Lautsprecher | Transkript |
| Mandy | Okay, willkommen zu unserer heutigen Diskussion. Reden wir über Tische. Mein Name ist Mandy Chambers und ich bin leitende Testingenieurin im JMP-Testteam. |
| Und meine Kollegin und Freundin, die heute zu mir kommt, ist Kelci Miclaus. Sie ist leitende Managerin in Forschung und Entwicklung im Life-Sciences-Team von JMP. |
| Kelci und ich begannen tatsächlich vor ein paar Jahren zusammenzuarbeiten, als Clinical Product anfing, ein großer Konsument all der Dinge zu werden, die ich gerade teste. |
| So lernte ich ihre Gruppe ziemlich gut kennen und konnte eng mit ihnen an verschiedenen Dingen zusammenarbeiten, die sie umzusetzen versuchten. |
| Und es war wirklich wertvoll für mich, in einer Live-Anwendung sehen zu können, dass ein Kunde die Dinge, die ich tatsächlich in JMP getestet habe, wirklich nutzen würde und wie er sie im klinischen Produkt einsetzen würde. |
| In der Vergangenheit haben wir diese Präsentation durchgeführt. Es ist viel länger und wir haben beschlossen, dass es das Beste ist, dies hier zu tun |
| Ich gebe Ihnen das gesamte Dokument. Das ist also, was dieser Aufzeichnung beigefügt ist, zusammen mit zwei Datensätzen und ZIP-Dateien. Sie sollten über Datentabellen, Skripte usw. verfügen. |
| Einige Tagebücher und verschiedene Dinge, die Sie benötigen, und in der Lage sein, alle Anwendungen schrittweise durchzugehen, auch wenn ich Ihnen am Ende nichts zeige oder Kecli Ihnen nichts zeigt, was dort drin ist. Das sollte Ihnen gelingen. Lassen Sie mich damit beginnen, meinen Bildschirm hier zu teilen. |
| Damit Sie sehen können, worüber ich heute sprechen werde. Wie ich bereits sagte, würde das Tagebuch, das ich hatte, wenn ich es in seiner Gesamtheit zeigen würde, über das Verbinden von Tabellen und die verschiedenen Arten, wie man Tabellen verbinden kann, sprechen. |
| Dies ist also der Teil, auf den ich nicht näher eingehen werde, sondern nur einen einfachen Tabellen-Join. Wenn ich darauf klicke, |
| Laptop-Läufe und Laptop-Themen. Und wenn Sie neu bei JMP sind oder dies vielleicht noch nicht getan haben, finden Sie im Menü „Tabellen“ Folgendes: |
| Sie können eine Tabellenverknüpfung durchführen und dies ist eine physische Verknüpfung. Dadurch werden die Tabellen zusammengestellt. Deshalb würde ich Laptop-Läufe mit Laptop-Themen verbinden. |
| Innerhalb dieses Dialogs wählen Sie die Dinge aus, die Sie zusammenfügen möchten. Sie können durch Matching, kartesische Verknüpfung oder Zeilenverknüpfung beitreten und dann der Tabelle beitreten. Ich werde das jetzt nicht tun, nur für |
| Zeitaufwand, aber genau das würden Sie tun. Und auch hier im Tabellenmenü würde ich noch über den JMP Query Builder sprechen. |
| Und dies bietet die Möglichkeit, mehrere Tische miteinander zu verbinden. Wenn Sie 3, 4, 5, 6 haben, egal wie viele Tische Sie haben, können Sie sie zusammenstellen und wir erstellen einen Tisch, der alles enthält. Aber auch das werde ich heute eigentlich nicht tun. |
| Also, wenn ich |
| Gehen Sie hierher zurück und ich schließe diese Tische. |
| Beginnen wir damit, wie der virtuelle Beitritt zustande kam. Lassen Sie uns zunächst über das Zusammenführen von Tabellen sprechen. |
| Sie müssen entscheiden, welche Art von Verknüpfung Sie verwenden möchten. Wenn Ihre Tische also klein sind, ist es möglicherweise am einfachsten, eine physische Verbindung herzustellen. Um einfach eine Tischverknüpfung durchzuführen, so wie die beiden Tische, die ich Ihnen gezeigt habe, nicht sehr groß waren. |
| Wenn Sie drei oder vier oder vielleicht mehr Tabellen einbinden, ist der JMP Query Builder ein wunderbares Tool zum Erstellen einer Tabelle. |
| Und vielleicht möchten Sie alle Ihre Daten in derselben Tabelle haben, damit das genau das ist, was Sie wollen. Sie müssen nur auf den Speicherplatz achten |
| und Leistung, und wenn Sie fünf oder sechs Tische haben, die Sie separat aufstellen, und sie dann physisch zusammenfügen, erstellen Sie Duplikate. |
| Auf diese Weise können Sie also bestimmen, welche Sie verwenden würden. Der virtuelle Beitritt wurde in JMP 13 eingeführt und mit der Möglichkeit dazu ausgestattet |
| Nehmen Sie einen Link, eine gemeinsame Link-ID und verknüpfen Sie mehrere Tabellen miteinander. Es ist eine Art Beitritt ohne Beitritt. Das spart Platz und erspart auch die Duplizierung von Daten. |
| Und so haben wir im Jahr 13 damit angefangen. Und dann haben wir in den Jahren 14 bis 15 weitere Funktionen hinzugefügt, die von den Kunden gewünscht wurden. Verknüpfen Sie Tabellen mit synchronisierten Zeilen...Zeilenstatus-Synchronisierung. Sie können Spaltennamen kürzen. Wir haben die Möglichkeit hinzugefügt, verknüpfte Tabellen automatisch zu öffnen. |
| Möglichkeit, eine Link-ID und eine Linkreferenz in derselben Spalte zu haben. Und wir haben auch diese kleinen Hover-Tipps hinzugefügt, die ich Ihnen zeigen werde, wo sie Ihnen sagen können, welche Quelle Ihre Spaltenquellentabelle ist. |
| Das sind also die Dinge, die wir hinzugefügt haben, und ich werde versuchen, dies einzurichten und für Sie zu demonstrieren. Ich habe also diese Daten, die ich tatsächlich von einem ... erhalten habe. |
| Es ist nur ein imaginäres High-Tech-Unternehmen. Und es handelt sich um HR-Daten, die Dinge wie Vergütung und Mitarbeiterzahl sowie etwas Diversität und Compliance umfassen. |
| Bildungsgeschichte und andere Beschäftigungsfaktoren. Und wenn Sie darüber nachdenken, handelt es sich um eine perfekte Art von Daten, die Sie verknüpfen können, weil Sie sie haben |
| Normalerweise handelt es sich um eine eindeutige ID-Variable, beispielsweise eine Mitarbeiter-ID oder etwas, das Sie miteinander verknüpfen können und möglicherweise verschiedene Daten für Ihr HR-Team haben, die sich an verschiedenen Orten befinden. |
| Deshalb werde ich diese beiden Tabellen öffnen und einfach durchgehen, was Sie tun würden, wenn Sie versuchen würden, diese miteinander zu verknüpfen. |
| Diese Tabelle hier ist also „Employee Scores 1“ und dann habe ich „Compensation Master 1“ hinten. Diese Tabellen, Employees Scores 1, sind meine Quelltabelle. |
| Und Compensation Master ist meine Referenztabelle. Sie können diese ID, diese ID-Variable hier in dieser Tabelle sehen. Und es steht auch in der Vergütungsstammtabelle. |
| Also werde ich meine Link-ID einrichten. Es gibt also verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun. Sie können die Spalteneigenschaften aufrufen. |
| Und Sie können hier unten sehen, dass Sie eine Link-ID und eine Referenz haben. Am einfachsten geht das mit einem Rechtsklick, dann gibt es eine Link-ID. |
| Und wenn ich hierher schaue, sehe ich, dass dieser ID-Schlüssel dieser Spalte zugewiesen wurde. |
| Dann gehe ich auf meine Vergütungstabelle ein. Und ich werde in diese Kolumne einsteigen. Und auch hier können Sie dies mit Spalteneigenschaften tun. |
| Am einfachsten können Sie dies jedoch tun, indem Sie direkt hier zur Linkreferenz gehen. Die Tabelle enthält die ID. Es erscheint also in dieser Liste. Ich klicke darauf und voilà, da ist meine Linkreferenz |
| Symbol genau dort. Und ich kann jetzt sehen, dass mir alle Spalten, die in dieser Tabelle waren, in dieser Tabelle zur Verfügung stehen. Sie sehen, dass Sie eine große Anzahl von Spalten haben. |
| Sie können hier auch sehen, dass Sie ... es sind sozusagen lange Spaltennamen, Sie haben die Spaltennamen und zusätzlich diesen Bezeichner hier, der Ihnen zeigt, dass es sich um eine referenzierende Spalte handelt. |
| Und so werde ich diese kleine einfache Tabelle, die ich hier gespeichert habe, ausführen und Ihnen nur ganz kurz zeigen, dass es sich um einen Bericht handelt, und um Ihnen einfach zu zeigen, dass es sich um eine virtuelle Spalte mit der Dienstzeit handelt. |
| Und dann ist die Vergütungsart tatsächlich Teil meiner Vergütungstabelle und dann ist das Geschlecht eine virtuelle Spalte. Also verwende ich ... dies unter Verwendung virtueller Spalten und auch Spalten, die sich in der Tabelle befinden, zu erstellen. |
| Eine Sache, die ich Sie ganz schnell darauf hinweisen möchte, ist, dass unter diesem kleinen roten Dreieck ... Nehmen wir an, Sie arbeiten mit diesen Daten und entscheiden: |
| „Oh, ich möchte wirklich diesen einen Tisch machen. Ich möchte wirklich alle Spalten in einer Tabelle haben. Hier gibt es ein kleines geheimes Tool namens Referenzdaten zusammenführen. |
| Und viele Leute wissen nicht genau, dass es das gibt. Aber wenn ich wollte, könnte ich darauf klicken und alle Spalten zusammenführen |
| dieser Tisch. Und so, aber aus Zeitgründen werde ich das jetzt nicht tun, aber ich wollte darauf hinweisen, wo sich das befindet. |
| Und lassen Sie mich es Ihnen ganz schnell hier im Tagebuch zeigen. Dies ist mit Skripten möglich, sodass Sie die Eigenschaftsverknüpfungsreferenz festlegen und auf Ihre Tabelle verweisen können |
| Listen Sie das auf, um die Linkspalten zu verwenden. Also werde ich das ganz schnell schließen und dann zu derselben Anwendung zurückkehren, die ich tatsächlich hatte |
| Dieselben zwei Tabellen, in denen ich einige zusätzliche gespeicherte Skripte habe, ein paar weitere Dinge, die ich zeigen möchte. Ich habe also wieder Mitarbeiterbewertungen. Dies ist meine Quelltabelle. |
| Und dann habe ich den Compensation Master und sie sind bereits verlinkt und Sie können das hier sehen. Deshalb möchte ich diese Tabelle noch einmal ausführen und Ihnen etwas zeigen. |
| Sie sehen also, dass diese Spaltennamen jetzt kürzer sind. Deshalb möchte ich zeigen, was wir in JMP 14 hinzugefügt haben. Wenn ich mit der rechten Maustaste klicke und das Dialogfeld mit den Spalteninformationen aufrufe, |
| Ich kann hier sehen, dass es heißt, dass hier verknüpfte Spaltennamen verwendet werden sollen. Und das bedeutet, dass diese Namen kürzer sein werden |
| Und das ist wirklich eine nette Funktion, denn wenn Sie diesen Bericht am Ende des Tages mit jemandem teilen, ist es ihm egal, wo sich die Spalten befinden |
| kommen von, egal ob sie sich in der Haupttabelle oder der virtuellen Tabelle befinden. Es ist also ein schöner, sauberer Bericht für Sie. Das Skript wird gespeichert, sodass Sie im Skript sehen können, dass es... |
| Es speichert das Skript, das Ihnen eine Referenztabelle anzeigt. Wenn ich mir das also ansehe, kann ich es sehen. Sie wissen also, woher diese Kolumne kommt |
| Jemand, mit dem Sie etwas teilen, muss es nicht unbedingt wissen. Deshalb möchte ich Ihnen etwas anderes zeigen als das, was wir mit dieser Zuteilung von Zeilenzuständen hinzugefügt haben. |
| Ein wirklich kurzes Beispiel: Ich werde diese Distribution ausführen. Und Sie bemerken sofort, dass ich in dieser Distribution einen Titel habe, der besagt, dass diese Zahlen falsch sind. |
| Und deshalb möchte ich darauf hinweisen, wovon ich spreche. „Employee Scores“ ist meine Mitarbeiterdatenbanktabelle und umfasst etwa 3.600 Mitarbeiter. |
| Dies ist ein eindeutiger Verweis auf Mitarbeiter und es handelt sich beispielsweise um eine aktuelle Mitarbeiterdatenbank. Meine Vergütungsstammtabelle ähnelt eher einer Verlaufstabelle und enthält 12.000 |
| Zeilen darin, sodass es in dieser Tabelle möglicherweise mehrere Verweise auf denselben Mitarbeiter gibt, sagen wir, ein Mitarbeiter hat den Job gewechselt und eine Gehaltserhöhung erhalten oder ist umgezogen. |
| Oder es könnte Mitarbeiter geben, die nicht mehr im Unternehmen sind. Führen Sie diesen Bericht also von dieser Tabelle aus aus |
| gibt nicht die Informationen wieder, die ich wirklich möchte. Ich kann hier unten sehen, dass meine Zählung falsch ist, ich habe größere Zählungen erhalten, ich habe nicht genau das, was ich gesucht habe. |
| Dies ist also einer der Gründe, warum wir diese Synchronisierung der Zeilenzustände erstellt haben, und Kelci wird in einer realen Anwendung noch etwas ausführlicher darüber sprechen. |
| Aber ich zeige Ihnen einfach, wie Sie das Versenden von Zeilenzuständen einrichten würden. Was ich also mache, ist, dass ich nur stapele, |
| Auswahl-Farbmarkierung. Und was ich tue, ist, dass ich tatsächlich vom Vergütungsstamm an die Mitarbeiterergebnisse sende, |
| Ich sende die Informationen an diese Tabelle, weil (es tut mir leid) dies die Tabelle ist, aus der meine Informationen ausgeführt werden sollen. |
| Wenn ich also zurückgehe und diese Verteilung erneut ausführe, habe ich jetzt diese Verteilung (es sind etwas andere Spalten), aber ich habe diese Verteilung. Und wenn ich mir die Zahlen hier ansehe, |
| Ich habe die genauen Zahlen meiner Mitarbeiterdatenbank. Und genau das wollte ich sehen. Sie müssen also beim Versenden und Annehmen vorsichtig sein, und Kelci wird mehr dazu sagen. Aber das war nur ein einfaches Fallbeispiel dafür, wie Sie das machen würden. |
| Und ich werde Ihnen ganz schnell zeigen, dass es einen Link zur Online-Hilfe gibt, der Folgendes anzeigt |
| ein Beispiel für die virtuelle Verbindung von Spalten und die Anzeige von Zeilenzuständen. Es wird Sie dabei unterstützen. Es gibt hier auch einige andere Beispiele |
| der Verwendung von Virtual Join. Wenn Sie weitere Informationen zum Einrichten benötigen. Und noch einmal, nur um Sie daran zu erinnern: All dies ist skriptfähig. Sie können dies also direkt hier skripten, indem Sie Ihre Zeilenzustände und die verschiedenen gewünschten Dinge damit einrichten. |
| Als wir zu JMP 15 wechselten, fügten wir noch ein paar Dinge hinzu. Deshalb haben wir die Möglichkeit hinzugefügt, eine Tabelle automatisch zu öffnen und den Mauszeiger über Spalten zu bewegen, um herauszufinden, woher sie kommen. Und ich werde erklären, was das genau bedeutet. |
| Wenn ich also auf diese klicke. Wir haben einige neue Tabellen für JMP 15 erstellt, „employeemaster.jmp“, die immer noch Teil dieser HR-Daten sind. Wenn ich dem also ein wenig auf die Spur komme und nachsehe, werde ich ein paar Dinge zu dieser Tabelle hervorheben. |
| Es verfügt über eine Link-ID und eine Linkreferenz. Und das war die andere Sache, die wir zu JMP 15 hinzugefügt haben: die Möglichkeit, eine Link-ID und eine Linkreferenz in derselben Spalte zu haben. |
| Wenn ich mir das also ansehe und hier in mein Heimfenster schaue, kann ich sehen, dass dort noch zwei weitere Tische offen sind. Sie wurden für mich automatisch geöffnet. |
| Und deshalb werde ich diese öffnen, weil ich sie irgendwie aneinanderreihen möchte, damit Sie sehen können, wie das funktioniert. Aber diese Mitarbeiterstammtabelle ist verlinkt |
| a ... stapeln Sie sie übereinander ... es ist mit der Tabelle zum Bildungsverlauf verknüpft, die wiederum mit meiner Tabelle mit den vorhergesagten Abschlüssen verknüpft ist. Und man sieht es |
| Es gibt eine Mitarbeiter-ID mit einer Linkreferenz und die Link-ID, hier Mitarbeiter-ID. Das Gleiche, und dann hat die Vorhersagebestimmung nur eine ID. |
| Und wenn Sie eine oder zwei weitere Tabellen mit eindeutigen Mitarbeiter-ID-Daten hätten und diese abrufen müssten, könnten Sie die Zeichenfolge fortsetzen, indem Sie hier einen Linkverweis zuweisen, und Sie können weitermachen. Also ... nur um es Ihnen schnell zu zeigen: Wenn ich mit der rechten Maustaste klicke und mir diese Spalte hier ansehe, |
| Ich kann sehen, dass meine Link-ID festgelegt ist, und ich kann auch sehen, dass meine Linkreferenz festgelegt ist. Und es zeigt mir, dass die Bildungsgeschichte eine Tabelle ist, mit der diese Tabelle verknüpft ist. |
| Ich habe es auf automatisches Öffnen und die kürzeren Namen eingestellt. Ich versende keine Zeilenzustände, daher ist dort nichts festgelegt. Somit stehen mir alle Spalten dieser beiden anderen Tabellen zur Verfügung, und zwar für meine Referenztabelle hier namens „Employee Master“. |
| Und ganz schnell können Sie erkennen, dass Ihnen hier eine große Anzahl von Spalten zur Verfügung steht, und die Linkspalten werden hier unten als gruppierte Spalten angezeigt. |
| Eine weitere Frage, die von Kunden gestellt wurde, ist, wie sie sagen, ob Sie uns auf irgendeine Weise sagen können, woher diese Spalten stammen |
| Das ist also etwas klarer? Deshalb haben wir diesen netten kleinen Hover-Tipp hinzugefügt. Wenn ich darüber schwebe |
| Dies sagt mir, dass dieses bestimmte Spaltendeaktivierungsflag von einer vorhergesagten Beendigung herrührt. Es stammt also eigentlich von der letzten Tabelle meiner Serie. |
| Und wenn ich hierher gehe und auf eines davon klicke, heißt es, dass der Code des Studiengangs aus der Bildungsgeschichte stammt. |
| Das ist also eine nette kleine Funktion, die Ihnen bei der Auswahl Ihrer Spalten irgendwie helfen wird, vielleicht bei dem, was Sie auf Plattformen ausführen möchten usw. |
| Aber wenn ich diese Verteilung ausführe, ist dies nur ein einfaches Verteilungsbeispiel, das diese Mitarbeiterebene zeigt |
| kommt eigentlich aus meiner Mitarbeiterstammtabelle. Diese Abschlussbeschreibung stammt aus der Tabelle zum Bildungsverlauf und diese Leistungsbewertung stammt aus meiner Tabelle zur Vorhersage der Beendigung. Und dann können Sie noch etwas mehr damit suchen |
| Einige dieser anderen Beispiele finden Sie hier. Ich habe gebaut |
| Hier ein Kontextfenster mit Dashboards, das einen Graph Builder mit einem Boxplot zeigt. Wir haben hier eine Verteilung, eine tabellarische Darstellung und eine Wärmekarte. |
| unter Verwendung aller virtuellen Spalten, einige, wissen Sie, einige Spalten, die aus der Tabelle stammen, aber auch virtuelle Spalten haben einen Filter. Wenn ich mir also Frauen und Profis ansehen möchte. |
| Ich weise hier immer gerne auf die Kuriositäten hin. Wenn ich also hier reingehe und mir diese beiden kleinen Orte ansehe, die hier herumhängen. Das ist für mich sehr interessant, weil Comp Ratios zeigen, wie Menschen bezahlt werden. |
| Im Grunde ist es für ihre Stellenbeschreibung entscheidend, ob sie im richtigen Verhältnis bezahlt werden oder nicht. Und es sieht so aus, als wären es diese beiden Ausreißer |
| Da sie die Erwartungen ständig übertreffen, sieht es so aus, als wären sie möglicherweise unterbezahlt. Also genau wie dieses hier oben |
| ist ganz für sich und es sieht so aus, als würden sie selten ihre Erwartungen erfüllen, aber sie könnten etwas überbezahlt sein oder es könnte sich um Fehler handeln. Aber auf jeden Fall können Sie, wenn Sie sich darauf konzentrieren, auch sehen, dass die Auswahl getroffen wird |
| Hier. In dieser Heatmap kann ich also erkennen, dass etwas Geld für Leistung und Schulungsgelder ausgegeben wird. Also vielleicht trainiere diese Person. Das ist also eigentlich gut, gut, gut zu sehen |
| Das ist also so |
| über alles, was ich zeigen wollte. Ich wollte diese eine Sache zeigen, nur um daran zu erinnern, nur um es zu wiederholen. Der Bildungsverlauf hat Zugriff auf die Spalten, die voraussichtlich beendet werden. |
| Und so können diese beiden Tische getrennt miteinander kommunizieren. Und wenn ich dieses Diagrammskript ausführe, |
| Ich habe ähnliche Leistungen und Trainingsgelder, aber ich schaue mir den Notendurchschnitt und den Klassenrang an, um zu sehen, wo die Leute hier in die Grenzen fallen, wenn ich Kombinationen von Spalten nur aus diesen beiden Tabellen verwende. |
| Also werde ich das weitergeben. Ich glaube, das war der Großteil dessen, was ich mitteilen wollte. Ich werde die Freigabe meines Bildschirms beenden. Und ich werde das an Kelci zurückgeben und sie wird es von hier aus mitnehmen. |
| Kelci J. Miclaus | Danke, Mandy. |
| Mandy sagte, wir hätten diesen Vortrag jetzt schon ein paar Mal gehalten und es sei wirklich eine gemeinsame Anstrengung gewesen |
| Ich arbeite in meiner Gruppe, die sich mit den Biowissenschaften für die vertikalen Lösungen JMP Clinical und JMP Genomics befasst. |
| und so perfekte Beispiele dafür zu finden, wo ich virtuelle Verknüpfungen wirklich nutzen kann, und eng mit dem Entwicklungsteam daran zu arbeiten, wie diese Funktionen in den letzten Versionen von JMP veröffentlicht wurden. |
| Deshalb werde ich in diesem Abschnitt einige Beispiele durchgehen, die sich speziell auf unsere klinische Forschung beziehen, und darauf, wie wir die Idee eines Gesprächstischs rund um die Zeilenstatussynchronisierung wirklich genutzt haben. |
| Wie Mandy bereits erwähnt hat, ist dies nun der Fall, und wenn wir gegen Ende Zeit haben, ist diese Idee von virtuellen Verknüpfungen mit Zeilenzustandssynchronisierung nun die gesamte Architektur, die die Verwendung von JMP Clinical-Berichten und -Bewertungen steuert |
| für die Beurteilung früher Wirksamkeits- und Sicherheitsberichte sowie klinischer Studienberichte mit unseren Kunden. Und einer der Gründe, warum es so gut passt, ist die Formatierung typischer Daten aus klinischen Studien. |
| Das Datenbeispiel, das ich für alle Beispiele verwenden werde, die ich zur Zeilenzustandssynchronisierung oder zur Zeilenzustandsausbreitung, wie ich es manchmal nenne, habe, ist also: |
| sind Beispieldaten aus einer klinischen Studie mit etwa 900 Patienten. Es handelte sich um eine echte klinische Studie, die vor etwa 20 bis 30 Jahren durchgeführt wurde |
| Untersuchung der Subarachnoidalblutung und der Behandlung mit Nicardipin bei diesen Patienten. |
| Das Tolle an klinischen Daten ist, dass wir mit sehr standardisierten normalisierten Datenstrukturen arbeiten, was bedeutet, dass jede Komponente einer klinischen Studie erfasst wird, ähnlich den HR-Daten, die Mandy uns gezeigt hat...zeigen...zeigt |
| ist normalisiert, sodass jede Tabelle ihren eigenen Inhalt hat und wir diesen separat verfolgen können, dann aber virtuelle Verknüpfungen verwenden, um umfassende Storys zu erstellen. |
| Die drei Datensätze, die ich durchgehen werde, sind also diese demografische Tabelle, die etwa etwas weniger als 900 Patienten umfasst |
| von klinischen Studien, wobei wir hier in unserer klinischen Studie eine Zeile pro Patient haben. Und das nennt man Demografie, die Informationen über ihre Geburt, ihr Alter, ihr Geschlecht, ihre Rasse, die Behandlung, die ihnen gegeben wurde, und alle bestimmten Anzeichen von Ereignissen enthält, die ihnen während der klinischen Studie widerfahren sind. |
| Ebenso können wir separate Tabellen haben. In einer klinischen Studie werden daher in der Regel bei jedem Besuch erfasst, welche unerwünschten Ereignisse bei einem Patienten während einer neuen Studie aufgetreten sind |
| Medikament oder Studium. Das ist also eine Tabelle mit etwa 5.000 Datensätzen. Wir haben immer noch diese eindeutige Betreff-ID, aber es gibt natürlich Duplikate. Damit wird jedes Ereignis oder unerwünschte Ereignis aufgezeichnet |
| Dies wurde für jeden Patienten in unserer klinischen Studie berichtet. Und schließlich verwende ich auch einen Labordatensatz oder Labordatensatz. |
| Dies folgt auch dem ähnlichen gestapelten Datensatzformat, das wir bei den unerwünschten Ereignissen gesehen haben. |
| Hier denken wir an die regelmäßigen Besuche, bei denen mehrere Labormessungen durchgeführt werden und wir diese im Verlauf der klinischen Studie verfolgen können, um nach Anomalien und dergleichen zu suchen. |
| Diese drei Tabellen sind also ein standardisiertes Standardformat des sogenannten internationalen CDISC-Standards für Daten aus klinischen Studien. |
| Und es passt sehr gut zu uns, den virtuellen Beitritt zu nutzen. Wie Mandy gesagt hat, ist es einfach, eine Zusammenführungstabelle von Laboren zu erstellen. |
| Aber hier haben wir 6.000 Datensätze von Laboren und eine Zusammenführung in unserer Demografie würde zu einer Duplizierung aller einzelnen Instanzen ihrer demografischen Beschreibungen führen. Und so wollen wir damit einen virtuellen Beitritt einrichten, was wir ganz einfach machen können. |
| Wenn wir in unserer Demografietabelle erstellen, richten wir eine eindeutige Betreff-ID als Link-ID ein. |
| Und dann sehr schnell, denn normalerweise möchten wir uns die Laborergebnisse ansehen und beispielsweise anhand der Behandlungsgruppe, in der sie sich befinden, feststellen, ob es Unterschiede in den Labors gibt. |
| Wir können nun auf diese Daten verweisen und Visualisierungen oder Berichte erstellen, die die Unterschiede zwischen den Behandlungsgruppen in unseren Laborergebnissen tatsächlich bewerten und untersuchen. |
| Daher mussten wir die Fusion nicht durchführen. Wir haben gerade Zugriff auf diese ... diese geplante Armspalte aus unserer Demographietabelle erhalten, indem wir einfach die Spalteneigenschaften einer virtuellen Verbindung in zwei Schritten eingerichtet haben. |
| Es ist auch sehr einfach, dann Laboranomalien zu erkennen. Hier ist also eine Darstellung der einzelnen Arme oder Behandlungsgruppen, die bei den Besuchen in einer klinischen Studie ungewöhnlich hohe Labortests aufwiesen. |
| Möglicherweise möchten wir diese Art von Analyse auch mit unserem unerwünschten Ereignis durchführen, wobei wir auch sehen möchten, ob es bei den unerwünschten Ereignissen unterschiedliche Vorkommnisse gibt |
| zwischen diesen Behandlungsgruppen. Wir können diese Tabelle also wiederum mit unserer referenzierten Demografie verknüpfen und sehr schnell Zählungen der Verteilung unerwünschter Ereignisse erstellen, die beispielsweise für ein Nicardipin, die aktive Behandlung, im Vergleich zu einem Placebo getrennt auftreten. |
| Jetzt wollen wir, dass sie wirklich reden. Die nächsten beiden Beispiele, die ich mit diesen Daten zeigen möchte, sind die Optionen zur Synchronisierung des Zeilenstatus, die wir haben. |
| Aus Mandys Beitrag konnte man also schnell erkennen, dass sie gezeigt hat, dass wir in den Spalteneigenschaften jetzt die Möglichkeit haben, Zeilenzustände zwischen Tabellen zu synchronisieren. |
| Aus diesem Grund wird unser Vortrag „Talking Tables“ genannt, denn so können sie jetzt kommunizieren. Und Sie können entweder Zeilenzustände versenden, was bedeutet, dass die Tabelle, für die Sie den Verweis auf eine Link-ID eingerichtet haben, Informationen aus dieser Tabelle zurück an ihre Referenz-ID-Tabelle senden kann. |
| Und ich werde ein kurzes Beispiel durchgehen, aber wie bereits erwähnt ... wie Mandy erwähnte, ist dies bei weitem mehr |
| Dies kann manchmal ein gefährlicher Fall sein, weil es sehr leicht ist, Zeiten zu treffen, in denen man möglicherweise nicht schlüssige Ergebnisse erhält, aber ich werde einen Fall zeigen, in dem es funktioniert und wo es nützlich ist. |
| Wie Sie bemerkt haben, war es allein aufgrund dieser Analyse, beispielsweise bei den unerwünschten Ereignissen, sehr einfach, als Tabelle, zu der wir einen Linkverweis (die ID-Tabelle) eingerichtet haben, Zugriff auf die Spalten zu erhalten und die Unterschiede der zu betrachten Behandlungsgruppen in dieser Tabelle. |
| Es gibt jedoch nicht wirklich etwas, das in die andere Richtung geht. Wie Mandy gesagt hatte, möchten Sie diese neue Verknüpfungstabelle nicht verwenden, um die Verteilung beispielsweise dieser Behandlungsgruppe zu betrachten. |
| denn was Sie hier tatsächlich haben, sind Zahlen, die nicht übereinstimmen. Es sieht so aus, als gäbe es 5.000 Themen, wenn man zu unserem zurückkehrt |
| Demografietabelle, wir haben weniger als 900. Hier ist also die wahre Verteilung der etwa 900 Probanden nach Behandlungsgruppe |
| mit all ihren anderen Distributionen. Es gibt jedoch die Zeit, in der Sie diese Tabelle als Analysetabelle oder als Ziel für die Erstellung einer Analyse verwenden möchten. |
| Und Sie möchten Informationen aus den Tabellen gewinnen, die virtuell damit verknüpft sind. Das Labor zum Beispiel und die unerwünschten Ereignisse. |
| Hier werden wir also diese Tabelle tatsächlich verwenden, um eine Visualisierung zu erstellen, die diese Probanden in dieser Tabelle mit allen Personen versieht, bei denen ein abnormaler Labortest oder ein schwerwiegendes unerwünschtes Ereignis aufgetreten ist. |
| Und jetzt habe ich geschummelt, weil ich diese Daten vorbereitet habe. Sie werden es in meinen Daten zu unerwünschten Ereignissen bemerken |
| Ich habe die Analyse bereits durchgeführt, um alle Fälle von Probanden zu finden, bei denen es sich um unerwünschte Ereignisse handelte, die als schwerwiegend eingestuft wurden, und ich habe die Zeilenstatusmarkierung verwendet, um diejenigen Datensätze zu kommentieren, bei denen es sich um schwerwiegende unerwünschte Ereignisse handelte. |
| Ebenso gilt im Labordatensatz: |
| Ich habe rote Farbe verwendet, um alle vorhandenen Laborergebnisse mit Anmerkungen zu versehen |
| ungewöhnlich hoch. So können wir beispielsweise alle diejenigen sehen, die hohe Anomalien aufwiesen. Ich habe das meiste davon rot eingefärbt, nur die Auswahl des Zeilenstatus und die anschließende Steuerung der Zeilenstatus. |
| Mit diesen Daten, bei denen ich diese beiden Zeilenzustände habe, können wir also zu unserer Demografietabelle zurückkehren |
| und eine Ansicht erstellen |
| Dabei handelt es sich um eine Verteilung des Alters unserer Patienten in einer klinischen Studie nach Standort. |
| Und wenn wir nun zu jeder der verknüpften Tabellen zurückkehren, können wir das Einbringen dieser mit Anmerkungen versehenen Informationen mithilfe der Zeilenstatussynchronisierung steuern. |
| Deshalb ändern wir diese Option hier von Zeilenstatus mit Referenztabelle auf „Keine“ und tatsächlich auf „Versand“, und in diesem Fall möchte ich vorsichtig sein. Das Einzige, was diese Tabelle der Link-Referenztabelle mitteilen soll, ist ein Markierungssatz. |
| Ich werde auf „Übernehmen“ klicken |
| Und Sie werden automatisch bemerken, dass meine Visualisierung, die ich anhand dieser Demografietabelle erstellt habe, jetzt die Markierungen aller Probanden enthält, die ein unerwünschtes Ereignis aus dieser anderen Tabelle erlebt haben. |
| Dasselbe können wir jetzt mit Laboren tun. |
| Wählen Sie „Versenden“. In diesem Fall möchten wir nur Farbe versenden. |
| Und jetzt, allein durch die Steuerung der Spalteneigenschaften, sind wir an einem Punkt angelangt, an dem wir über eine Visualisierung oder Analyse verfügen, die auf unserer demografischen Tabelle basiert und mithilfe der Synchronisierung oder Weitergabe des Dispatch-Zeilenstatus Zugriff auf die Informationen aus diesen virtuell verbundenen Tabellen erhält. |
| Das ist wirklich cool. Ich denke, es ist eine wirklich leistungsstarke Funktion. Es gibt jedoch viele Fallstricke und Dinge, auf die Sie bei der Versandoption achten sollten. |
| Nämlich die gesamte Funktionsweise virtueller Verknüpfungen |
| die Link-ID-Tabelle, das Datum ... die Datentabelle, die Sie eingerichtet haben, in diesem Fall Demografie, besteht aus einer Zeile pro ID und Sie verwenden diese, um sie zusammenzuführen oder virtuell zu einer zusammenzuführen |
| Datentabelle, die viele Kopien dieser Nutzungs-ID enthält. Also machen wir ein Eins-zu-Viele; das ist in Ordnung. Dispatch macht eine Viele-zu-Eins-Operation |
| Gespräch. In dem Dokument haben wir also eine ... in der mit diesem Video bereitgestellten Ressource gibt es eine Menge davon |
| Kommentar zur sorgfältigen Verwendung. Es sollte nicht sehr interaktiv sein. |
| Wenn Sie sich dann dazu entschließen, den Zeilenstatus zu ändern, kann dies sehr leicht verwirrend oder unsinnig werden. |
| Wenn ich beispielsweise beides mit Farbe und Marker markiert hätte, wüsste es nicht, was es tun soll, da einige Zeilen möglicherweise sagen würden: „Färbe das rot.“ |
| aber die andere verlinkte Tabelle könnte sagen, dass man es blau oder schwarz färben soll. Sie müssen also sehr vorsichtig sein, nicht zu vermischen und abzugleichen und nicht zu interaktiv mit dieser Viele-zu-Eins-Zusammenführungsidee umzugehen. |
| Aber in diesem Beispiel handelte es sich um ein wirklich sehr wertvolles Tool, das eine ganze Menge Datenmanipulation erfordert hätte, um an diesen Punkt zu gelangen. |
| Daher werde ich diese Beispiele des virtuellen Join-Beispiels „dispatch“ schließen und zu dem wahrscheinlich häufiger verwendeten „accept“ übergehen. |
| Akzeptanzzeilenstatus der virtuellen Join-Talking-Tabellen. Und für diesen Fall werde ich das tatsächlich mit einem Skript durchgehen. Anstatt mich also interaktiv durch die virtuelle Verbindung zu führen und |
| Wir werden uns die Ergebnisse dieser Skripterstellung ansehen, indem wir die Zeilenstatus-Spalteneigenschaften ändern. |
| Und das Beispiel hier, was wir tun wollten, ist, diese drei Tabellen (wiederum die Demographie, unerwünschte Ereignisse und Labordaten in einer klinischen Studie) zu verwenden, um wirklich das zu erstellen, was sie eine nennen |
| umfassendes Sicherheitsprofil. Und das ist wirklich die Rechtfertigung und Begründung unseres Einsatzes bei JMP Clinical für unsere Kunden. |
| Diese Idee besteht darin, dass wir in der Lage sein wollen, diese Datensätze zu nutzen, sie getrennt zu halten, ihnen aber die Verwendung in einer umfassenden Einzelanalyse zu ermöglichen, damit sie sich nicht getrennt anfühlen. |
| In diesem Beispiel möchten wir also in der Lage sein, unsere Demografie zu öffnen und sie als Link-ID einzurichten. Das ähnelt also dem, was ich gerade interaktiv gemacht habe und bei dem ich die demografische Tabelle und die Link-ID-Spalteneigenschaft für eine eindeutige Betreff-ID erstellt habe. |
| Damit sind wir fertig. Dort sehen Sie den Schlüssel, der zeigt, dass es sich nun um die Link-ID-Eigenschaft handelt. Anschließend wollen wir den Labs-Datensatz öffnen. |
| Und wir werden eine Eigenschaft für die eindeutige Betreff-ID in dieser Tabelle festlegen, um den Linkverweis auf die Demografietabelle zu verwenden. |
| Und ein paar der Optionen und Optionen hier. Wir wollen diese Eigenschaft der Verwendung kürzerer Namen zeigen. Verwenden Sie den verknüpften Spaltennamen, um den Namen unseres zu verkürzen |
| Spalten, die aus der Tabelle „Demografie“ stammen, in die Tabelle „Labs“ übertragen. Und hier möchten wir die Zeilenstatussynchronisierung als Akzeptanz von Auswählen, Ausschließen und Ausblenden einrichten. |
| Und wir werden dies auch für die AE-Tabelle tun. Also werde ich diese beiden nächsten Codeausschnitte ausführen, |
| Dadurch werden meine AE und mein Labortisch geöffnet. Und jetzt werden Sie sehen, dass die Eigenschaften hier anstelle von „dispatch“ auf „accept“ gesetzt werden sollen |
| mit diesen auswählen, ausschließen und ausblenden. Und ebenso hat die Tabelle der unerwünschten Ereignisse genau die gleiche Akzeptanz. Also in diesem Fall jetzt statt dieser Sendung, bei der wir sehr darauf geachtet haben, nur zu versenden |
| eine Art von Zeilenstatus aus einer Tabelle und eine andere aus einer anderen Tabelle zurück zu unserer Link-ID-Referenztabelle. Hier lassen wir die Demografie unserer Link-ID-Referenztabelle übertragen, was damit passiert |
| zu den anderen beiden Tabellen Und das ist es, was Accept tut. Es werden also Zeilenzustände aus der Demografietabelle akzeptiert. |
| Und ich habe ein bisschen geschummelt, dass ich hier eigentlich nur ein Skript an unsere Demografietabelle angehängt habe |
| Dabei geht es eigentlich nur darum, einige der Visualisierungen einzurichten, die ich bereits gezeigt habe, bei denen es sich um Skripte handelt, die an jede Tabelle in einem einzigen Fenster angehängt sind. |
| Und hier haben wir, was Sie als Ihr Sicherheitsprofil betrachten könnten. Wir haben Verteilungen der demografischen Patienteninformationen. Dies stammt also aus der Demografietabelle. |
| Sie sehen die korrekten Zahlen der 443 Patienten unter Placebo im Vergleich zu den 427 Patienten unter Nicardipin. |
