Intégration JMP et R: déplacement d'équations entre JMP et RTout d'abord, je veux brancher @ruthhummel nouvel article génial sur l'intégration de R et Python: http://sww.sas.com/cosmos/viewAsset?id=111094
Livre blanc JMP et Open Source maintenant disponible: Utilisation de JMP et JMP Pro avec Python et R
Et maintenant les questions:
J'ai un client qui souhaite déplacer des équations dans et hors de JMP à partir de R. Il n'a PAS JMP Pro (donc le Formula Depot n'est pas une option). Je leur ai montré comment utiliser l'éditeur de formule, enregistrer des formules hors du modèle d'ajustement, etc. mais ils veulent quelque chose de plus automatisé et intégré à R (ce sont des utilisateurs JMP assez sophistiqués). Quelqu'un a-t-il une réponse aux questions suivantes:
- Comment obtenir des équations dans JMP à partir de R?
- (1.2, vraiment) Pouvons-nous obtenir des colonnes ou des variables générées automatiquement lorsque nous importons des équations dans JMP parce que nous voulons simuler sur ces équations dans le profileur?
- Comment obtenir des équations de JMP en R (sans Pro et Formula Depot - c'est donc un travail autour de la suppression du JSL de la colonne de formule).
Merci!
Re: Intégration JMP et R: déplacement d'équations entre JMP et RBien que ce ne soit pas la réponse à toutes vos questions, mais pour être clair: Formula Depot ne génère pas de code R, juste Python, SAS, JavaScript, C ++ et SQL. Pro n'est donc pas une option non plus.Re: Intégration JMP et R: déplacement d'équations entre JMP et RJe comprends que chaque cas est différent. Mais, énonçant peut-être l'évidence, général Je ne pense pas qu'il soit bon pour nous de montrer comment on peut éviter de prendre sérieusement en considération les mérites de JMP Pro en proposant des solutions de contournement.
Re: Intégration JMP et R: déplacement d'équations entre JMP et RQuel est le problème spécifique qu'ils essaient de résoudre, @Laura_Higgins ? Il y a une ouverture DÉFAUT pour ajouter la génération de code R, mais nous n'avons pas eu d'exemples spécifiques de clients mettant des modèles en production dans R. Avec le nom du client et plus d'informations, nous pouvons mettre à jour le DEFAUT.
Re: Intégration JMP et R: déplacement d'équations entre JMP et REntièrement d'accord Ian, je suis nouveau dans l'équipe JMP, mais une façon de positionner clairement JMP et JMP Pro à vendre est de savoir si l'utilisateur s'éloignera de l'interface graphique et interagira avec les "écrous et boulons". Je pense que Formula Depot est correctement situé dans JMP Pro en raison du passage d'une activité principalement basée sur l'interface graphique.
Re: Intégration JMP et R: déplacement d'équations entre JMP et RSalut Laura,
ajoutant à ce qui a déjà été dit:
1. Dépôt de formule:
Habituellement, vous souhaitez générer automatiquement du code à partir de ces formules de modèle pour les utiliser dans des environnements productifs. Ceux-ci sont souvent basés sur le Web ou une base de données, c'est pourquoi nous proposons C ++, JavaScript, SQL et Python (en plus de SAS). R n'est généralement pas utilisé en mode production car il faut beaucoup plus de travail qu'en Python pour créer les interfaces. Donc, comme Dan l'a demandé - quel serait le cas d'utilisation pour ajouter la génération de code R au Formula Depot?
2. Génération de code R à partir de formules JMP via des scripts automatisés:
Pour ce faire, vous devez transférer la syntaxe JMP vers la syntaxe R pour les variables de colonne comme pour les opérations. Cela peut être scripté, mais c'est lourd. Non seulement pour supprimer les deux points: mais aussi l'initialisation des variables pourrait nécessiter une bonne compréhension et je ne suis pas sûr que ce soit facile à généraliser pour différents types de modèles. Je me suis éloigné de l'essayer en raison de contraintes de temps et de valeurs.
Cependant, vous pourrez peut-être extraire la formule du rapport sous forme de chaîne après l'avoir affichée dans le rapport. Cela ne devrait pas contenir l'opérateur deux-points. Envoyez ensuite cette formule à R dans une variable et utilisez-la à partir de là en utilisant la fonctionnalité de code R. Je ne sais pas si cela fonctionnera car je n'ai pas testé.
3. Obtenir des modèles R dans JMP via des scripts automatisés:
Plus ou moins la même chose qu'en 2, mais vous devez vérifier si vous pouvez envoyer la formule en quelque sorte sous forme de chaîne à JMP. vous devrez alors modifier la chaîne en une formule que JMP peut utiliser en utilisant, par exemple, des expressions et des concaténations. Bien sûr, vous pouvez créer une interface graphique dans laquelle vous importez la formule R en tant que chaîne, définissez les éléments de la chaîne sur des rôles comme par exemple des colonnes , les opérateurs, ... et créer une formule JMP qui peut ensuite être utilisée dans le profileur. Cependant, cela semble être trop de travail pour la valeur que vous gagnez. Une autre approche pourrait être: si la chaîne de formule dans R a par exemple des espaces entre les opérateurs et les variables, vous pouvez automatiquement lire la chaîne, utiliser des expressions régulières pour ajouter des deux-points aux chaînes mais pas les opérateurs et vous pourriez être bien.
4. Concernant JMP Pro:
Je ne vois pas JMP Pro en danger en raison de Formula Depot car cela ne fonctionne pas avec R, il n'y a donc aucune raison d'acheter Pro uniquement pour Formula Depot. Il n'y a aucun avantage.
Un autre sujet est la construction de modèles pour les comparer et les interpréter. Ils peuvent s'en tenir aux méthodes de R car ils ne veulent pas acheter Pro. D'ACCORD. Cependant, ils pourraient vouloir utiliser des modèles alternatifs en R non disponibles dans JMP Pro et les comparer en raison de la meilleure interprétation avec le profileur. Je peux imaginer NN avec beaucoup plus de couches cachées, d'apprentissage en profondeur et autres (bien que de nos jours j'utiliserais Python et / ou MATLAB si je veux faire un apprentissage par renforcement ou un apprentissage en profondeur). Je peux également imaginer des méthodes spécialisées adaptées à des énoncés de problèmes spécifiques ou à des modèles de simulation stochastique comme GARCH ou ARMAX pour les forçages temporels et l'économétrie (quelque chose que nous aurions à faire appel à des routines SAS). MAIS, c'est là que, encore une fois, il serait important de comprendre ce qu'ils veulent réaliser et ce qu'ils ne peuvent pas s'ils restent tels quels! S'il y a une grande valeur commerciale, ils pourraient trouver un consultant mettant en œuvre ce convertisseur de formule pour eux. Sans une grande valeur commerciale, je doute que quiconque y toucherait.
Re: Intégration JMP et R: déplacement d'équations entre JMP et RPeut-être hors sujet, mais bien que la déclaration ' R n'est généralement pas utilisé en mode production car c'est beaucoup plus de travail qu'en Python pour créer les interfaces 'pourrait être vrai en général, il est facile de trouver contre-exemples :
"Shiny est le framework le plus populaire parmi les utilisateurs R pour développer des tableaux de bord et des applications Web. Il est couramment utilisé par les statisticiens et les scientifiques des données pour présenter et partager leurs travaux avec des groupes plus larges. Ces tableaux de bord sont souvent développés dans l'IDE RStudio puis publiés sur des serveurs d'hébergement. Les utilisateurs de RStudio IDE profitent de la puissance des clusters Databricks et d'autres fonctionnalités de l'espace de travail depuis 2018. Désormais, ils peuvent également utiliser Shiny sur Databricks.
Dans ce dernier webinaire Data Science Central, nous examinerons le fonctionnement de RStudio Server sur les clusters Databricks et les avantages de l'exécution de RStudio Server dans la plate-forme Unified Data Analytics. Nous allons introduire un nouvel ajout à la plate-forme unifiée pour les utilisateurs de R sur Databricks: la prise en charge des applications Shiny. Ce webinaire comprendra une démonstration qui se concentrera sur le cycle de vie du développement et du test des applications Shiny à l'intérieur du serveur RStudio hébergé, ainsi que sur ce qui peut être fait avec une connexion à large bande passante à un puissant cluster Apache Spark ".
Bien sûr, un seul webinaire ne représente pas une forte présence sur le marché, mais peut-être sert-il à souligner l'importance de la question @danielvalente demandé plus tôt dans le fil.
Re: Intégration JMP et R: déplacement d'équations entre JMP et RDéclaration juste Ian, je sais que Roche utilise également Shiny.
Cependant, bien que R soit célèbre dans un environnement statistique, Python est plus langage à usage général avec une syntaxe lisible et orientée objet. Par conséquent, l'utilisation a augmenté au fil des ans, de sorte que R est derrière Python. L'indice de popularité le montre bien.
Ainsi que l'indice TIOBE pour le langage de programmation de l'année: https://www.tiobe.com/tiobe-index/ (pour 2020 Python # 3 après C et Java, R # 18). Il existe d'autres métriques sur le Web montrant que plus de personnes passent de R à Python que vice versa.
Tout cela ne veut pas dire que R disparaîtra un certain temps, je pense qu'il restera longtemps Java, C, Python et aura sa communauté. S'ils arrivent dans un environnement de production avec du brillant de la même manière que Python, cela pourrait valoir la peine de considérer la génération de code, car la demande à ce sujet augmentera.
