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| 失误 | 欢迎来到 JMP Discovery 峰会。 |
| 我是 Mia Stephens，是一名 JMP 产品经理，我和 Jordan Hiller 在一起，他是一名 JMP 系统工程师。 今天我们将讨论自动化数据管理工作流程。 |
| 我们将把我们的谈话分成两部分。 我将通过讨论分析工作流程以及数据管理在该工作流程中的位置来开始我们的工作并奠定基础。 |
| 然后我将把它交给乔丹来获取重点，这是这次演讲的核心。 我们将讨论可重复数据管理的需求。 |
| 我们将了解如何在 JMP 15 中执行此操作。 然后，您将抢先了解 JMP 16 中的一些新功能，用于记录数据管理步骤以及为分析准备数据所采取的操作。 |
| 那么让我们考虑一下分析工作流程。 这是一种流行的工作流程。 当然，这一切都始于定义您的业务问题是什么，了解您要解决的问题。 |
| 然后你需要编译数据。 当然，您可以编译来自多个不同来源的数据并在 JMP 中提取这些数据。 最后，我们需要能够与他人分享结果并交流我们的发现。 |
| 此过程中最耗时的部分可能是准备用于分析的数据或整理数据。 |
| 那么数据管理到底是什么？ 嗯，数据管理就是确保我们的数据对于推动分析发现有用。 从根本上来说，我们希望能够在现有的一天内解决问题。 |
| 这主要是关于数据组织、数据结构和清理数据质量问题。 |
| 如果您考虑数据的问题或常见问题，它通常属于四个范围。 我们可能会遇到格式不正确、数据不完整、数据丢失或者数据脏乱的情况。 |
| 为了讨论这些类型的问题并说明我们如何在数据中识别这些问题，我们将借用我们的课程 STIPS |
| 如果您不熟悉 STIPS，STIPS 是我们的免费在线课程，工业问题解决的统计思维，它分为七个部分 |
| 分立模块。 模块 2 是关于探索性数据分析的。 |
| 由于探索性数据分析和数据管理的交互性和迭代性，本模块的最后一课是分析数据准备。 这都是关于识别数据中的质量问题以及您可能采取的整理数据的步骤。 |
| 因此，让我们更多地讨论一些常见问题。 格式不正确。 那么格式错误是什么意思呢？ |
| 好吧，这是当您的数据格式错误或分析格式错误时。 这可以将您的数据表作为一个整体应用。 因此，例如，您可能将数据放在单独的列中，但为了进行分析，您需要将数据堆叠在一列中。 |
| 这可以适用于单个变量。 您可能有错误的建模类型或数据类型，或者您的日期数据、日期或时间数据在 JMP 中的格式不正确。 |
| 它也可以是化妆品。 您可以选择将响应变量删除到数据表的开头，重命名变量，将因子分组在一起，以便更轻松地在数据表中查找它们。 |
| 数据不完整是指缺乏数据。 这可能涉及重要变量，因此您可能无法捕获最终可以帮助您解决问题的变量数据 |
| 或变量的组合。 或者这可能意味着您根本没有足够的观察结果，数据表中没有足够的数据。 |
| 缺失数据是指变量值不可用。 这可以采取多种不同的形式。 |
| 最后，肮脏或混乱的数据是当你对观察或变量有问题时。 |
| 所以你的数据可能不正确。 这些价值观根本就是错误的。 人们记录数据或将数据输入系统的方式可能会不一致。 |
| 您的数据可能不准确，可能没有强大的测量系统，可能存在错误或拼写错误。 |
| 数据可能已过时。 因此，您可能收集了有关不再使用的设施或机器的信息。 |
| 它可能已经过时了。 因此，自从您收集数据以来，流程可能发生了很大变化，以至于数据不再有用。 |
| 数据可能会被审查或截断。 您可能拥有彼此冗余的列。 它们具有相同的基本信息内容或重复的行。 因此，肮脏和混乱的数据可以采取多种不同的形式。 |
| 那么如何识别潜在问题呢？ 好吧，当您查看数据时，您就会开始发现问题。 事实上，这个过程是迭代的，当您开始以图形方式、数字方式探索数据时，您开始看到可能是您想要解决的问题 |
| 或解决。 因此，一个很好的起点是从扫描数据表开始。 当您扫描数据表时，您经常会看到一些明显的问题。 |
| 在这个例子中，我们将使用 STIPS 课程中名为“组件”的一些数据，场景是一家公司生产小型组件，并且他们正在努力提高产量。 |
| 他们收集了 369 批次零件的 15 列数据。 因此，当我们查看数据时，我们可以立即看到一些非常明显的问题。 |
| 如果我们查看数据表的顶部，查看这些漂亮的小图，我们可以看到分布的形状。 我们可以看到数值。 |
| 例如，批号，您会看到一个直方图。 您可能会认为批号是标识符，而不是连续的东西。 所以这可以告诉我们数据编码不正确。 |
| 当我们查看报废数量时，我们可以看到分布的形状。 我们还可以看到那里有一个负值，这可能是不可能的。 |
| 我们看到具有两个值的过程直方图，这可以告诉我们需要将过程的建模类型从连续更改为名义。 |
| 当您查看列面板时，您可以看到更多内容。 因此，例如，批次号和零件号都编码为连续的。 这些可能是名义上的 |
| 如果您查看数据本身，您可以看到其他问题。 例如，我们认为湿度是连续的，但您会看到一些具有值 N/A 的观测值。 |
| 由于 JMP 会看到文本，因此该列被编码为名义值，因此您可能需要修复此问题。 |
| 我们可以看到供应商存在一些问题。 有几个缺失值和一些印刷错误。 请注意，温度，所有点都表明我们缺少这些行中的温度值。 所以这是一个我们可能想要进一步研究的问题。 |
| 因此，您只需扫描数据表即可发现很多问题，并且当您一次可视化数据一个变量时，您甚至可以发现更多潜在问题。 |
| 列查看器是一个非常好的起点，而且我真的很喜欢这个工具。 列查看器为您提供所选所有变量的数字摘要。 |
| 例如，在这里我缺少一些值。 您可以看到，对于温度，我们缺少 369 个值中的 265 个。 因此，如果我们认为温度是一个重要因素，那么这可能是一个问题。 |
| 我们还可以看到数据表中记录的值的潜在问题。 例如，废品率和废品数量都具有负值。 |
| 如果这在物理上不可能，那么我们可能需要在收集数据的系统中进行调查。 |
| 通过一些计算的统计数据，我们还可以看到其他问题。 因此，例如，批次号和零件号确实应该是明确的。 |
| 平均批次号或平均零件号是没有意义的。 因此，这告诉您应该返回数据表并更改建模类型。 |
| 分布告诉我们很多关于我们的数据和潜在问题的信息。 我们可以看到分布的形状、中心、分布。 我们还可以看到错别字。 |
| 这里的客户数量，这里的特殊问题是有四五个大客户和一些小客户。 如果您要使用客户编号和分析，您可能需要使用重新编码将一些较小的客户组合到另一个类别中。 |
| 我们有一个湿度条形图，这是因为我们在该列中有该 N/A 值。 当我们扫描数据表时，我们可能没有看到这一点，但是当我们查看分布时，我们可以很清楚地看到它。 |
| 我们可以清楚地看到供应商的印刷错误。 |
| 当我们再次查看连续变量时，您可以查看形状、中心和分布，但您也可以在这些变量中看到一些不寻常的观察结果。 |
| 因此，在一次查看一个变量的数据之后，自然而然的进展是一次探索两个或多个变量的数据。 |
| 例如，如果我们在图形生成器中查看废品率与废品数量。 |
| 我们看到了对模式的兴趣。 所以我们看到这些带，我们的数据表中可能有一些东西可以帮助我们解释为什么我们会看到这种模式。 |
| 事实上，如果我们按批量大小着色，这对我们来说是有意义的。 因此，当我们有 5000 个零件的批次时，与只有 200 个零件的批次相比，报废零件的机会更大。 |
| 我们还可以看到底部有一些奇怪的观察结果。 事实上，这些观察结果的废品数量为负值，并且在该图中非常突出。 |
| 当您添加列切换器或数据过滤器时，您可以向这些图表添加一些额外的维度。 所以我可以看看压力， |
| 例如，而不是... |
| 好吧，我可以看看压力或切换到停留。 我在这里寻找的是了解这些变量和响应之间的一般关系。 |
| 我可以看到压力看起来与废品率呈正相关。 如果我切换到居住，我可以看到两者之间可能没有太大关系 |
| 停留时间和废品率或温度。 因此，这些变量在解决问题时可能无法提供足够的信息。 |
| 但看速度，速度是负相关的。 我还在高层发现了一些不寻常的观察结果，我可能想对此进行调查。 |
| 因此，您只需查看数据即可了解很多有关数据的信息。 |
| 当然，还有更高级的工具用于探索异常值和缺失值，这些工具确实超出了本讨论的范围。 |
| 当您进入分析阶段时，当您开始分析数据或构建模型时，您将了解更多有关必须处理的潜在问题的信息。 |
| 关键是，当您查看数据并识别这些问题时，您需要记下这些问题。 |
| 其中一些问题可以在您进行过程中得到解决。 因此，您可以在执行此过程时重塑和清理数据。 |
| 但您确实希望确保捕获所采取的步骤，以便稍后在必须重复分析或想要对新数据或其他数据重复分析时可以重复这些步骤。 |
| 现在我将把它交给 Jordan 来讨论可重复的数据管理以及这到底是什么。 |
| 乔丹希勒 | 好的，谢谢，米娅。 那很棒。 我们还了解了您在 JMP 中如何通过点击来完成数据管理。 现在让我们谈谈如何使其可重现。 |
| 我们担心可重复性的原因是您的数据集会定期更新新数据。 如果这是一项一次性活动，我们就不会太担心点击操作。 但当数据不断更新时 |
| 每次都通过点击来重复数据管理太费力了。 |
| 因此，生成执行所有数据管理步骤的脚本会更有效，并且您只需单击一个按钮即可执行该脚本 |
| 并立即完成所有事情。 所以除了效率之外， |
| 它记录了您的过程。 它可以记录您所做的事情。 因此，您可以稍后自己参考并提醒自己做了什么，或者对于在您之后负责此过程的人来说，这对他们来说也是一个记录。 |
| 对于本演示文稿的其余部分，我的目标是向您展示如何仅通过点击来生成数据管理脚本。 |
| 我们希望您不需要进行任何编程即可完成此操作。 该程序代码将为您提取并保存，我们将稍微讨论一下这是如何发生的。 |
| 所以有两个不同的部分。 您现在可以在 JMP 15 中执行操作来获取数据管理脚本，以及在我们明年发布 JMP 16 后您将执行的操作。 |
| 在 JMP 15 中，有一些数据管理任务会生成自己的可重用 JSL 脚本代码。 |
| 您只需执行指向并单击，然后就有一种技术可以获取代码。 我将证明这一点。 所以像重新编码这样的工具， |
| 通过计算生成新的公式列、重塑数据表，这些工具位于表格菜单中。 有堆栈、拆分、连接、连接和更新。 所有这些工具 |
| 在 JMP 15 中，通过单击执行脚本后，它们会生成自己的脚本。 |
| 还有其他常见任务不会生成自己的 JSL 脚本，为了更轻松地完成这些任务并使其可重现， |
| 它有助于完成以下任务，主要是列内容，更改列的数据类型，建模类型，更改显示格式， |
| 从数据表中重命名、重新排序和删除列，还设置列属性，例如规格限制或值标签。 |
| 因此，您将使用数据清理脚本助手来帮助您完成 JMP 15 中的这些任务。 |
| 我们将为您提供 JMP 16 的预览，我们对 JMP 16 日志中的新功能感到非常兴奋，我认为它将被称为增强日志模式。 |
| 基本理念是，在 JMP 16 中，您只需像往常一样通过鼠标点击即可完成数据管理步骤。 |
| 您需要的 JSL 代码会自动生成并记录。 您所需要做的就是抓住它并保存它。 如此超级简单且非常有用，很高兴向您展示这一点。 |
| 这是供您参考的备忘单。 在 JMP 15 中，这些是左侧的任务，常见的数据管理任务；这不是一份详尽的清单。 |
| 中间一栏显示了如何通过在 JMP 中点击来完成这些任务。 右侧列出了提取可重用脚本的方法。 所以我不会在这里介绍所有内容。 |
| 但是，是的，这是供您以后参考的。 让我们进入演示。 我将展示如何解决 Mia 在组件数据表中发现的一些问题。 我将从 JMP 15 开始。 |
| 我们要讨论的第一件事是一些色谱柱问题，改变 |
| 改变 |
| 数据类型、建模类型等等。 现在，如果您只关心点击 |
| 在 JMP 中，您通常会做的是，例如湿度。 这是您会记得的专栏 |
| 其中有一些文本，它被错误地作为字符列输入。 因此，要通过点击来解决此问题，您通常需要右键单击，进入列信息，然后在此处解决这些更改。 |
| 这是在 JMP 15 中不会留下可用脚本的 JMP 任务之一。 因此，为此，我们将使用数据清理脚本助手。 那么我们开始吧。 |
| 它在add ins菜单中，因为我已经安装了，你也可以安装它。 数据清理脚本助手，我们需要的工具是Victor the Cleaner。 这是一个 |
| 用于对列进行更改的图形用户界面，因此我们可以在此处处理数据类型和建模类型。 我们可以重命名列，我们可以更改列的顺序，删除列，然后保存脚本。 所以让我们在这里做一些改变。 |
| 对于湿度，这是导致其以文本形式出现的 N/A 值。 我们要将其从字符变量更改为数字变量。 我们要将其从名义更改为连续。 |
| 我们还确定了批号需要...需要更改为标称；零件编号也需要更改为名义编号，并且流程（现在是一个编号）也应该是 |
| 名义上的。 |
| 很棒的技术。 所以这对我来说没有用。 让我们删除设施列。 我将在此处通过单击其名称来选择它，然后单击“删除”。 |
| 以下是米娅提到的一些外观变化。 废品率位于我表格的末尾。 我想早点搬走。 之后我会把它移到第四个位置 |
| 顾客号码。 因此，我们选择它并使用箭头将其按顺序向上移动到直接位于客户编号之后。 |
| 我要做的最后一个更改是采用压力变量并对其进行重命名。 |
| 我所在组织的工程师将这一列称为 psi。 这就是我想给该专栏起的名字。 好的，这就是我想要在这里进行的所有更改。 |
| 我有一些选择要做。 我可以决定脚本是否保存到数据表本身。 这将在左上方面板中创建一个小脚本部分。 |
| 哪里保存到自己的窗口，我们保存到脚本窗口吧。 您还可以选择单击“确定”时是否执行指定的清理操作。 让我们保持执行并单击“确定”。 |
| 现在您将看到所有这些更改均已完成。 事物已重新排列，列属性已更改等。并且 |
| 我们有一个脚本。 我们有一个脚本来实现这一点。 它在自己的窗口中，这个小程序将成为基础。 我们将围绕它构建我们的数据管理脚本。 让我们保存这个吧。 我要把它保存到我的桌面上。 我将称之为 |
| v15 策展脚本。 |
| 更改建模类型、更改数据类型、重命名事物、重新排序。 |
| 这些都来自维克多。 我将在我的代码中记录这一点。 最好在代码中留下一些注释，以便稍后阅读。 我要留下一张纸条，说明这是来自 Victor 工具。 |
| 假设来自 DCSA 的数据清理脚本助理 Victor。 这是一条评论。 两条斜线构成一个 |
| 程序中的一行；这是一条评论。 这意味着程序解释器不会尝试将其作为程序代码执行。 它被认为只是一个小注释，您可以在上面看到它呈绿色。 |
| 在脚本中给自己留下一些评论是个好主意。 好吧，我们继续吧。 |
| 我要解决的下一个管理任务是供应商专栏。 米娅告诉我们这里有一些问题需要解决。 |
| 我们将为此使用重新编码工具。 Recode 是 JMP 15 中的工具之一，它留下了自己的脚本，只需知道从哪里获取它即可。 因此，让我们重新编码并获取脚本，右键单击 |
| 重新编码。 |
| 我们将修复这些数据值。 我将从红色三角形开始。 让我们首先将所有文本转换为标题大小写，从而清除此处的小写 Hersch 值。 |
| 我们还可以修剪多余的空白、多余的空格字符。 这清理了安德森的领先空间。 好的。 |
| 因此，您在重新编码工具中所做的所有更改都会记录在此列表中，如果您愿意，您可以循环浏览并撤消它们，重做它们并循环浏览该历史记录。 |
| 好吧，我还需要做一些改变。 我会手动制作。 让我们把赫什一家、考克斯一家、所有安德森一家聚集在一起。 |
| 特鲁特纳和沃利已经是正确的了。 我要做的最后一件事就是解决这些缺失的值。 我们会将他们分配到各自的失踪类别中。 |
| 这就是我的重新编码过程。 我已经完成了我需要做的事情。 如果我只是点击，我会继续点击重新编码，然后我就完成了。 但请记住，我需要得到这个脚本。 为此，我将转到红色三角形。 |
| 进入脚本部分，让我们将该脚本保存到脚本窗口中。 |
| 在这里，它被保存到自己的脚本窗口中，我只是将该部分粘贴到正在处理的管理脚本的底部。 |
| 那么让我们看看。 我只是要从这里拿走一切。 我什至不需要看它。 正确的。 我不必是程序员，Control C，直接粘贴在底部即可。 让我们给自己留下一个注释，这是来自重新编码的红色三角形。 |
| 好的，我可以关闭这个窗口了。 我不再需要它了。 并将这些更新保存到我的管理脚本中。 这就是重新编码和你的方式 |
| 得到 |
| 其代码。 |
| 好的，那么我们接下来要解决的任务是计算 |
| 一个产量。 哦，对不起。 我要做的是实际执行该重新编码。 现在我已经保存了脚本，让我们执行重新编码。 这就是重新编码的供应商栏。 完美的。 |
| 好吧，让我们计算一下收益率列。 这有点多余，我意识到我们已经有了废品率， |
| 但出于讨论的目的，让我们向您展示如何计算新列并提取其脚本。 这是 JMP 15 中的另一个位置，如果您知道在哪里查找，您可以轻松获取脚本。 所以制作我们的产量栏。 |
| 新列，双击此处，将其从第 16 列重命名为“yield”。 |
| 让我们为其分配一个公式。 |
| 为了计算产量，我需要找出每批中有多少好单位，因此这将是批次大小减去报废的数量。 |
| 这就是我每批中拥有的好单位的数量。 我将把它除以总批量大小，这是我的产量列。 是的，您可以看到这里的收益率是 0.926。 |
| 废品率为 0.074，1 减去产量。 超好的。 计算是正确的。 现在我已经创建了收益列，让我们获取它的脚本。 这是技巧，右键单击，复制列。 |
| 右键单击，复制列。 |
| 粘贴。 就是这样。 向数据表添加新列。 它被称为产量，这是它的公式。 |
| 现在，我说，你不需要了解任何编程，我想这是一个非常小的例外。 你可能已经注意到了 |
| JSL 中每一步末尾都有分号。 这分隔了不同的 JSL 表达式，如果您在脚本底部添加新内容，您需要确保中间有一个分号。 所以我只输入一个分号。 复制列 |
| 函数没有添加分号，所以我必须手动添加它。 |
| 好吧，很好。 这就是我们的收益栏。 接下来我要谈的是这个。 |
| 我的进程标记为 1 和 2。 这不太友好。 我想给他们更多的描述性标签。 我们将调用流程编号 1：生产；进程号 2，实验性的。 我们将使用值标签来做到这一点。 |
| 值标签是列属性的一个示例。 您可以添加到列中的不同列属性的完整列表。 |
| 这就是诸如测量单位之类的东西。 这就像如果你想改变图表中的显示顺序，你可以使用值排序。 |
| 如果您想为质量分析添加控制限或规格限或历史西格玛，您也可以在此处执行此操作。 |
| 好吧。 因此，所有这些都是我们添加的列属性，以及添加到列中的元数据。 |
| 我们将需要使用数据清理脚本助手来访问 JSL 脚本来添加这些列属性。 我们是这样做的。 首先，我们像往常一样通过点击添加列属性。 我要添加我的价值标签。 |
| 流程编号 1，我们称之为生产。 添加。 |
| 进程号 2，我们将其称为实验进程。 |
| 通过添加值标签列属性， |
| 我现在在数据表中得到了很好的标签。 我看到的不是流程 1 和流程 2，而是生产和实验。 |
| 数据清理脚本助手。 我们会选择财产复印机。 |
| 弹出一条小消息，表示列属性脚本已复制到剪贴板，然后我们将返回到正在处理的脚本。 |
| 从 DCSA 属性复印机。 |
| 然后粘贴，控制V进行粘贴。 我们需要分配这两个值标签的脚本。 完成。 |
| 非常好。 好的，我还有一个数据管理步骤要执行，这是我们需要数据清理脚本助手的另一件事。 |
| 比方说，我们只想考虑该数据表中真空关闭的行。 正确的。 因此，这些行共有 313 行。 |
| 我只想删除该数据表中真空打开的行。 因此，通过点击执行此操作的方法是选择这些内容，就像我现在所做的那样，然后运行表子集命令。 |
| 为了获得可用的代码，我们将不得不再次使用数据清理脚本助手。 因此，以下是如何将此数据表子集化为仅真空关闭的行。 首先，我要使用，在行菜单下，在行选择子菜单下，我们将使用这个 SelectWhere |
| 命令以获得一些可重用的选择脚本。 我们将选择真空关闭的行。 |
| 在单击“确定”执行该选择之前，我将再次转到红色三角形，将脚本保存到脚本窗口。 |
| Control A. Control C 复制该内容，然后再次粘贴 |
| 从行。 |
| 选择地点 |
| 控制 V。因此，JSL 代码选择真空关闭的行。 现在我需要再一次 |
| 需要使用数据清理脚本助手来获取选定的行。 哦，让我们首先实际执行选择。 |
| 就在那里。 现在选择了行，我们将再次添加插件，数据清理脚本助手，子集选定的行。 |
| 系统提示我命名包含数据子集的新数据表。 我们称之为真空，真空关闭。 这是我的新数据表名称。 单击“确定”，将出现另一条消息，表明子集脚本已复制到剪贴板。 |
| 所以我们将它粘贴到底部。 |
| 就在那里。 |
| 现在，这就是我们在 JMP 15 中使用的完整数据管理脚本，让我们来看看在实践中使用它的情况。 我将关闭我们一直在处理的数据表，并对我们的管理进行更正。 让我们关闭它并恢复到 |
| 凌乱的状态。 |
| 确保我使用的是正确版本的 JMP。 |
| 好的。 是的，就是这里，混乱的数据。 假设有一些新行进入，因为它是生产环境，并且新数据一直在进入。 我需要重播我的数据管理工作流程。 |
| 运行脚本。 |
| 它执行了所有这些操作。 请注意值标签。 请注意，湿度是连续的。 请注意，我们仅对真空关闭的行进行子集化。 整个工作流程 |
| 现在可以使用 JSL 脚本重现。 这就是您在使用 JMP 15 时需要牢记的内容。 有些工具可以直接提取 JSL 脚本；对于其他人，您将使用我的插件，即数据清理脚本助手。 |
| 现在我们将向您展示这在 JMP 16 中是多么有趣和多么简单。 我不会完成整个工作流程 |
| 再说一遍，因为这有点多余，但让我们回顾一下我们经历过的一些事情。 我们现在处于 JMP 16，我将打开日志。 |
| JMP 16 中的日志看起来有所不同，您很快就会看到其中一些差异。 让我们打开杂乱的组件数据。 |
| 这里是。 您会在日志中注意到它有一个部分说我已经打开了混乱的数据表。 还有下面这里。 这是完成的 JSL 脚本 |
| 我们刚刚做了什么。 所以这就像一个运行日志，它会自动捕获您需要的所有脚本。 它还没有完成。 |
| 仍在添加新功能。 我，我认为这将会持续下去。 |
| 但这种增强的日志功能已经非常非常有用，它涵盖了您的大部分数据管理活动。 |
| 我还应该提到，现在我向您展示的是 JMP 的早期采用者版本。 它是早期采用者版本 5。 所以当我们完全释放 |
| JMP 16 的生产版本将于明年初推出，它可能会与您现在看到的有所不同。 |
| 好吧，让我们继续并再次执行其中一些数据管理步骤。 我不会详细介绍整个工作流程，因为这会是多余的。 让我们做其中的一些。 |
| 我会回顾一下我们过去需要维克多做的一些事情。 在 JMP 16 中，我们不需要数据清理脚本助手。 我们只需像往常一样进行操作并点击即可。 |
| 因此，湿度，我们将从字符更改为数字，从标称更改为连续，然后单击“确定”。 这是结构化日志中的内容。 它有 |
| 捕获了 JSL。 好了，回到数据表。 我们将把批次号、零件号和流程的建模类型从连续更改为标称。 |
| 这样就完成了。 这也已记录在日志中。 我们要删除设施列，该列只有一个值，右键单击“删除列”。 那已经消失了。 |
| PSI。 |
| 好的，这些就是所有工具...我们在 JMP 15 中的 Victor 中所做的所有事情。 在 JMP 16 中，所有这些都留下了 JMP 脚本，我们可以在此处复制和重用该脚本。 美丽的。 |
| 好的。 我将向您展示多一步。 让我们展示真空子集已关闭。 JMP 16 中的操作要简单得多。 我们需要做的就是 |
| 选择所有关闭的真空吸尘器；我什至不需要使用行菜单，我只需右键单击这些关闭之一并选择匹配的单元格，即可选择真空关闭的 313 行。 然后，像往常一样，执行子集，选择仅对选定的行进行子集化，表子集 |
| 我们将创建一个名为“vacuum off”的新表，该表仅包含我们选定的行，并且将保留所有列。 开始了。 |
| 就是这样。 我们刚刚执行了所有这些数据管理步骤。 这是结构化日志中的样子。 |
| 现在，为了使其成为可重用、可重现的数据管理脚本，我们需要做的就是出现红色三角形，将脚本保存到脚本窗口。 我将把它作为 v16 管理脚本保存到我的数据...到我的桌面。 |
| 就是这样。 这是整个脚本。 因此，让我们关闭 JMP 16 中的所有数据，然后向您展示重新运行该脚本的情况。 |
| 现在我回到了 JMP 16 的主窗口。 这是我的策展脚本。 您会注意到第一行是打开命令，因此我什至不需要打开数据表。 事情就在这里排队发生。 |
| 我需要做的就是，当有新数据传入并且该文件已更新时，执行数据管理步骤所需要做的就是运行脚本。 |
| 就是这样。 所有管理步骤和 313 行的子集。 这就是使用 JMP 16 中的增强日志来捕获所有数据管理工作并将其更改为可重现的脚本。 |
| 好吧，这里是 JMP 15 备忘单，再次提醒您，这些，这是您现在在 JMP 15 中提取可重用代码时需要了解的内容，您不必担心这个我们发布 JMP 16 后就这么多 |
| 2021 年初。 |
| 最后，Mia 向您展示了如何在 JMP 中实现数据管理。 这是一个探索性和迭代的过程，您可以通过点击来识别问题并修复它们。 |
| 当您的数据定期更新为新数据时，您需要自动化该工作流程以节省时间 |
| 还要记录你的过程，并在你稍后回来查看你做了什么时给自己留下痕迹。 |
| 自动化过程是将您的点击活动转换为可重用的 JSL 脚本。 |
| 我们讨论了如何在 JMP 15 中结合使用内置工具和数据清理脚本助手中的工具来实现这些目标。 |
| 我们还为您提供了 JMP 16 的预览，以及如何使用增强的日志自动被动捕获您的点击数据管理活动，并留下漂亮的可重复使用的文件 |
| 可重复的数据管理脚本。 |
| 好的。 这就是我们的演讲，非常感谢您的宝贵时间。 |
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