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Integración JMP y R: mover ecuaciones de un lado a otro entre JMP y R

Primero quiero enchufar @ruthhummel Impresionante nuevo documento sobre la integración de R y Python: http://sww.sas.com/cosmos/viewAsset?id=111094

JMP y Open Source Whitepaper ahora disponibles: Uso de JMP y JMP Pro con Python y R

 

Y ahora las preguntas:

Tengo un cliente que quiere mover ecuaciones dentro y fuera de JMP desde R. NO tienen JMP Pro (por lo que el Depósito de fórmulas no es una opción). Les mostré cómo usar el Editor de fórmulas, guardar fórmulas fuera de Fit Model, etc. pero quieren algo más automatizado e integrado con R (son usuarios JMP bastante sofisticados). ¿Alguien tiene una respuesta a lo siguiente:

 

1. ¿Cómo obtenemos ecuaciones en JMP desde R?
2. (1.2, realmente) ¿Podemos generar columnas o variables autogeneradas cuando incorporamos ecuaciones en JMP porque queremos simular estas ecuaciones en el generador de perfiles?
3. ¿Cómo obtenemos ecuaciones de JMP en R (sin Pro y Formula Depot, por lo que esta es una solución más allá de eliminar el JSL de la columna de fórmula)?

¡Gracias!

 

 

Re: JMP y R Integración: mover ecuaciones de un lado a otro entre JMP y RAunque no es la respuesta a todas sus preguntas, pero para ser claros: Formula Depot no genera código R, solo Python, SAS, JavaScript, C ++ y SQL. Entonces Pro tampoco es una opción.Re: JMP y R Integración: mover ecuaciones de un lado a otro entre JMP y R

Entiendo que cada caso es diferente. Pero, declarando lo obvio quizás, en general No creo que sea bueno para nosotros mostrar cómo se puede evitar una consideración seria de los méritos de JMP Pro al ofrecer soluciones alternativas.

Re: JMP y R Integración: mover ecuaciones de un lado a otro entre JMP y R

¿Cuál es el problema específico que intentan resolver? @Laura_Higgins ? Hay un abierto DEFECTO para agregar generación de código R, pero no hemos tenido ejemplos específicos de clientes que ponen modelos en producción en R. Con el nombre del cliente y más información, podemos actualizar el DEFECTO.

Re: JMP y R Integración: mover ecuaciones de un lado a otro entre JMP y R

Estoy completamente de acuerdo con Ian, soy nuevo en el equipo de JMP, pero una forma clara de posicionar JMP y JMP Pro para la venta es si el usuario se alejará de la GUI e interactuará con los "elementos básicos". Creo que Formula Depot está correctamente ubicado dentro de JMP Pro debido al movimiento de una actividad principalmente basada en GUI.

Re: JMP y R Integración: mover ecuaciones de un lado a otro entre JMP y R

Hola Laura,

 

agregando a lo que ya se dijo:

1) Depósito de fórmulas:
Por lo general, desea generar automáticamente el código de esas fórmulas de modelo para usarlas en entornos productivos. Estos suelen estar basados en la web o en bases de datos, por lo tanto, ofrecemos C ++, JavaScript, SQL y Python (además de SAS). R generalmente no se usa en el modo de producción, ya que es mucho más trabajo que en Python crear las interfaces. Entonces, como Dan preguntó: ¿cuál sería el caso de uso para agregar la generación de código R al Formula Depot?

 

2) Generando código R a partir de fórmulas JMP a través de scripts automatizados:
Para que esto suceda, debe transferir la sintaxis JMP a la sintaxis R tanto para las variables de columna como para las operaciones. Esto puede ser programado, pero es engorroso. No solo para eliminar los dos puntos: sino que también inicializar las variables puede necesitar una comprensión realmente buena y no estoy seguro de que sea fácil de generalizar para diferentes tipos de modelos. Me alejé de intentarlo debido a limitaciones de tiempo y restricciones de valor.

Sin embargo, es posible que pueda extraer la fórmula del informe como una cadena después de mostrarla en el informe. Esto no debería tener el operador de dos puntos. Luego envíe esta fórmula a R en una variable y úsela desde allí utilizando la funcionalidad del código R. No estoy seguro de si esto funcionará, ya que no lo he probado.

 

3) Obtener modelos R en JMP a través de scripts automatizados:

Más o menos lo mismo que en 2, aunque debe verificar si podría enviar la fórmula de alguna manera como una cadena a JMP. entonces tendría que modificar la cadena a una fórmula con la que JMP puede trabajar usando, por ejemplo, expresiones y concatenaciones. Por supuesto, uno podría construir una interfaz GUI donde importe la fórmula R como cadena, establezca los elementos de la cadena en roles como, por ejemplo, columnas , operadores, ... y crea una fórmula JMP que luego puede usarse en el generador de perfiles. Sin embargo, esto parece ser demasiado trabajo para el valor que gana. Otro enfoque podría ser: si la cadena de fórmula en R tiene, por ejemplo, espacios en blanco entre operadores y variables, podría leer automáticamente la cadena, usar expresiones regulares para agregar dos puntos a las cadenas, pero no los operadores, y podría estar bien.

 

4) En cuanto a JMP Pro:

No veo a JMP Pro en peligro debido a Formula Depot porque esto no funciona con R, por lo que no hay razón para comprar Pro solo para Formula Depot. No hay beneficio 

Otro tema son los modelos de construcción para compararlos e interpretarlos. Pueden seguir los métodos en R porque no quieren comprar Pro. OKAY. Sin embargo, es posible que deseen utilizar modelos alternativos en R que no estén disponibles en JMP Pro, y compararlos allí debido a la mejor interpretación con el generador de perfiles. Puedo imaginar NN con muchas más capas ocultas, aprendizaje profundo y otros (aunque hoy en día usaría Python y / o MATLAB si quisiera hacer aprendizaje de refuerzo o aprendizaje profundo). También puedo imaginar algunos métodos especializados adaptados a enunciados de problemas específicos o modelos de simulación estocástica como GARCH o ARMAX para predicciones de series temporales y econometría (algo que tendríamos que depender de las rutinas SAS). PERO, aquí es donde, nuevamente, ¡sería importante entender lo que quieren lograr y lo que no pueden si permanecen como están! Si hay un gran valor comercial, pueden encontrar un consultor que implemente este convertidor de fórmulas para ellos. Sin un gran valor comercial, dudo que alguien lo toque. 

 

Re: JMP y R Integración: mover ecuaciones de un lado a otro entre JMP y R

Quizás fuera de tema, pero aunque la declaración ' R generalmente no se usa en modo de producción, ya que es mucho más trabajo que en Python crear las interfaces 'podría ser cierto en general, es fácil de encontrar contraejemplos :

"Shiny es el marco más popular entre los usuarios de R para desarrollar paneles y aplicaciones web. Es utilizado comúnmente por estadísticos y científicos de datos para presentar y compartir su trabajo con grupos más amplios. Estos paneles a menudo se desarrollan dentro de RStudio IDE y luego se publican en los servidores de alojamiento. Los usuarios de RStudio IDE han estado disfrutando del poder de los clústeres de Databricks y otras características del espacio de trabajo desde 2018. Ahora pueden usar Shiny en Databricks también.

 

En este último seminario web de Data Science Central, revisaremos cómo funciona RStudio Server en los clústeres de Databricks y las ventajas de ejecutar RStudio Server dentro de la Plataforma Unificada de Análisis de Datos. Introduciremos una nueva adición a la Plataforma Unificada para usuarios de R en Databricks: soporte para aplicaciones Shiny. Este seminario web incluirá una demostración que se centrará en el ciclo de vida del desarrollo y prueba de aplicaciones Shiny dentro del Servidor RStudio alojado, así como en lo que se puede hacer con una conexión de alto ancho de banda a un poderoso clúster Apache Spark ".

 

Por supuesto, un solo seminario web no representa una fuerte presencia en el mercado, pero quizás sirva para subrayar la importancia de la pregunta. @danielvalente preguntó anteriormente en el hilo.

 

Re: JMP y R Integración: mover ecuaciones de un lado a otro entre JMP y R

Declaración justa Ian, sé que Roche también está usando Shiny. 

 

Sin embargo, aunque R es famoso dentro de un entorno estadístico, Python es más lenguaje de uso general con una sintaxis legible y orientada a objetos. Por lo tanto, el uso aumentó con los años para que R esté detrás de Python. El índice de popularidad lo demuestra muy bien.

 

También el Índice TIOBE para el lenguaje de programación del año: https://www.tiobe.com/tiobe-index/ (para 2020 Python # 3 después de C y Java, R # 18). Hay otras métricas en la web que muestran que más personas cambian de R a Python que viceversa.

 

Todo lo que no significa que R desaparecerá en algún momento, creo que permanecerá como Java, C, Python durante mucho tiempo y tendrá su comunidad. Si llegan al entorno de producción con brillo de una manera similar a Python, podría valer la pena considerar la generación de código, ya que la demanda de esto aumentará.