Altoparlante | Trascrizione |
| Mandy | Ok, benvenuti alla nostra discussione di oggi. Parliamo di tabelle. Mi chiamo Mandy Chambers e sono il principale ingegnere di test del team di test JMP. |
| E il mio collega e amico che si unisce a me oggi è Kelci Miclaus. È senior manager del settore ricerca e sviluppo nel team di scienze della vita di JMP. |
| Kelci e io abbiamo iniziato a lavorare insieme alcuni anni fa quando un prodotto clinico stava iniziando a essere un grande consumatore di tutte le cose che mi capita di testare. |
| Quindi ho conosciuto abbastanza bene il suo gruppo e ho potuto lavorare a stretto contatto con loro su diverse cose che stavano cercando di implementare. |
| Ed è stato davvero prezioso per me poter vedere in un'applicazione dal vivo che un cliente avrebbe effettivamente utilizzato le cose che avevo effettivamente testato in JMP e come le avrebbe utilizzate nel prodotto clinico. |
| Quindi in passato abbiamo fatto questa presentazione. È molto più lungo e abbiamo deciso che la cosa migliore da fare qui era farlo |
| darti l'intero documento Ecco cosa c'è in allegato a questa registrazione, insieme a due serie di dati e file zip. Dovresti avere tabelle di dati, script, |
| alcuni diari e diverse cose di cui hai bisogno ed essere in grado di passare attraverso ciascuna delle applicazioni, anche se finisco per non mostrarti o Kecli non ti mostra qualcosa che c'è dentro. Dovresti essere in grado di farlo. Vorrei quindi iniziare condividendo il mio schermo qui. |
| In modo che tu possa vedere di cosa parlerò oggi. Quindi, come ho detto, il diario che ho, se lo mostrassi nella sua interezza, parlerebbe dell'unione dei tavoli e dei diversi modi in cui puoi unire i tavoli. |
| E quindi questa è la parte su cui non entrerò nei dettagli, ma solo un'unione di base della tabella. Se clicco su questo, |
| corse con laptop e argomenti relativi al laptop. E nel menu delle tabelle, se sei nuovo a JMP o forse non l'hai mai fatto prima, |
| puoi eseguire un'unione alla tabella e questa è un'unione fisica. Questo metterà insieme le tabelle. Quindi unirei le corse sui laptop agli argomenti sui laptop. |
| All'interno di questo dialogo, selezioni le cose che vuoi unire. Puoi unirti tramite abbinamento, unione cartesiana, unione di righe e quindi unirti alla tabella. Non lo farò adesso, solo per |
| consumo di tempo ma è quello che faresti. E anche qui, nel menu delle tabelle, qualcos'altro di cui parlerei sarebbe il generatore di query JMP. |
| E questo ha la capacità di poter unire più tabelle insieme. Lo farà, se hai 3, 4, 5, 6 quante tabelle hai, puoi metterle insieme e noi creeremo una tabella che contiene tutto. Ma ancora una volta, in realtà non lo farò oggi. |
| Quindi se io |
| torno qui e chiudo questi tavoli. |
| Iniziamo spiegando come è nata l'unione virtuale. Quindi parliamo prima di unire le tabelle. |
| Devi decidere quale tipo di join desideri utilizzare. Quindi... se i tuoi tavoli sono piccoli, potrebbe essere più semplice eseguire un'unione fisica. Per semplicemente unire i tavoli, come i due tavoli che ti ho mostrato non erano molto grandi. |
| Se inserisci tre o quattro tabelle, forse più, il generatore di query JMP è uno strumento meraviglioso per creare una tabella. |
| E potresti volere tutti i tuoi dati nella stessa tabella, quindi potrebbe essere esattamente quello che desideri. Devi solo essere consapevole dello spazio su disco |
| e performance, e capisci solo che se hai cinque o sei tavoli seduti separatamente e poi li unisci insieme fisicamente, stai facendo delle copie duplicate. |
| Quindi questi sono i modi in cui potresti determinare quale utilizzeresti. L'unione virtuale è stata introdotta in JMP 13 ed è stata aggiunta con la possibilità di farlo |
| prendi un collegamento, un ID collegamento comune e unisci più tabelle insieme. È una specie di concetto di unione senza adesione. Risparmia spazio ed evita anche la duplicazione dei dati. |
| E così...in 13 abbiamo iniziato con quello. E poi, tra 14 e 15, abbiamo aggiunto più funzionalità, cose richieste dai clienti. Collega tabelle con righe sincronizzate...sincronizzazione degli stati delle righe. Puoi abbreviare i nomi delle colonne. Abbiamo aggiunto la possibilità di aprire automaticamente le tabelle collegate. |
| Essere in grado di avere un ID collegamento e un riferimento al collegamento sulla stessa colonna. E abbiamo anche aggiunto questi piccoli suggerimenti al passaggio del mouse che ti mostrerò dove può dirti quale origine è la tabella di origine delle colonne. |
| Queste sono le cose che abbiamo aggiunto e cercherò di impostarle e dimostrarvele. Quindi ho questi dati che in realtà ho ottenuto da un... |
| è solo un'immaginaria azienda high-tech. E sono i dati sulle risorse umane e includono cose come la retribuzione, l'organico, un po' di diversità e conformità, |
| storia dell’istruzione e altri fattori occupazionali. E quindi se ci pensi, è un tipo di dati perfetto da collegare perché lo hai |
| di solito una variabile ID univoca, come l'ID di un dipendente o qualcosa che puoi collegare insieme e magari avere vari dati per il tuo team delle risorse umane che si trovano in luoghi diversi. |
| Quindi aprirò queste due tabelle e spiegherò semplicemente cosa faresti se provassi a collegarle insieme. |
| Quindi questa tabella qui è Punteggi dipendenti 1 e poi ho Compensation Master 1 sul retro. Queste tabelle, Employees Scores 1, sono la mia tabella di origine. |
| E Compensation Master è la mia tabella di riferimento. Quindi puoi vedere questi ID, questa variabile ID qui in questa tabella. Ed è anche nella tabella principale delle retribuzioni. |
| Quindi imposterò il mio ID collegamento. Quindi ci sono un paio di modi diversi per farlo. Puoi andare nelle proprietà della colonna. |
| E puoi vedere qui sotto, hai un ID collegamento e un riferimento. Il modo più semplice per farlo è fare clic con il tasto destro, quindi c'è l'ID del collegamento. |
| E se guardo qui, posso vedere che questa chiave ID è stata assegnata a quella colonna. |
| Allora andrò alla mia tabella principale dei compensi. E ho intenzione di entrare in questa rubrica. E ancora, puoi farlo con le proprietà della colonna. |
| Ma puoi farlo nel modo più semplice andando proprio qui per collegare il riferimento, la tabella ha l'ID. Quindi appare in questo elenco. Farò clic su questo e voilà, ecco il riferimento al collegamento |
| icona proprio lì. E ora posso vedere che tutte le colonne che erano in questa tabella sono... sono a mia disposizione in questa tabella. Puoi vedere che hai un gran numero di colonne. |
| Puoi anche vedere qui che hai... sono nomi di colonna lunghi, hai i nomi di colonna, più questo identificatore proprio qui che ti mostra che questa è una colonna di riferimento. |
| E quindi eseguirò questa piccola e semplice tabella che ho salvato qui e ti mostrerò solo molto brevemente che questo è un rapporto e solo per mostrarti semplicemente che questa è una durata di servizio di colonna virtuale. |
| E poi il tipo di retribuzione fa effettivamente parte della mia tabella delle retribuzioni e quindi il genere è una colonna virtuale. Quindi sto usando...costruendo questo utilizzando colonne virtuali e anche colonne che risiedono nella tabella. |
| Una cosa che volevo farti notare molto rapidamente è che sotto questo piccolo triangolo rosso... diciamo che stai lavorando con questi dati e decidi, |
| "Oh, voglio davvero fare questo tavolo. Voglio davvero tutte le colonne in un'unica tabella." C'è un piccolo strumento segreto qui chiamato unisci dati di riferimento. |
| E molte persone non sanno esattamente che esista. Ma se lo volessi, potrei fare clic su di esso e unire tutte le colonne |
| questo tavolo. Quindi, ma per motivi di tempo, non lo farò adesso, ma volevo sottolineare dove si trova. |
| E lasciate che ve lo mostri qui nel diario, molto velocemente. Questo è possibile farlo con lo scripting, quindi puoi impostare il riferimento al collegamento della proprietà e puntare alla tua tabella e |
| elencalo per utilizzare le colonne dei collegamenti. Quindi chiuderò tutto molto velocemente e poi tornerò alla stessa applicazione in cui avevo effettivamente |
| stesse due tabelle in cui ho alcuni script extra salvati qui, un altro paio di cose che voglio mostrare. Quindi, ancora una volta, ho i punteggi dei dipendenti. Questa è la mia tabella di origine. |
| E poi ho il master dei compensi e sono già collegati e puoi vederlo qui. Quindi voglio rieseguire quella tabella e voglio mostrarti qualcosa. |
| Quindi puoi vedere che i nomi di queste colonne ora sono più brevi. Quindi voglio mostrare cosa abbiamo aggiunto in JMP 14. Se faccio clic con il pulsante destro del mouse e apro la finestra di dialogo delle informazioni sulla colonna, |
| Qui posso vedere che dice di utilizzare nomi di colonne collegate proprio qui. E questo fa sì che questi nomi saranno più brevi |
| E questa è davvero una caratteristica interessante perché quando, alla fine, quando condividi questo rapporto con qualcuno, a lui non interessa davvero dove sono le colonne |
| provenienti, sia che si trovino nella tabella principale o nella tabella virtuale. Quindi è un rapporto carino e pulito da avere. Lo script viene salvato in modo che tu possa vedere nello script che è... |
| salva lo script che mostra una tabella di riferimento. Quindi se guardo questo, posso vedere. Quindi sapresti da dove viene questa colonna ma |
| qualcuno con cui stai condividendo non ha necessariamente bisogno di saperlo. Quindi voglio mostrarti quest'altra cosa che abbiamo aggiunto con l'invio degli stati di riga. |
| Esempio davvero veloce, eseguirò questa distribuzione. E noti subito che in questa distribuzione ho un titolo che dice che questi numeri sono sbagliati. |
| E quindi lasciatemi precisare di cosa sto parlando. I punteggi dei dipendenti sono la tabella del mio database dei dipendenti e conta circa 3.600 dipendenti. |
| Questo è un riferimento univoco ai dipendenti ed è un database attuale dei dipendenti, diciamo. La mia tabella principale delle retribuzioni è più simile a una tabella storica e contiene 12.000 |
| righe al suo interno, quindi potenzialmente in questa tabella sono presenti più riferimenti allo stesso dipendente, diciamo che un dipendente ha cambiato lavoro e ha ottenuto un aumento o si è trasferito. |
| Oppure potrebbe avere dipendenti che non fanno più parte dell’azienda. Quindi eseguo questo rapporto da questa tabella |
| non fornisce le informazioni che realmente desidero. Qui sotto vedo che il mio conteggio è sbagliato, i conteggi sono aumentati e non ho esattamente quello che stavo cercando. |
| Quindi questo è uno dei motivi per cui abbiamo creato questa sincronizzazione degli stati delle righe e Kelci ne parlerà un po' di più anche in un'applicazione nella vita reale. |
| Ma ti mostrerò semplicemente come impostare l'invio degli stati delle righe. Quindi quello che sto facendo è semplicemente raggruppare, |
| indicatore del colore di selezione. E quello che sto facendo è inviare i punteggi dei dipendenti dal master delle retribuzioni, |
| Sto inviando le informazioni a questa tabella perché (mi dispiace), questa è la tabella da cui voglio che vengano eseguite le mie informazioni. |
| Quindi, se torno indietro e rieseguo quella distribuzione, ora ho questa distribuzione (sono colonne leggermente diverse), ma ho questa distribuzione. E se guardo i numeri qui, |
| Ho i numeri esatti del mio database dei dipendenti. Ed è esattamente quello che volevo vedere. Quindi devi stare attento con l'invio e l'accettazione e Kelci ne parlerà di più. Ma quello era solo un semplice esempio di come lo avresti fatto. |
| E ti mostrerò rapidamente che esiste un collegamento alla Guida in linea che mostra |
| un esempio di unione virtuale di colonne e visualizzazione degli stati delle righe. Ti guiderà attraverso questo. Ci sono anche altri esempi qui fuori |
| dell'utilizzo del join virtuale. Se hai bisogno di maggiori informazioni sulla configurazione. E ancora, giusto per ricordartelo, tutto questo è programmabile. Quindi puoi scriverlo proprio qui, impostando gli stati delle righe e le diverse cose che desideri con esso. |
| Quindi, quando siamo passati a JMP 15, abbiamo aggiunto un altro paio di cose. E quindi quello che abbiamo aggiunto è stata la possibilità di aprire automaticamente una tabella e anche di passare il mouse sopra le colonne e capire da dove provengono. E ti spiegherò cosa significa esattamente. |
| Quindi se clicco su questi. Abbiamo creato alcune nuove tabelle per JMP 15, Employeemaster.jmp, che fa ancora parte di questi dati HR. E quindi se lo rintracciamo un po' e guardo, vi farò notare un paio di cose su questo tavolo. |
| Ha un ID collegamento e un riferimento al collegamento. E questa è stata l'altra cosa che abbiamo aggiunto a JMP 15, la possibilità di poter avere un ID collegamento e un riferimento al collegamento sulla stessa colonna. |
| Quindi se guardo questo e guardo la mia finestra di casa qui, posso vedere che ci sono altri due tavoli aperti. Sono stati aperti automaticamente per me. |
| E quindi li aprirò perché vorrei unirli in modo che possiate vedere come funziona. Ma questa tabella principale dei dipendenti è collegata a |
| a... impilarli uno sopra l'altro... è collegato alla tabella della storia dell'istruzione, che è stata, a sua volta, collegata alla mia tabella di cessazione prevista. E puoi vedere |
| c'è un ID dipendente che ha un riferimento al collegamento e l'ID collegamento, ID dipendente qui. Stessa cosa, e quindi prevedere la determinazione ha solo un ID. |
| E se avessi un'altra o due tabelle con dati univoci dell'ID dipendente e avessi bisogno di inserirli, potresti continuare la stringa assegnando un riferimento al collegamento qui e continuare ad andare avanti. Quindi... solo per mostrartelo rapidamente, se faccio clic con il pulsante destro del mouse e guardo questa colonna qui, |
| Posso vedere che il mio ID collegamento è impostato, posso anche vedere che il mio riferimento al collegamento è impostato. E mi dice che la storia dell'istruzione è una tabella a cui è collegata questa tabella. |
| L'ho attivato con l'apertura automatica e ho i nomi più brevi. Non sto inviando stati di riga, quindi non è impostato nulla lì. Quindi tutte le colonne presenti in queste altre due tabelle sono a mia disposizione, per la mia tabella di riferimento qui chiamata Employee Master. |
| E molto rapidamente, puoi vedere che hai un gran numero di colonne qui a tua disposizione e le colonne dei collegamenti vengono visualizzate come colonne raggruppate qui sotto. |
| Quindi un'altra domanda che è stata posta dai clienti, come dicono, è se puoi dirci in qualche modo da dove provengono queste colonne |
| quindi è un po' più chiaro? Quindi abbiamo aggiunto questo simpatico suggerimento al passaggio del mouse. Se passo il mouse sopra |
| questo, questo mi dice che questo particolare flag di invalidità della colonna proviene dalla terminazione prevista. Quindi in realtà viene dall'ultimo tavolo della mia serie. |
| E se vado qui e clicco su uno di questi, dice che il codice del corso di laurea proviene da Storia dell'istruzione. |
| Quindi questa è una piccola caratteristica carina che ti aiuterà mentre scegli le tue colonne, forse in quello che stai cercando di eseguire con le piattaforme e così via. |
| Ma se eseguo questa distribuzione, questo è solo un semplice esempio di distribuzione che mostra il livello di un dipendente |
| in realtà proviene dalla tabella principale dei miei dipendenti. Questa descrizione del titolo proviene dalla tabella della storia dell'istruzione e questa valutazione delle prestazioni proviene dalla mia tabella di cessazione predittiva. E poi potrai guardarne ancora un po' |
| alcuni di questi altri esempi che sono qui. Ho costruito |
| qui una finestra contestuale di dashboard che mostra un generatore di grafici che mostra un diagramma a riquadri. Abbiamo una distribuzione qui, una tabella e una mappa termica, |
| utilizzando tutte le colonne virtuali, alcune, sai, alcune colonne che provengono dalla tabella, ma anche le colonne virtuali hanno ottenuto un filtro. Quindi, se voglio guardare le donne e guardare i professionisti. |
| Mi piace sempre sottolineare le stranezze qui. Quindi se entro qui e guardo questi due piccoli posti che si trovano qui. Questo è molto interessante per me perché i rapporti di comp mostrano come vengono pagate le persone. |
| Fondamentalmente, se vengono pagati nella giusta proporzione o meno, dipende dalla descrizione del loro lavoro. E sembra che questi due valori anomali lo siano |
| superando costantemente le aspettative, sembra che forse siano sottopagati. Quindi, proprio come questo quassù |
| è tutto da solo e sembra che raramente soddisfino le loro aspettative, ma potrebbero essere leggermente pagati in eccesso e/o potrebbero essere degli errori. Ma in ogni caso, quando ti concentri su questi, puoi anche vedere che le selezioni vengono effettuate |
| Qui. Quindi, in questa mappa termica, posso dire che ci sono dei soldi per le prestazioni che vengono spesi e soldi per la formazione. quindi forse addestra quella persona. Quindi è davvero bello, bello, bello da vedere |
| Così è |
| su tutto quello che volevo mostrare. Volevo mostrare questa cosa, solo per ricordare, solo per ribadire. La cronologia dell'istruzione ha accesso alle colonne in fase di terminazione prevista. |
| E così quei due tavoli possono dialogare tra loro separatamente. E se eseguo questo script grafico, |
| Ho prestazioni e investimenti per la formazione simili, ma sto osservando la media dei voti, il grado di classe, il punto in cui le persone rientrano nei limiti qui utilizzando combinazioni di colonne solo da quelle due tabelle. |
| Quindi lo trasmetterò. Credo che fosse la maggior parte di ciò che volevo condividere. Interromperò la condivisione dello schermo. E lo restituirò a Kelci e lei lo riprenderà da qui. |
| Kelci J.Miclaus | Grazie, Mandy. |
| Mandy ha detto che abbiamo tenuto questo discorso un paio di volte e che in realtà è stato uno sforzo congiunto |
| lavoro nel mio gruppo, che si occupa di scienze della vita per le soluzioni verticali JMP Clinical e JMP Genomics, |
| e trovare esempi perfetti di dove potevo davvero sfruttare i virtual join e lavorare a stretto contatto con il team di sviluppo su come tali funzionalità sono state rilasciate nelle ultime versioni di JMP. |
| Quindi per questa sezione esaminerò alcuni esempi specifici della nostra ricerca clinica e di come abbiamo davvero sfruttato l'idea del tavolo parlante sulla sincronizzazione dello stato delle righe. |
| Quindi, come ha detto Mandy, questo è adesso, e se abbiamo tempo verso la fine, questa, questa idea di join virtuali con sincronizzazione dello stato delle righe è ora l'intera architettura che guida il modo in cui vengono utilizzati i report e le revisioni cliniche di JMP |
| per valutare l'efficacia iniziale, la sicurezza e i rapporti sugli studi clinici con i nostri clienti. E uno dei motivi per cui si adatta così bene è la formattazione dei dati tipici degli studi clinici. |
| Quindi l'esempio di dati che userò per tutti gli esempi che ho sulla sincronizzazione dello stato delle righe o sulla propagazione dello stato delle righe come a volte la chiamo, |
| sono dati di esempio provenienti da uno studio clinico che ha coinvolto circa 900 pazienti. Si è trattato di un vero e proprio trial clinico effettuato circa 20-30 anni fa |
| esaminando l'emorragia subaracnoidea e il trattamento con nicardipina in questi pazienti. |
| Il bello dei dati clinici è che lavoriamo con strutture di dati normalizzate molto standard, il che significa che ogni componente di una sperimentazione clinica viene raccolto, in modo simile ai dati HR che Mandy ci ha mostrato... mostra... ci ha mostrato |
| è normalizzato, in modo che ogni tabella abbia il proprio contenuto e possiamo monitorarlo separatamente, ma poi utilizzare i join virtuali per creare storie complete. |
| I tre set di dati che esaminerò sono questa tabella demografica che conta poco meno di 900 pazienti |
| degli studi clinici, dove qui abbiamo una riga per paziente nel nostro studio clinico. E questa si chiama demografia, che conterrà informazioni sulla loro nascita, età, sesso, razza, quale trattamento è stato loro somministrato, eventuali segnali di eventi accaduti loro durante la sperimentazione clinica. |
| Allo stesso modo, possiamo avere tabelle separate. Quindi, in uno studio clinico, in genere raccolgono ad ogni visita quali eventi avversi sono accaduti a un paziente durante un nuovo trattamento |
| farmaco o studio. Quindi questa è una tabella che contiene circa 5.000 record. Abbiamo ancora questo identificatore unico del soggetto, ma ovviamente abbiamo duplicazioni. Quindi questo registra ogni evento o evento avverso |
| che è stato riportato per ciascuno dei pazienti nel nostro studio clinico. Infine, utilizzerò anche un set di dati di laboratorio o un set di dati di laboratorio, |
| che segue anche il tipo simile di formato di record in pila che abbiamo visto sugli eventi avversi. |
| Stiamo pensando alle visite regolari, durante le quali vengono effettuate diverse misurazioni di laboratorio e possiamo monitorarle nel corso della sperimentazione clinica per cercare anomalie e cose del genere. |
| Quindi queste tre tabelle sono un formato normalizzato standard di quello che viene chiamato lo standard internazionale CDISC per i dati degli studi clinici. |
| E per noi è molto adatto all'utilizzo del virtual join. Come ha detto Mandy, è facile creare una tabella di unione dei laboratori. |
| Ma qui abbiamo 6.000 registrazioni di laboratori e la loro fusione nella nostra demografia causerebbe una duplicazione di tutte le singole istanze delle loro descrizioni demografiche. E quindi vogliamo creare un'unione virtuale con questo, cosa che possiamo fare davvero facilmente. |
| Se creiamo nella nostra tabella demografica, imposteremo un identificatore univoco del soggetto come ID collegamento. |
| E poi molto velocemente, perché in genere vorremmo guardare i risultati di laboratorio e usare qualcosa come il gruppo di trattamento a cui si riferiscono per vedere se ci sono differenze nei laboratori, |
| ora possiamo fare riferimento a tali dati e creare visualizzazioni o report che valuteranno ed esamineranno effettivamente le differenze tra i gruppi di trattamento nei nostri risultati di laboratorio. |
| E quindi non abbiamo dovuto effettuare la fusione. Abbiamo appena ottenuto l'accesso a queste...queste colonne del braccio pianificato dalla nostra tabella demografica attraverso la semplice impostazione in due passaggi delle proprietà della colonna di un join virtuale. |
| È anche molto facile considerarle anomalie di laboratorio. Quindi ecco un grafico per ciascuno dei diversi bracci o gruppi di trattamento che hanno avuto test di laboratorio anormalmente elevati durante le visite in uno studio clinico. |
| Potremmo anche voler fare questo stesso tipo di analisi con il nostro evento avverso, e vorremmo anche vedere se si verificano occorrenze diverse negli eventi avversi |
| tra questi gruppi di trattamento. Quindi, ancora una volta, possiamo collegare questa tabella alla nostra demografia di riferimento e creare molto rapidamente i conteggi della distribuzione degli eventi avversi che si verificano separatamente, ad esempio, per una nicardipina, il trattamento attivo, rispetto a un placebo. |
| Quindi ora vogliamo che parlino davvero. E quindi i prossimi due esempi che voglio mostrare con questi dati sono le opzioni di sincronizzazione dello stato delle righe che abbiamo. |
| Quindi hai subito visto dalla parte di Mandy che ha mostrato che nelle proprietà della colonna ora abbiamo la possibilità di sincronizzare gli stati delle righe tra le tabelle. |
| Questo è il vero motivo per cui il nostro discorso si chiama tavoli parlanti, perché è così che possono comunicare adesso. E puoi inviare gli stati delle righe, il che significa che la tabella su cui hai impostato il riferimento a qualche ID collegamento può inviare informazioni da quella tabella alla sua tabella ID di riferimento. |
| E farò un breve esempio, ma come ho già detto... come ha detto Mandy, questo è di gran lunga il massimo |
| caso pericoloso a volte perché è molto facile individuare momenti in cui potresti ottenere risultati inconcludenti, ma mostrerò un caso in cui funziona e dove è utile. |
| Come hai notato, proprio da questa analisi, ad esempio con gli eventi avversi, è stato molto semplice poiché la tabella a cui abbiamo impostato un riferimento di collegamento (la tabella ID) ha accesso alle colonne e osserva le differenze dei gruppi di trattamento in questa tabella. |
| Non c'è davvero nulla che vada diversamente però. Come aveva detto Mandy, non vorrai usare questa nuova tabella di unione per osservare la distribuzione, ad esempio, di quel gruppo di trattamento, |
| perché quello che in realtà hai qui sono numeri che non corrispondono. Sembra che ci siano 5.000 soggetti quando in realtà, se torni al nostro |
| tabella demografica, ne abbiamo meno di 900. Quindi ecco la vera distribuzione di circa 900 soggetti per gruppo di trattamento |
| con tutte le altre loro distribuzioni. Ora, però, arriva il momento in cui questa tabella è ciò che desideri utilizzare come tabella di analisi o l'obiettivo di dove creerai un'analisi. |
| E vuoi ottenere informazioni da quelle tabelle che sono virtualmente collegate ad esso. Il laboratorio, ad esempio, e gli eventi avversi. |
| Quindi qui utilizzeremo effettivamente questa tabella per creare una visualizzazione che annoterà questi soggetti in questa tabella con chiunque abbia avuto un test di laboratorio anomalo o un evento avverso grave. |
| E ora ho barato, perché ho preparato questi dati. Noterai nei miei dati sugli eventi avversi |
| Ho già effettuato l'analisi per trovare tutti i casi di soggetti che erano...qualsiasi evento avverso considerato grave e ho utilizzato il contrassegno dello stato della riga per annotare quei record che avevano...erano un evento avverso grave. |
| Allo stesso modo, nel set di dati dei laboratori, |
| Ho usato il colore rosso per annotare...annotare tutti i risultati di laboratorio che erano |
| anormalmente alto. Quindi, ad esempio, possiamo vedere tutti quelli che presentavano anomalie elevate. Ho colorato in rosso la maggior parte di questo, semplicemente selezionando lo stato della riga e quindi controllando gli stati della riga. |
| Quindi con questi dati in cui ho questi due stati di riga, possiamo tornare alla nostra tabella demografica |
| e creare una vista |
| si tratta di una distribuzione per sito dell'età dei nostri pazienti in uno studio clinico. |
| E ora, se torniamo a ciascuna delle tabelle collegate, possiamo controllare l'inserimento di queste informazioni annotate con la sincronizzazione dello stato delle righe. |
| Quindi cambieremo questa opzione qui da stati di riga con tabella di riferimento a none, a effettivamente da inviare e in questo caso voglio stare attento. L'unica cosa che voglio che questa tabella indichi alla tabella di riferimento dei collegamenti è un set di marcatori. |
| Farò clic su Applica |
| E noterai automaticamente che la mia visualizzazione che ho creato da quella tabella demografica ora ha i marcatori di tutti i soggetti che hanno sperimentato un evento avverso da quell'altra tabella. |
| Possiamo fare lo stesso ora con i laboratori. |
| Scegli di spedire. In questo caso, vogliamo inviare solo il colore. |
| E ora, semplicemente controllando le proprietà delle colonne, siamo in un punto in cui abbiamo una visualizzazione o un'analisi costruita sulla nostra tabella demografica che ha ottenuto l'accesso alle informazioni da queste tabelle virtualmente unite utilizzando la sincronizzazione o propagazione dello stato delle righe di invio. |
| Quindi è davvero fantastico. Penso che sia una funzionalità davvero potente. Ma ci sono molti trucchi e cose a cui dovresti prestare attenzione con l'opzione di spedizione. |
| Vale a dire l'intero modo in cui funzionano i virtual join |
| la tabella degli ID del collegamento, la data... la tabella dei dati che hai impostato, in questo caso demografia, è una riga per ID e la stai utilizzando per unire o unirti virtualmente in un |
| tabella dati che contiene molte copie di tale ID di utilizzo. Quindi stiamo creando uno a molti; va bene. La spedizione crea un rapporto molti-a-uno |
| conversazione. Quindi nel documento abbiamo un...nella risorsa fornita con questo video, ce ne sono molte |
| commento sull'uso attento di questo. Non dovrebbe essere qualcosa di altamente interattivo. |
| Se poi decidi di cambiare gli stati delle righe, può essere molto facile che ciò diventi confuso o privo di senso, |
| che, ad esempio, se avessi contrassegnato sia con il colore che con il pennarello, non saprebbe cosa fare perché alcune righe potrebbero dire: "Colora questo di rosso", |
| ma l'altra tabella collegata potrebbe dire colorala di blu o di nero. Quindi devi stare molto attento a non mescolare e abbinare e a non essere troppo interattivo con l'idea di fusione molti-a-uno. |
| Ma in questo esempio, si trattava di uno strumento davvero molto prezioso che avrebbe richiesto una notevole manipolazione dei dati per arrivare a questo punto. |
| Quindi chiuderò questi esempi dell'esempio di join virtuale di spedizione e passerò probabilmente a ciò che sarà più comunemente usato è l'accettazione... |
| stato della riga di accettazione delle tabelle parlanti del join virtuale. E in questo caso, lo affronterò con una sceneggiatura. Quindi, invece di guidarmi in modo interattivo attraverso il join virtuale e |
| proprietà della colonna dello stato della riga, esamineremo i risultati dello scripting. |
| E l'esempio qui, quello che volevamo fare, è essere in grado di utilizzare queste tre tabelle (di nuovo, la demografia, gli eventi avversi e i dati di laboratorio in uno studio clinico) per creare realmente quello che chiamano un |
| profilo di sicurezza completo. E questa è davvero la giustificazione e la logica del nostro utilizzo in JMP Clinical per i nostri clienti. |
| L'idea è che vogliamo essere in grado di prendere questi set di dati, mantenerli separati ma consentire loro di essere utilizzati in un'unica analisi completa in modo che non si sentano separati. |
| Quindi, con questo esempio, vogliamo essere in grado di aprire la nostra demografia e configurarla come ID collegamento. Quindi è simile a quello che ho appena fatto in modo interattivo che creerà la tabella demografica e creerà la proprietà della colonna ID collegamento sull'identificatore soggetto univoco. |
| Quindi abbiamo finito lì. Qui vedi la chiave che mostra che ora è la proprietà ID collegamento. Vogliamo quindi aprire il set di dati dei laboratori. |
| E imposteremo una proprietà sull'identificatore univoco del soggetto in quella tabella per utilizzare il riferimento al collegamento alla tabella demografica. |
| E un paio di opzioni e opzioni qui. Vogliamo mostrare la proprietà di utilizzare nomi più brevi. Utilizza il nome della colonna collegata per abbreviare il nome del nostro |
| colonne provenienti dalla tabella demografica nella tabella lab. E qui vogliamo impostare la sincronizzazione dello stato delle righe come accettazione di selezione, esclusione e nascondi. |
| E lo faremo anche per la tabella AE. Quindi eseguirò entrambi i prossimi frammenti di codice, |
| che aprirà il mio AE e il mio tavolo da laboratorio. E ora vedrai che invece di quell'invio si dice che le proprietà qui siano impostate su accetta |
| con questi seleziona, escludi e nascondi. E allo stesso modo la tabella degli eventi avversi ha la stessa identica accettazione. Quindi in questo caso ora, invece di questo invio, che siamo stati molto attenti a inviare solo |
| un tipo di stato di riga da una tabella e un altro da un'altra tabella alla nostra tabella di riferimento dell'ID collegamento. Qui lasceremo che la demografia della nostra tabella di riferimento dell'ID collegamento trasmetta ciò che gli accade |
| agli altri due tavoli E questo è ciò che fa Accept. Quindi accetterà gli stati delle righe dalla tabella demografica. |
| E ho barato un po' dicendo che in realtà ho solo uno script allegato alla nostra tabella demografica qui |
| in realtà si tratta solo di impostare alcune delle visualizzazioni che ho già mostrato che sono script allegati a ciascuna tabella in un'unica finestra. |
| E quindi ecco quello che potresti considerare il tuo profilo di sicurezza. Abbiamo distribuzioni delle informazioni demografiche del paziente. Quindi questo deriva dalla tabella demografica. |
| Vedete i numeri corretti dei conteggi dei 443 pazienti trattati con placebo rispetto ai 427 trattati con nicardipina. |
