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一个黑暗的故事：使用JMP®进行视觉讲故事（2021-EU-30MP-792）

级别：中级

 

SAS JMP研究统计测试员Caleb King

 

在本演讲中，我们说明了如何使用JMP中的各种图形功能（包括JMP 16中的新功能）来帮助讲述数据的故事。 使用联邦调查局（FBI）1991年至2019年间关于举报的仇恨犯罪的数据库，我们将演示JMP图形工具箱中的关键工具（例如图小图和交互式功能修改）如何引导观看者获得新见解。 但是乐趣并不止于图表。 我们还将展示如何通过创建表格脚本将数据分组为较小的数据集，让观众“选择他们自己的冒险”，每个脚本都有自己的图形，这些图形可以为整体叙述提供新的视角。 不用担心 并非所有的事物都像看起来的那样黑暗...

 

 

自动产生的笔录...

 

扬声器	成绩单
迦勒·金（Caleb King）	您好，我叫Caleb King，我是JMP软件的开发人员。 我专门从事实验设计小组，但今天我要
	讨论了一些其他问题，并讨论了如何使用JMP中的图形和其他工具来帮助您对数据进行视觉讲故事。
	现在，我选择的数据集是...来说明联邦调查局收集的仇恨犯罪数据，因此也许有点争议数据集，但也与正在发生的事情非常相关。
	我的目标是使其更具说明性，因此我将逐步介绍以前创建的几个图形
	对于此数据集。 我并不一定要向您展示我如何制作图表，但目的是为您举例说明如何使用JMP。
	因为，就像我说的那样，视觉叙事因此要利用互动性来帮助人们看图并与之互动
	可能要问更多问题，也许您会在回答过程中回答他们的一些问题。 但是要鼓励数据探索，这就是我们在JMP所做的一切。
	因此，让我们开始吧。
	首先，我将为您简要介绍一下数据集本身，因此，我将在此处进行一些滚动。 所以有很多关于
	事件发生的地方。
	随着事件的继续，以及发生该事件的日期。 您有一些关于违法者的信息
	以及所犯的罪行，罪行类型。 再次提供一些基本信息，说明事件中出现了哪种偏见。 有关受害者的一些信息。
	以及总体辨别类别，然后提供一些有关纬度和经度的其他信息（如果有），以及一些我将使用其他图形的人口。 现在，为了清楚起见，
	美国联邦调查局（FBI）定义仇恨犯罪是任何
	发生的犯罪行为是由于对特定群体的偏见引起的。 因此，这种偏见可能是种族的，反对宗教，性别，性别认同等。
	因此，只要犯罪是由特定偏见引起的，就将其视为仇恨犯罪，并且此数据包含所有已发生的事件。
	由FBI收集，一直追溯到1991年，直到2019年。 我没有2020年的数据，确实会如此有趣，
	但这是因为FBI愿意花一些时间，并确保在实际创建报告之前彻底清洁和准备好数据。 所以
	您可以放心，只要他们花了很多时间和精力来确保这些数据是准确的，它们就可以放心使用。
	好了，让我们开始吧，并对数据做一些基本的可视化汇总。 因此，我将从此处运行此小表格脚本开始。 而所有这些基本上就是给我们
	每天都有一个计数，因此，根据特定的偏见，每天发生了多少事件。 由此，我将创建一个基本图，在这种情况下，它是一种简单的线图
	在此显示整个范围内每天发生的事件数。 这样您就可以获得全部...您可以看到1991年至2019年的整个数据范围
	以及发生了多少事件。 现在，这本身可能会是一个很好的静态图像，因为您会有所了解
	事件数量下降的地方。 实际上，在这里我将稍微更改轴设置。 让我们看一下，我们以50s为增量，让我们以20s为增量。 好了
	因此，您可以进行一些交互...交互。 我们更改了比例尺以对其进行细化，以更好地理解
	平均有多少个事件。 我进行了一些分发，平均每天大约发生20次事件
	我们在这里看到的。 当然，现在，您可能想知道为什么我还没有解决我们在数据中看到的两个峰值。
	所以是的，显然有两个非常高的峰值。 所以，如果这是
	任何其他类型的软件，您可能会说，好吧，我想研究一下。 因此，您可以返回尝试的数据，
	知道，找出那些日期在哪里，也许尝试展示一些图表或进行一些分析以显示那里发生了什么。 好吧，这是JMP，我们有一些可以
	对此有所帮助，这是我们在JMP 15中引入的称为graphlets的功能，它的工作原理是这样的。 我只是要徘徊和繁荣。
	出现了一个小图形，可以帮助您进一步总结此时的情况。 因此，在这种情况下，有很多信息。
	我们将首先注意到日期，即1992年5月1日。 因此，如果您熟悉美国历史，可能会知道这里发生了什么，但是如果没有，
	您可以通过单击图表来获得一些其他线索。 所以现在你会看到我在向你展示
	由事件的特定偏见引起的事件。 因此，我们在这里看到，大多数事件都是针对白人的，然后是黑人或非裔美国人，这一事件一直持续下去。
	我想在这里给出答案，因为发生在罗德尼·金（Rodney King）在加利福尼亚骚乱期间发生的事件。 罗德尼·金，
	一名非裔美国人，不幸被一名警察杀害，并导致了很多反弹和骚乱
	大约在这个时候。 因此，这就是我们在特定数据点中捕获到的内容，如果您不知道，则至少可以使用此信息来尝试开始并继续寻找...在网上寻找发生了什么。
	我们可以在这里做同样的事情，而且峰值很大。 再次，我将使用悬停图形，将鼠标悬停在它上面。 我会停下来让你看看。 因此，我们来看看日期，即2001年9月12日。 这本身就是一个很大的线索
	至于发生了什么。 但是，如果我们在这里查看故障，我们可以看到大多数事件是针对穆斯林信仰，
	阿拉伯种族或其他类似种族或血统。 在这种情况下，我们可以清楚地看到
	在9月11日的不幸事件之后，随后发生的恐怖袭击发生在第二天，
	具有相似种族，相似信仰等的成员，因此我们当时发生了不幸的反弹。
	因此，仅通过这张图和其中的一些交互性，我们就已经能够收集到很多信息，在您可能希望进一步研究的领域中获得了很多高级信息。
	但是我们可以继续前进。 现在，JMP 16中的新功能是，因为我们在X轴上有日期，所以我们实际上可以将日期分类为更大的类别，因此在这种情况下，我们按月对其进行分类。
	而且我们看到情节消失了。 所以这就是我要做的。 我将重新运行它，让我们看看。
	好了
	你永远不知道会发生什么。 在这种情况下，这就是应该发生的情况；不用担心
	因此，我们按月对它进行了分箱，并且在这里注意到了一个有趣的模式。 似乎有些季节性趋势正在发生，让我们使用悬停图形来帮助我们识别可能发生的情况。 因此，我将鼠标悬停在最低点上。 所以如果我那样做
	我们可以看到，一月，十二月，可以。 有趣的。 让我们将鼠标悬停在另一个十二月。
	还有一个十二月。 嗯，在这种情况下，实际上可能会有一些实际的季节性趋势。 在冬季，我们似乎跌至最低点。
	实际上，如果我返回到数据表，我实际上已经看过了。 这是我在探索该技术时发现的，并且我已经创建了一个图来解决该问题。
	因此，这是我根据此内容创建的，从某种程度上来看，您知道本月内多年来的事件数量有何变化。
	在这里，我们可以看到它们的平均趋势，但是我们也看到很多变化，尤其是在9月，因为那里出现了巨大的峰值。
	所以也许我们需要一些更合适的东西。 因此，我将打开控制面板，然后让我们选择中间值。 这样更健壮，也许看一下四分位间距，这样我们就更健壮了一点
	要使用的指标。
	因此，我们再次看到了季节性趋势，因此冬季似乎肯定有很大的下降
	而不是在春季和夏季的几个月达到顶峰。 现在
	这可能是某人可能想进一步研究并研究这种情况发生的原因。
	您可能有自己的解释。 我个人的解释是，我相信圣诞节的精神非常强大，可以克服人们在12月可能产生的任何憎恨或偏见。
	同样，这只是我个人的喜好，您可能有自己的爱好。 但是再说一次，我只用一个图就发现了这种趋势，
	进行另一种情节以进一步探索。 因此，仅凭这一情节，我就鼓励了更多的研究。 而且我们可以继续。
	因此，让我们来看一下，让我们按年份进行分类，如果这样做，我们可以清楚地看到这种总体趋势。
	因此，我们看到90年代末期在2000年代初左右达到顶峰，然后逐渐下降，这几乎是线性的，
	直到它在2010年代中期达到中点，然后才开始再次上升。 因此请记住，在我们显示的其他图中您可能会看到类似的趋势。 但是再一次，让我们退后一步，只是意识到在这个情节中，我们看到了不同的
	数据方面。 我们甚至
	回答了一些问题，但我们可能还会提出更多问题。 这种季节性趋势如何？
	而且，如果您不知道我告诉您的那些事件，那这些特殊事件是什么？ 这就是JMP图形交互性的美丽之处，它允许用户仅在一种特定的介质中参与，探索和鼓励所有这些。
	好的。
	我们继续吧。 所以我提到，这是一种视觉上的讲故事，因此您可以将其视为序幕，也可以看作是整体视图。 什么...什么
	总体情况如何？ 现在让我们来看看演员的种类，
	也就是说，谁在犯这些类型的罪行？ 他们是谁对他们的？ 我们可以找到哪些信息？ 所以我在这里
	再次创建了一个图，以帮助您回答这一问题。 现在，这可能是一个好的开始。 在这里我创建了一个热图
	然后，在这种情况下，根据罪犯的种族与他们的特定偏见来强调计数。 所以我们看到
	发生了很多事情，在这种情况下，我已经对列进行了排序，因此我们可以看到发生了很多事情。 大部分在这里
	左上角，这里没有太多活动，我想这是个好消息。 有很多偏见，没有很多事情发生，大多数发生在这个角落。
	现在，这可能是个好地方，但这里又有很多开放空间。 因此，也许我们可以尝试一些事情，以强调发生的事情。 因此，我可以做到的一种方法是，我将来到X轴，然后按计数进行大小调整。
	现在您将在这里看到，我在幕后隐藏了一些东西。 我实际上会在这些标签上放一个标签，一个百分比标签。
	之前发生的事情太多了，您甚至看不到它，但是现在我们可以实际看到其中的一些信息。 因此，相对于计数而言，这是一种很好的总结方法。
	但是，即使仅凭可视化效果，我们也可以清楚地看到，最大的偏见是针对黑人或非裔美国人，然后是犹太人，然后是低谷，直到这里几乎没有。 因此，仅通过查看X轴，就可以为您提供许多有关正在发生的事情的信息。
	我们可以对Y进行同样的操作，因此，再次按尺寸进行大小计算。
	同样，在尺寸以及如何调整轴的范围内，还有很多信息。
	在这个案例中，我们包括...我们确实强调了那个角落，因此我们可以清楚地看到谁是顶尖球员。 在这种情况下，大部分是
	罪犯是白人或不知名的种族，他们与非裔美国人竞争，下一个种族是对犹太人，然后
	反白，然后它会不断下降。 因此，我们在这里获得了一个很好的小摘要，说明正在发生的事情。 现在，您可能已经注意到，当我徘徊时，我们看到了一个小圆圈。 那是我的graphlet指示器，因此我再次在这里有了一个工具。
	我们已经进行了一次又一次的交互，这可能是一个很棒的静态图像，但是让我们使用JMP的功能，尤其是那些graphslet，
	进行互动，看看我们能找出什么进一步的信息。 因此，在这种情况下，我将鼠标悬停在这里。
	在这里，是由我们的图形大师Xan Gregg提供的图形，在这种情况下，是一个打包的条形图。 在这种情况下，您不仅可以看到，而且，
	哪些人正在实施这些犯罪，针对谁，您可能要问的下一个问题是什么类型的犯罪？ 好吧，我已经用一个graphlet为您解答了。
	我们可以在这里看到最大的攻击...压倒性的进攻类型是恐吓，其次是简单而又加重的进攻，然后是其余的一切，这就是包装好的条形图的美。
	我们可以看到所有其他类型的违法行为。 如果将它们全部堆叠在一起，它们甚至不会进行比较。 他们甚至没有打破前三名。
	因此，您可以了解许多……这些类型的犯罪，以及它们的主导程度。
	现在，您可能还有另一个问题，好吧，我们已经看到了演员，我们已经看到了他们正在采取的行动，
	但是这有一个时间方面。 显然，这是随着时间的推移而发生的，那么这是一成不变的事情吗？ 趋势发生了变化吗？ 出色地，
	没有恐惧。 Graphlets再次获救。 在这种情况下，我实际上可以向您显示这些趋势。 所以在这里我们可以看到
	类型...恐吓事件的数量随时间而改变？ 再一次，我们看到这种模式似乎遵循了总体趋势。
	大约在90年代末达到顶峰，然后是陡峭的趋势...几乎呈线性下降，直到2010年代中期，然后才再次出现上升趋势。
	再一次，我们也许可以看到这种趋势和其他趋势。 我不会单击以放大，但是您可以从这里的情节中看到，这里的简单攻击和加剧攻击的趋势以及那里的一点点。
	而且您可以继续探索。 因此，让我们看看针对非裔美国人的未知数，看看那里可能会有什么不同。 在这种情况下，我们可以清楚地看到
	在这种情况下，实际上有两种类型的犯罪占主导地位，即财产的破坏或损坏（如果您考虑一下，这可能是有道理的；如果您看到财产遭到损坏，则很有可能不知道是谁做到了）
	和恐吓是最主要的。 再说一次，您可以...关于这的好处是悬停标签会持续存在，因此您可以再次查看并查看那里发生了什么趋势。
	因此，在这种情况下，我们看到有损坏的地方实际上有两个高峰，在2000年代初期90年代末期曾在这里达到高峰，然后再次下降。 在受到威胁时，我们看到了与以前相似的趋势。
	同样，在一个图形中，包含了很多信息，您作为用户可以与您互动以尝试强调某些关键区域，然后您作为用户可以直观地看到...只是看着它并进行交互有了它，就可以玩耍并收集很多信息。
	好的。
	让我们继续前进。 现在您会注意到，在报告机构中，大多数是城市/县级机构
	警察局等等，但是这里也有一些大学。 因此，也许有人对研究大学中正在发生的事情感兴趣。
	因此，我创建了这个漂亮的小表格脚本来回答这个问题。 现在这次
	我一直在运行表脚本，我提到过，我不会在幕后走太多，这只是说明性的。
	在这里，我将让您窥视一下，因为我不仅要向您展示图形的功能，而且还要向您展示表格脚本的功能。 现在，如果您熟悉JMP，
	您可能知道，表格脚本很好，因为我可以保存分析，可以保存报告，甚至可以像上一个一样使用它来保存图形...就像上一个脚本一样，因此您可能没有注意到你也可以保存
	脚本来帮助运行其他表和摘要表等等。 因此，让我向您展示这里发生的一切，实际上，当我运行脚本时，实际上创建了两个数据表。
	您只看到一所大学，因此在这种情况下，我首先创建了选择所有大学的数据表，然后从该数据表中创建了一个摘要，然后关闭了旧的大学。
	然后我还添加了一些图形。 因此，在这里我将不做太多详细的设置，因为我想将其保存在下一个之后。 我会给你一个提示。 它基于JMP 16中的一项新功能，该功能将使您真正惊奇。
	好吧，让我们回到...对不起...大学事件。
	在这里，我再次保存了表脚本。 这将向我们展示一个图形。
	因此，在这里我们可以再次看到包装好的条形图，在这里，我向您展示哪些大学发生的事件最多。 再说一次，这本身可能是一个非常好的标准图形。
	您可以看到，哪所大学似乎发生的事件最多，再次很高兴看到没有一个真正的主导事件。 您仍然可以打包其他大学
	在他们之上，没有人在统治一个或另一个。 因此，这本身就是一种好消息，但这又是一个时间方面。 所以
	这些可能是...密歇根大学安阿伯分校吗，他们一直以来都遇到麻烦吗？ 他们是否……会一直保持领先地位？ 他们只是碰巧度过了糟糕的一年吗？ 再次，graphlet进行了营救。
	在这种情况下，
	您会在这里看到一个有趣的情节。 您可能会说，这是什么东西？ 看起来它属于装饰艺术博物馆。 什么...
	这是什么样的情节？ 好吧，这实际上是我们以前见过的。 我只是在使用JMP 16中的新功能，因此我将给您幕后的外观。
	在这种情况下，我们可以看到，这实际上是一个热图。 我所做的一切
	是我经常做的一个花样，就是用两种不同的方式强调事物，所以不仅要按颜色强调计数（这是您通常在热图中所要执行的操作），而且白人是缺失的项目，我现在也可以在JMP 16中按大小强调。
	因此，我认为这又回到了我们之前确定轴尺寸的位置。 它强调...帮助强调某些区域。 因此，在这里我们可以看到，针对非裔美国人的事件可能存在一些问题，
	与过去发生的所有其他事件相反，这一直很稳定，2017年显然是特别糟糕的一年。
	现在，这里没有多余的悬停标签了。
	我要做的就是汇总数据，但是没关系。
	它本身就为您提供了很多信息，因此，这是JMP 16中出现的新事物，可以再次帮助您进行强调。
	再说一次，我们可以继续。 我们可以看看其他大学，所以在这里，这可能是一所大学的例子，在那里他们似乎经历了一段非常糟糕的时期，
	马里兰大学公园分校，但随后有一个地区
	事情真的很好，所以您可能有兴趣知道，发生了什么事使这段美好的时光呢？
	大学是否制定了一些措施，他们的所作所为似乎使计数，事件数量大大减少？ 这可能值得研究。
	您可以继续查看该问题是否是系统性的问题，在这种情况下，好像似乎只有一个非常糟糕的一年占据了主导地位，总体而言，他们表现还不错。
	他们做得很好。 同样，这可能是另一个。 他们很早就度过了一段糟糕的时光，但最近他们的表现一直不错，
	等等。 因此，再次强调这种互动性，
	并且在这种情况下，它具有JMP 16中的一些较新功能。 现在，在我们过渡到最后一个之前，我要坦白。 我有点喜欢地图，所以我真的很喜欢地图以及与地图有关的任何类型的数据分析。
	我不知道为什么 我真的很喜欢，因此很高兴向您展示下一个，因为现在我们看一下事件的地理位置。
	但是我也很兴奋，因为我相信这确实突出了表脚本和JMP图形（尤其是悬停图形）的强大功能。
	希望这也能使您兴奋，所以让我们运行它。 现在，这将花费一些时间，因为此表脚本实际上正在进行很多工作。 它正在创建一个新表。 它在该表中也做了很多功能
	和计算很多东西。 因此，在这里，我们不仅要获取信息，而且靠近尾端的很多这些列都是在幕后计算出来的。
	现在，我必须花一点时间来讨论我将要使用的特定指标。 不久前，我在JMP社区（community.jmp.com）上写了一个博客，名为“犯罪率难题”，
	如此无耻，但在那儿，我谈到了通常在举报事件（尤其是犯罪事件）时如何知道，
	通常我们知道您不只是想报告原始计数，因为
	可能在某个特定区域存在大量计数，大量事件，仅因为那是...那里存在问题吗？
	还是因为那里只有很多人？ 因此，我们当然会发生很多事件，因为只有很多人。 当然，人们
	报告事件发生率。 现在这很好，因为每个人现在都在一个公平的竞争环境上，但是这样做的一个副作用是它往往会提高
	人口少的地方。 本质上讲，如果分母较小，则正因为如此，您往往会拥有较大的比率。
	因此，这是一种不幸的副作用，在那儿，我谈到了一个有趣的案例，即我们拥有一个人口非常少的地方，而这个地方的确膨胀了。
	以及某些人是如何处理的。 我尝试解决此问题的一种方法是通过使用加权事件发生率，从本质上讲，
	我以您的事件发生率为准，但随后以多少比例对您进行加权...
	请问...基本上是您那里有多少人的体重。 在这种情况下，我具有特定的权重，基本上可以对人群进行排名，
	因此，最大的地方排名最小。 但是，在这种情况下，有50个州，因此人口最多的州将拥有一个
	等级为50，最小州的等级为1。 如果您将其除以最大排名，那实际上就是您的体重，因此这是一种放置方式
	一个与您的总人口相对应的权重，这里的想法是，如果您的事故发生率能够克服这一重量损失，那么您可以，
	那么这意味着您可能是一个值得研究的人。 所以它试图抵消
	那个通货膨胀，仅仅是由于人口少。 如果您还比较小，但是您的事故发生率足够高，可以从根本上克服体重，
	我们可能想调查一下您。 希望这不是太多信息，但这是我将主要使用的指标，因此我将运行脚本
	和
	开始了。 因此，首先我得到了一个简单的折线图，该图显示了所有状态随时间的加权事件发生率。
	现在，我将在此处使用一项新功能。 我们可以在这里看到新泽西似乎占主导地位。 再次互动，我们实际上可以单击以突出显示它。
	我们要做一些新的事情，尤其是在JMP 16中。 我要右键单击此处，然后要添加一些标签。 所以让我们做一个最大值，让我们做最后一个值
	只是为了比较。
	因此，在这里我们可以看到...在90年代初期，这里的峰值大约是每1,000个事件中有11.4个事件（这是加权事件发生率）。
	然后，我们看到下降的趋势，似乎总的事故率下降了大约相同的水平，然后在这里再次开始达到峰值。
	2019。再次，仅提供一些简短的数字，这本身就是一个有趣的图，但是正如您所看到的，我的小图形指示器正在运行，因此还有更多。
	这是地图部分进入的地方。 因此，我将鼠标悬停在特定点上。
	在这种情况下，不仅
	您能看到总体汇率的某种情况吗，我实际上可以为您细分，在这种情况下是按县划分的。 所以在这里我给
	县按当年的事件总数计算。 同样，这是时间方面的问题，因此向您显示了特定年份的快照，在本例中为2008。
	但是，也许您对整体趋势感兴趣，所以可以做到这一点的一种方法是，嘿，这些都是图形图。 我可以回去，将鼠标悬停在另一个位置上，拉起该图，点击它进行缩放，
	根据需要重复。 您可以这样做，也可以使用在准备此演示文稿时实际上发现的新技巧。
	让我们取消隐藏...注意这里，我们有一个本地数据过滤器。 这实际上是这些图子背后的关键。
	我要到今年来，将其建模类型更改为名义模型，而不是连续模型，因为现在，我可以做这样的事情。 我实际上可以经历
	并选择单个年份，或者现在是JMP，我们可以做得更好。
	让我去这里，我要制作动画。 我要在这里加快速度。 我要单击“播放”，现在我可以放松地坐下来，并且可以看到JMP为我做事。
	因此，在这里我们可以看到它不断循环并了解正在发生的事情。 我让它循环一下。 我们看到...已经开始在这里看到一些有趣的事情。
	让我们循环遍历，获取完整图片，您知道的。 我们想要完整的图片，而不是我要炫耀的东西。
	好了，所以我们循环浏览，发现了一些东西。 因此，让我们来看一下2004年，2005年。 因此，在这里附近的某个地方，我们注意到这里特别是这个县似乎显得很突出。
	实际上，您看到了我的小图形指示器。 再说一次，我可以将鼠标悬停在它上面
	另一张地图。 现在您可以看到为什么我如此兴奋。
	同样，在这种情况下，我实际上可以在县一级向您展示，因此各个县级...
	打扰一下，让我...让我们稍微说一下。 我们到了。 进行一些细微的调整，再一次，您可以看到我的技巧，即通过大小和颜色两种方式强调事物。
	我们可以看到???内的分散，这是各个位置，因为又有那个时间方面，
	我们知道...现在我们知道的更好，我们不必回头单击即可获得多个图形，我们可以再次使用本地数据过滤器技巧。 所以我可以回去。 我会去做的
	年份，在这种情况下，我们可以再次单击。 在这里，我只是要使用键盘上的箭头键来循环浏览。
	只是某种意义上的事情随着时间而变化。 在这种情况下，您会看到一个特定区域，您可能已经看过了，开始于2006、2007ish框架。
	有一个区域...这是这里。
	Keansburg，它似乎已突出显示，您会注意到另一个图。 您想走多远？
	Graphception，如果可以的话。
	我们可以
	继续往下走。 在这种情况下，我得到了……我通过偏见打破了这一点，如果我愿意，我可以再次做到这一点，并逐年循环。
	因此，这些图中的功率又很大。 有了这个图，我就能够探索县级甚至更低级的地理差异，因此可能
	使您能够探索数据的不同方面，从而产生更多问题。 这段时间在基恩斯堡（Keansburg）发生了什么，使它像这样流行起来？
	那是您可能想知道的。
	因此，这就是我今天为您准备的一切，希望我能激起您的胃口，并能够为您清楚地说明JMP可视化在探索数据中的作用。
	如果您想了解更多信息，将在全会上讨论数据可视化。 我绝对鼓励您对此进行探索，它可以帮助解决不同的可视化方式以及JMP如何提供帮助。
	但是我确实答应过您，让我了解一下我如何能够创建这些非常惊人的表脚本，我现在就开始做。
	现在在JMP 16中称为增强日志。 这是JMP 16中最酷的新功能之一。 实际上，增强的日志会在您进行交互时随之而来，并且会对其进行跟踪。 因此，每当我关闭（在这种情况下）关闭数据表，打开数据表，运行数据表时，
	如果添加了新列，则创建了新图，它将记录在日志中。
	这是约翰·索尔（John Sall）在全体会议上将要谈到的事情。 再次，它是这里最新的令人惊奇的功能之一。
	这是我如何创建这些表脚本的关键。 我可以坦白地说，如果没有这个选项，我可能将无法创建这些非常酷的表脚本，因为要做的工作很多。
	同样，这是JMP 16中提供的一个非常酷的功能。 因此，我希望我能够说服您，JMP是探索数据，创建出色的可视化，交互式可视化的绝佳工具。 这就是我所拥有的。 谢谢你的到来。

最佳峰会爆发数据探索数据可视化