度，以及在JMP中進行計算的選項，最大限度地減少出錯的可能性（ 準確性計算以及脂肪指法一種錯誤）。
大多數分析師更喜歡使用相當強大的分析工作台來使用正確的工具來完成工作，但往往傾向於將他們最喜歡的工具 - 或他們的分析中心 - 用於他們的大部分工作。通常情況下，這是一個讓他們保持“流動”的工具，同時專注於以創新的方式解決問題。優秀的分析師願意學習新東西來增加他們的帶寬 - 這是否更為先進訓練使用他們已經使用的工具或引入新工具來磨練他們的工作台。
計算環境
在 SAS 在大多數技術公司，我們很幸運擁有充足的硬件供電，良好的吞吐量以及充足的內存和存儲空間。因為JMP在兩個操作系統上運行，所以我甚至有一台配備Parallels for Windows的Mac來運行它們。許多組織都有舊硬件，運行即將成為或不再受支持的操作系統。分析通常是CPU密集型的，隨著我們的樣本規模不斷增長以跟上大數據，必須投資於充足的計算環境。
許多組織已投資他們的服務器而忽略了桌面。然而，當你的昂貴的分析人才由於帶寬緩慢或網絡中斷而使他們大拇指時，他們只剩下桌面上的電子表格（如果他們甚至有桌面），機會成本可能很高。分析高級應該提供計算選項 - 在桌面上，在服務器上和遠程。這些分析師在不同的階段處理多個項目，通過提供足夠的桌面和服務器計算資源，可以提高工作效率。特別是在探索階段，本地 ，具有瞬時響應的記憶內可視化工具將利用更大的視覺帶寬 - 以視線速度進行分析，更快地顯示數據結構。
協作和演示
當分析師達到一個有用的模型時，她沒有完成。為了重要的結果，他們通常必須進行溝通和採取行動。有這麼多數據，我們都是某種程度的分析師。即使分享結果，我們也可能會提出更多問題，這可能會帶來更多分析和洞察力。由於採用這種協作式迭代方法，許多分析師更傾向於通過視覺和交互方式向同事和決策者展示結果。你有多少次聽說過這個場景？一位高管要求您建立一個預測模型。你把結果呈現給主管，然後他說，“如果......怎麼辦？”如果你現場展示結果，你就有可能在每個人的時間裡更有效率。
具體而言，假設您被問及如何提高葡萄酒的質量。 在模擬影響質量的因素關係之後，您可以顯示這些關係 - 以及使用它們更改它們的效果探查在JMP中。下面，如果你拖動酒精的垂直紅線來增加它，你可以看到它提高質量（達到一個點）以及改變對影響質量的其他因素的影響。您可以通過單擊垂直的紅色線條將顏色從紅色切換為白色。對於任何一種顏色，您都可以看到降低密度可以提高質量。分析可以做很多事情，但重點是你可以直播“如果......會發生什麼。”並看到後果。當人們看到以這種方式呈現的結果時，我們實際上聽到了“我生命中的第一次，我實際上理解回歸”這樣的反應。
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用於此示例的數據來自 UCI機器學習庫 。）
數據
雖然數據不是工作台的嚴格組成部分，但數據是原材料，也是工作台體驗的一部分。
一個好的分析師就像一個好廚師。為了吸引最好的，擁有一個設備齊全的廚房是顯而易見的。但是你會提供質量差的原料嗎？忽略數據質量的組織支付，支付和支付。最有害的付款形式是它對文化的影響。我見過那些需要他們處理數據不佳的項目的分析師。數據非常糟糕，他們知道任何時候花在上面都會毫無結果 - 他們所做的任何推薦都是沒有道理的，他們可以更有成效地度過他們的時間。如果大部分工作日花在涉及數據不佳的項目上，那麼它可能會非常消極，而優秀的分析師可能會離開。另一個顯而易見的數據質量差的支付方式是次優決策和後果。數據質量最終是使用數據的每個人的共同責任。擁有良好數據的組織已經考慮到了對文化的共同責任。
難以訪問數據是另一個經常被忽視的領域。如果您為分析人才支付競爭力，那麼您不希望花費大量時間來獲取和準備數據。理想情況下，所需的大部分數據都是集中維護和定期更新的。為了分析目的，任何進一步的數據檢索和操作都應該變得容易 - 盡可能在視覺上。
跟上技術
這是一種平衡。如果您追逐最新技術，您解決問題和增加價值的時間將會減少。如果您靜止不動，您的分析基礎架構就會變得不那麼靈活，並且會受到不適當的限制。您應該花一些時間來嘗試新事物並評估任何新基礎設施或升級的投資將獲得最高回報的位置。從我所看到的情況來看，許多組織都以各種方式面臨數據挑戰，過度暴露於電子表格風險，無法用於視覺範例 - 無論是發現還是演示 - 以及在計算環境的各個部分都不足。如果數據和分析被視為組織中的戰略資產，我建議您評估組織中某些分析工作台的重組可能性。
注意： 這篇文章的一個版本首次出現在國際分析研究所博客 。
