JMP와 R 통합 : JMP와 R 사이에서 방정식 이동먼저 플러그를 연결하고 싶습니다 @ruthhummel R과 Python 통합에 관한 멋진 새 논문 : http://sww.sas.com/cosmos/viewAsset?id=111094
JMP 및 오픈 소스 백서 제공 : Python 및 R과 함께 JMP 및 JMP Pro 사용
그리고 이제 질문들 :
R에서 JMP 안팎으로 방정식을 이동하려는 고객이 있습니다. JMP Pro가 없으므로 Formula Depot은 옵션이 아닙니다. 수식 편집기 사용 방법, 모델에 적합하지 않은 수식 저장 방법 등을 보여주었습니다. 그러나 그들은 더 자동화되고 R과 통합 된 것을 원합니다 (정교한 JMP 사용자입니다). 누구든지 다음에 대한 답변이 있습니까?
- R에서 JMP로 방정식을 얻는 방법은 무엇입니까?
- (1.2, 정말로) 프로파일 러에서 이러한 방정식을 시뮬레이트하기 위해 JMP로 방정식을 가져올 때 열 또는 변수를 자동 생성 할 수 있습니까?
- JMP에서 R로 방정식을 가져 오는 방법 (Pro 및 Formula Depot없이)은 JSL을 수식 열에서 긁어내는 것 이상의 해결 방법입니다.
감사합니다!
재 : JMP와 R 통합 : JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동모든 질문에 대한 답은 아니지만 명확합니다. Formula Depot은 R 코드를 생성하지 않으며 Python, SAS, JavaScript, C ++ 및 SQL 만 생성합니다. 따라서 Pro도 옵션이 아닙니다.재 : JMP와 R 통합 : JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동모든 경우가 다르다는 것을 이해합니다. 그러나 아마도 일반 해결 방법을 제공하여 JMP Pro의 장점을 심각하게 고려하지 않는 방법을 보여주는 것이 좋지 않다고 생각합니다.
재 : JMP와 R 통합 : JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동그들이 해결하려는 구체적인 문제는 무엇입니까? 짤방 백업 봇 ? 오픈이 있습니다 결함 R 코드 생성을 추가했지만 R에서 모델을 프로덕션에 넣는 고객의 특정 예는 없었습니다. 고객 이름과 자세한 정보를 사용하여 DEFECT를 업데이트 할 수 있습니다.
재 : JMP와 R 통합 : JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동Ian에 전적으로 동의합니다. JMP 팀을 처음 사용하지만 JMP와 JMP Pro를 명확하게 판매 할 수있는 한 가지 방법은 사용자가 GUI에서 벗어나 "너트와 볼트"와 상호 작용하는지 여부입니다. GUI 기반 활동에서 주로 이동하기 때문에 Formula Depot이 JMP Pro 내에 올바르게 위치하고 있다고 생각합니다.
재 : JMP와 R 통합 : JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동안녕하세요 로라
이미 말한 것에 추가 :
1. 포뮬러 디포 :
일반적으로 생산 환경에서 사용하기 위해 해당 모델 공식에서 코드를 자동 생성하려고합니다. 이들은 종종 웹 기반 또는 데이터베이스 기반이므로 C ++, JavaScript, SQL 및 Python (SAS 제외)을 제공합니다. R은 파이썬에서 인터페이스를 생성하는 것보다 훨씬 많은 작업이므로 일반적으로 프로덕션 모드에서는 사용되지 않습니다. Dan이 질문 한 것처럼 R 코드 생성을 Formula Depot에 추가하는 유스 케이스는 무엇입니까?
2. 자동화 된 스크립트를 통해 JMP Formulas에서 R 코드 생성 :
이를 위해서는 오퍼레이션으로 두 열 변수 모두에 대해 JMP 구문을 R 구문으로 전송해야합니다. 이것은 스크립트로 작성 될 수 있지만 번거 롭습니다. 콜론을 제거하는 것뿐만 아니라 변수를 초기화하면 실제로 이해해야 할 수도 있으며 다른 종류의 모델에 대해 일반화하기가 쉽지는 않습니다. 시간 제약 및 값 제약으로 인해 시도하지 않았습니다.
그러나 보고서에 수식을 표시 한 후 보고서에서 수식을 문자열로 추출 할 수 있습니다. 콜론 연산자가 없어야합니다. 그런 다음이 수식을 변수의 R로 보내고 R 코드 기능을 사용하여이 수식을 사용하십시오. 테스트하지 않은 상태에서 이것이 제대로 작동하는지 확실하지 않습니다.
삼. 자동화 된 스크립트를 통해 R 모델을 JMP로 가져 오기 :
수식을 어떻게 든 문자열로 JMP에 보낼 수 있는지 확인해야하지만 2와 거의 동일합니다. JMP는 예를 들어 표현식과 연결을 사용하여 작업 할 수 있습니다. 물론 R 수식을 문자열로 가져오고 문자열 요소를 열과 같은 역할로 설정하는 GUI 인터페이스를 만들 수 있습니다. , 연산자, ... 그런 다음 프로파일 러에서 사용할 수있는 JMP 수식을 만듭니다. 그러나 이것은 당신이 얻는 가치에 비해 너무 많은 일인 것 같습니다. 또 다른 방법은 다음과 같습니다. R의 수식 문자열에 연산자와 변수 사이에 공백이있는 경우 문자열을 자동으로 읽고 정규식을 사용하여 문자열에 콜론을 추가 할 수 있지만 연산자는 사용할 수 없습니다.
4. JMP Pro와 관련하여 :
R과 함께 사용할 수 없기 때문에 Formula Depot으로 인해 JMP Pro가 위험에 처해 있지 않으므로 Formula Depot을 위해 Pro를 구입할 이유가 없습니다. 이점이 없습니다.
또 다른 주제는 모델을 비교하고 해석하는 모델을 구축하는 것입니다. 그들은 프로를 사고 싶지 않기 때문에 R의 방법을 고수 할 수 있습니다. 확인. 그러나 JMP Pro에서는 사용할 수없는 R의 대체 모델을 사용하고 프로파일 러와의 더 나은 해석으로 인해 모델을 비교할 수 있습니다. 더 많은 숨겨진 레이어, 딥 러닝 및 기타로 NN을 상상할 수 있습니다 (현재는 강화 학습 또는 딥 러닝을 원한다면 Python 및 / 또는 MATLAB을 사용합니다). 또한 시계열 예측 및 계량 경제학 (SAS 루틴에 의존해야하는)을 위해 특정 문제 설명 또는 GARCH 또는 ARMAX와 같은 확률 적 시뮬레이션 모델에 맞춘 특수화 된 방법을 상상할 수 있습니다. 그러나, 이것은 다시, 그들이 달성하고자하는 것과 그들이 머무르면 할 수없는 것을 이해하는 것이 중요합니다! 비즈니스 가치가 크면 컨설턴트가이 수식 변환기를 구현할 수 있습니다. biig 비즈니스 가치가 없으면 누구도 만질 수있을 것입니다.
재 : JMP와 R 통합 : JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동아마도 주제에서 벗어 났지만 ' R은 파이썬보다 인터페이스를 생성하는 것보다 훨씬 더 많은 작업 모드에서 일반적으로 사용되지 않습니다 '일반적으로 사실 일 수 있습니다. 쉽게 찾을 수 있습니다. 반례 :
"Shiny는 대시 보드 및 웹 응용 프로그램 개발을위한 R 사용자 중 가장 인기있는 프레임 워크입니다. 통계 학자와 데이터 과학자가 작업을 더 많은 그룹과 발표하고 공유하기 위해 일반적으로 사용합니다. 이 대시 보드는 종종 RStudio IDE 내에서 개발 된 후 호스팅 서버에 게시됩니다. RStudio IDE 사용자는 2018 년부터 Databricks 클러스터 및 기타 작업 영역 기능을 활용 해 왔습니다. 이제 그들은 데이터 브릭에서 Shiny를 사용할 수 있습니다.
이 최신 Data Science Central 웹 세미나에서는 RStudio 서버가 Databricks 클러스터에서 작동하는 방식과 Unified Data Analytics Platform 내에서 RStudio Server를 실행할 때의 이점을 검토합니다. Databricks에서 R 용 Unified Platform 사용자에게 새로 추가 된 기능 : Shiny 응용 프로그램 지원을 소개합니다. 이 웨비나에는 호스팅 된 RStudio 서버 내에서 Shiny 애플리케이션을 개발하고 테스트하는 수명주기와 강력한 Apache Spark 클러스터에 대한 고 대역폭 연결을 통해 수행 할 수있는 작업에 중점을 둔 데모가 포함됩니다. "
물론 단일 웹 세미나는 강력한 시장 입지를 나타내지 않지만 아마도 질문의 중요성을 강조하는 역할을합니다. 다니엘 스레드에서 이전에 물었다.
재 : JMP와 R 통합 : JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동공정한 진술 Ian, 나는 Roche도 Shiny를 사용하고 있다는 것을 안다.
그러나 R은 통계 환경에서 유명하지만 Python은 읽을 수 있고 객체 지향적 인 구문을 가진 범용 언어. 따라서 R이 Python의 배후에 있도록 수년 동안 사용량이 증가했습니다. 인기 지수는 그 점을 잘 보여줍니다.
올해의 프로그래밍 언어에 대한 TIOBE 지수 : https://www.tiobe.com/tiobe-index/ (C 및 Java, R # 18 이후의 2020 Python # 3). 웹에는 다른 사람들보다 R에서 Python으로 더 많은 사람들이 전환한다는 것을 보여주는 다른 메트릭이 있습니다.
R이 언젠가 사라질 것이라는 의미는 아닙니다. 오랫동안 Java, C, Python으로 유지 될 것이며 커뮤니티를 가질 것이라고 믿습니다. 파이썬과 비슷한 방식으로 반짝 거리면서 프로덕션 환경으로 만들면 이에 대한 요구가 증가함에 따라 코드 생성을 고려해 볼 가치가 있습니다.
