Hintergrund: JSL-automatisierte Datenanalyse-Pipelines eignen sich hervorragend für routinemäßige Datenabfragen, Transformationen und Visualisierungen. In jeder Organisation müssen jedoch auch neue Ansätze für die Datenanalyse improvisiert werden. Vollautomatische Datenanalyse-Pipelines sind zwar leistungsstark, helfen ihren Benutzern jedoch nicht immer, die JMP-Lernkurve zu überwinden, und können die "erlernte Hilflosigkeit" fördern.
Vorschlag: Ich denke, es wäre schön, JSL zum Starten gängiger JMP-Plattformen (Zusammenfassung, Anpassungsmodell usw.) mit verschiedenen Feldern zu verwenden, die mit verschiedenen Spalten vorab ausgefüllt sind. Obwohl Benutzer jetzt einen zusätzlichen Klick ("OK") ausführen müssen, um ihre Routineanalysen durchzuführen, hilft ihnen das vorab ausgefüllte Modal (1) dabei, die Verwendung dieser JMP-Plattformen für improvisierte Analysen besser zu verstehen und (2) Improvisationsdaten zu optimieren Analysen, die die Routineanalyse als Ausgangspunkt verwenden.
Ich kann mir ein paar Möglichkeiten vorstellen, um dieses Ergebnis mit JSL im aktuellen Zustand zu hacken, aber diese Hacks sind unelegant. Dazu müssen Sie die Routineanalyse bis zum Abschluss durchführen und anschließend die Plattform neu starten oder einen Klick auf die Rückruftaste automatisieren.
