<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />나는 종종 데모 데이터 세트의 날짜 필드를 확인하고 10년 이상의 날짜 범위로 작업하고 있음을 깨닫습니다. 일반적으로 업데이트된 데이터를 가져오거나 날짜 열에 몇 년을 추가하여 가짜로 만드는 데는 많은 작업이 필요하거나 최소한 불편합니다. 새로운 데이터 수집을 스크립트로 작성하고 형식을 지정하여 데모에 사용할 수 있도록 하는 것이 가능하다고 생각합니다. 나는 몇몇 사람들이 이미 작은 주변 프로젝트에서 이 일을 하고 있다고 생각합니다.
나가서 데이터 세트를 얻는 꽤 공정한 작업을 수행하는 스크립트를 첨부하고 있습니다. 스크립트는 일부 관련 계산 열을 추가한 다음 사용할 준비가 되도록 일부 그래프 및 분석 스크립트를 테이블에 추가합니다.
데이터 세트는 Google 독감 데이터입니다. 관찰된 현상은 독감 검색어의 빈도가 CDC의 독감 감시 추세와 유사한 것으로 보인다는 것입니다. 비록 응답의 크기는 해마다 약간씩 차이가 나는 것처럼 보이지만, 시기는 꽤 잘 맞는 것 같습니다.
배경:
http://gking.harvard.edu/files/gking/files/0314policyforumff.pdf
http://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/03/in-defense-of-google-flu-trends/359688/
Google 독감 트렌드
데이터 세트의 내용은 다음과 같습니다.
여러 도시, 주 위치, 모든 주(HHS 지역 삭제)에 대한 검색 동향으로 설정된 데이터입니다. 데이터는 매주 수집되며 연도, 주, 월, 독감 계절(년+6개월) 및 독감 시즌에 대한 시간 공식 열이 있습니다. 독감 시즌 주간.일부 클러스터 열과 함께 주별 변경 열과 연도별 누적 검색 추세 열도 있습니다.모든 계산은 수식이나 데이터를 가져오는 스크립트를 통해 수행됩니다. 해당 위치의 위도와 경도는 스크립트에 포함되어 새 데이터를 자동으로 업데이트합니다. 이는 이 데이터 세트와 잘 어울리는 버블 도표에 편리합니다.
표의 그래프는 다양한 방식으로 추세를 표시하며 누적 데이터의 비선형 적합도 포함합니다. 이러한 비선형 적합의 결과는 연도별 각 위치의 변곡점을 찾는 데 유용합니다. 이는 시즌 동안 각 장소가 최대 감염률의 약 50%를 얼마나 빨리 얻었는지(또는 매년 가장 빨리 감염된 장소가 누구인지) 순위를 매기는 방법입니다.
찾아야 할 작은 문제가 하나 있습니다. 위치 열에는 주와 도시, 주가 모두 포함되어 있습니다. 따라서 그래프 빌더의 맵 역할에서 위치를 사용하기 전에 위치 유형별로 필터링하십시오. 그렇지 않으면 GB는 위치를 주로 인식하지 않습니다.
이와 같은 작업을 수행하는 스크립트가 이미 있다면 이 스레드에 게시해 주세요.
모두 제일 좋다,
바이런
추신 두 번째 스크립트를 추가했는데, 이 스크립트가 나가서 현재 Freddie Mac 주택 가격 지수 데이터를 가져옵니다. FMHPI 데모는 아마도 가장 많이 사용되고 남용되는 데이터 세트 중 하나일 것입니다. 유사한 HPI 추세를 가진 상태를 찾는 클러스터링의 강력한 기능을 사례에 보여줍니다. 과거에는 최종 수치를 얻으려면 상당한 테이블 조작 단계가 필요했기 때문에 상대적으로 복잡했습니다. 어떤 사람들은 데이터 조작을 수행하기 위해 멋진 EG 워크플로우를 작성하기도 했습니다. JMP 12에서는 클러스터 플랫폼의 새로운 누적 데이터 옵션을 사용하여 데모의 전체 클러스터링 부분을 엄청나게 쉽게 만들 수 있습니다. (전체 기간을 클러스터링한 다음 2000년 이후의 시간, 마지막 7~8년을 클러스터링하는 것이 좋습니다.행 필터를 사용하여 하위 집합을 만든 다음 GB, 날짜 대 HPI, 상태를 오버레이로, 클러스터를 랩으로 사용합니다. 다른 클러스터 사이를 전환하려면 빠른 열 전환기를 추가하세요.)
이 데이터는 일반적으로 약 1/4 정도 뒤처져 있으므로 사용하려는 경우 새로 고칠 가치가 있습니다.스크립트에서 Freddie Mac 사이트의 Excel 파일이 열리고 바로 사용할 수 있는 누적 테이블 형식이 지정됩니다.
