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ダークテイル：JMP®によるビジュアルストーリーテリング（2021-EU-30MP-792）

レベル：中級

 

Caleb King、JMP Research Statistician Tester、SAS

 

この講演では、JMP 16の新機能を含む、JMPのさまざまなグラフィック機能を使用して、データのストーリーを伝える方法を説明します。 1991年から2019年に報告されたヘイトクライムに関するFBIデータベースを使用して、グラフレットやインタラクティブな機能変更など、JMPのグラフィカルツールボックスの主要なツールが視聴者を新しい洞察に導く方法を示します。 しかし、楽しみはグラフだけにとどまりません。 また、データをより小さなデータセットにサブセット化するテーブルスクリプトを作成することで、視聴者に「自分の冒険を選択」させる方法も示します。各データセットには、物語全体の新しい視点を提供するための独自のグラフが用意されています。 そして心配しないでください。 すべてが見た目ほど暗いわけではありません...

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	トランスクリプト
ケイレブキング	こんにちは、私の名前はCalebKingです。JMPソフトウェアの開発者です。 私は特に実験計画法グループに所属していますが、今日は
	少し外れたトピックで、JMPのグラフィックスやその他のツールを使用して、データの視覚的なストーリーテリングのようなものを支援する方法について説明します。
	今私が選んだデータセットは... FBIによって収集されたヘイトクライムデータであることを説明するために、少し物議を醸すデータセットであるかもしれませんが、何が起こっているかにかなり関連しています。
	そして、私の目標は、これをよりわかりやすくすることです。そのため、以前に作成したいくつかのグラフィックを見ていきます。
	このデータセットの場合。 また、グラフの作成方法を必ずしも示す必要はありませんが、目的は、JMPの使用方法を説明することです。
	なぜなら、私が言ったように、視覚的なストーリーテリングは、インタラクティブ性を使用して、グラフを見て対話する人々を導くのに役立ちます
	多分もっと質問をするために、多分あなたはあなたが進むにつれて彼らの質問のいくつかに答えるでしょう。 しかし、JMPで私たちが取り組んでいるのは、データ探索を奨励することです。
	そうは言っても、すぐに始めましょう。
	まず、データセット自体の概要を少し説明しますので、ここをスクロールしてみます。 だからについての多くの情報があります
	事件が起こった場所。
	私たちが進み続けるにつれて、そしてその事件が起こった日付、まあ。 あなたは犯罪者について少し情報を持っています
	そして、どのような犯罪、どのような種類の犯罪が犯されたか。 再びいくつかの基本的な情報、どのような種類のバイアスが事件で提示されたか。 犠牲者に関するいくつかの情報。
	そして、全体的な識別カテゴリ、そして緯度と経度（利用可能な場合）、および他のグラフィックを使用する人口について提供したいくつかの追加情報。 明確にするために、
	米国連邦捜査局であるFBIは、ヘイトクライムは
	特定のグループに対する偏見によって動機付けられて行われる刑事犯罪。 そのため、偏見は、宗教、性別、性同一性などに対して人種的である可能性があります。
	したがって、犯罪が特定の偏見によって動機付けられている限り、それはヘイトクライムと見なされ、このデータは、これまでに発生したすべてのインシデントで構成されます。
	FBIによって収集され、1991年から2019年までさかのぼります。 2020年のデータはありませんが、確かに興味深いものですが、
	しかしそれは、FBIが実際にレポートを作成する前に、時間をかけてデータが完全にクリーンアップされ、準備されていることを確認することを好むためです。 そう
	彼らがそれを確実にするためにどれだけの時間と労力を費やしたかを考えると、このデータはかなり正確であると安心できます。
	さて、それでは、始めて、データの基本的な視覚的要約を行いましょう。 そこで、ここでこの小さなテーブルスクリプトを実行することから始めます。 そして、これは基本的に私たちに与えることです
	数日間にわたってカウントされるため、特定のバイアスに応じて、毎日、発生したインシデントの数。 これから基本的なプロットを作成します。この場合は、単純な種類の折れ線グラフです。
	ここでは、全範囲で毎日発生するインシデントの数を示しています。 だからあなたは全体を手に入れます...あなたは1991年から2019年までのデータの全範囲を見ることができます
	発生したインシデントの数。 さて、これ自体はおそらく良い静止画像になるでしょう。
	インシデントの数が減少する場所。 実際、ここで軸の設定を少し変更します。 見てみましょう、私たちは50秒で増分を取得しました、20秒でそれをやってみましょう。 そこに行きます。
	だからあなたのために少しの双方向性があります...相互作用。 スケールを変更して、それを洗練し、より良い感覚を得ました
	平均していくつのインシデントがありますか。 私は少しの配布を実行し、平均して1日あたり約20件のインシデントを実行しました
	ここに表示されます。 もちろん、データに見られる2つのスパイクにまだ対処していないのはなぜか疑問に思われるかもしれません。
	そうです、明らかに2つの非常に高いスパイクがあります。 だから、もしこれが
	他の種類のソフトウェアなら、あなたは言うかもしれません、大丈夫、私はそれを調べたいと思います。 だからあなたはあなたが試したデータに戻り、そしてあなたは
	知っている、それらの日付がどこにあるかを分離し、おそらくいくつかのプロットを提示するか、そこで何が起こっているかを示すためにいくつかの分析を行います。 さて、これはJMPであり、私たちにはできることがあります
	それを手伝ってください、そしてそれは私たちがグラフレットと呼ばれるJMP 15で導入したものであり、それはこのように機能します。 ホバリングしてブームになります。
	その時点で何が起こっているかをさらに要約するのに役立つ小さなグラフレットが表示されています。 したがって、この場合、多くの情報があります。
	最初に、1992年5月1日の日付に気づきます。 したがって、アメリカの歴史に精通している場合は、ここで何が起こっているかを知っているかもしれませんが、そうでない場合は、
	グラフをクリックすると、追加の手がかりを少し得ることができます。 だから今あなたは私があなたに見せているのを見るでしょう
	インシデントの特定のバイアスによるインシデント。 したがって、ここでは、ほとんどの事件が白人に対するものであり、次のグループは黒人またはアフリカ系アメリカ人であり、それは続いていることがわかります。
	ロドニー・キングがカリフォルニアで暴動を起こしたこの頃に起こった事件という点で、私はここで答えを少しあげます。 ロドニーキング、
	残念ながら警察官に殺害され、多くの反発と暴動を引き起こしたアフリカ系アメリカ人の個人
	この頃。 これがこの特定のデータポイントでキャプチャされたものです。それを知らなかった場合は、少なくともこの情報を入手して、そこを探し始めてください...オンラインで何が起こったのかを調べてください。
	ここでも、非常に大きなスパイクで同じことができます。 また、ホバーグラフレットを使用するので、ホバーグラフレットにカーソルを合わせます。 一時停止して見てみましょう。 そこで、2001年9月12日の日付を見てみましょう。 それ自体が非常に大きな手がかりです
	何が起こったのかについて。 しかし、ここで内訳を見ると、事件のほとんどがイスラム教徒の信仰の個人に対するものであることがわかります。
	アラブ民族または他の種類の同様の民族または祖先。 この場合、はっきりと見ることができます
	それは、9月11日の不幸な出来事の後、その時に起こったテロ攻撃の後、翌日、多くの反発があったということです。
	民族や信仰などが似ているメンバーだったので、当時は不幸な反発がありました。
	したがって、この1つのプロットとその対話性の一部だけで、多くの情報、さらに詳しく調べたい領域の多くの高レベルの情報を収集することができました。
	しかし、私たちは続けることができます。 JMP 16の新しい点は、X軸に日付があるため、実際には日付をより大きなカテゴリに分類できるため、この場合は月ごとに分類してみましょう。
	そして、プロットが消えることがわかります。 これが私がやろうとしていることです。 再実行して見てみましょう。
	そこに行きます。
	あなたは何が起こるかを決して知りません。 この場合、これが発生するはずです。心配しないでください。
	それで、月ごとにビニングしましたが、ここで興味深いパターンに気づきました。 ある種の季節的な傾向が発生しているようです。ホバーグラフレットを使用して、何が起こっているのかを特定するのに役立てましょう。 だから私は下のポイントにカーソルを合わせるつもりです。 だから私がそうするなら、
	1月、12月、大丈夫です。 面白い。 もう1つ、12月にカーソルを合わせましょう。
	そしてさらにもう1つ、12月。 ああ、この場合、実際に季節的な傾向が起こっている可能性があります。 冬の時期には最低点に達するようです。
	実際、データテーブルに戻ると、実際にそれを以前に見たことがあります。 それは私がそのテクニックを探求している間に発見したものであり、私はすでにそれに対処するためのプロットを作成しました。
	だから、これは私がそれに基づいて作成したものでした。今月のすべての年にわたるインシデントの数の変化は何ですか。
	そして、ここではそれらの平均的な傾向を見ることができますが、特にここ9月には、その大きなスパイクのために、多くの変動も見られます。
	ですから、もう少し適切なものが必要かもしれません。 それでは、コントロールパネルを開いて、中央値を選択しましょう。 それはより堅牢で、おそらく四分位範囲を見ると、もう少し堅牢になります
	遊ぶためのメトリック。
	繰り返しになりますが、季節的な傾向が見られるので、冬の間は間違いなく大きな落ち込みがあるようです。
	春と夏のピークのようなものとは対照的に。 今
	これは、誰かがさらに調査して、なぜそれが起こっているのかを調査したいと思うかもしれません。
	あなたはあなた自身の説明があるかもしれません。 私の個人的な説明は、クリスマスの精神は非常に強力であり、12月に個人が持つ可能性のある憎しみや偏見を克服すると信じています。
	繰り返しますが、それは私の個人的な好みです。おそらくあなたはあなた自身のものを持っています。 しかし、繰り返しになりますが、たった1つのプロットで、この傾向を発見することができました。
	それをさらに探求するために別のプロットを作成します。 ですから、この1つのプロットだけで、私はさらに研究を奨励しました。 そして、私たちは続けることができます。
	それでは、見てみましょう。年ごとに分類してみましょう。そうすれば、このような全体的な傾向をはっきりと見ることができます。
	つまり、90年代後半から2000年代初頭にかけて、ほぼ直線的に低下する前に、ある種のピークが見られます。
	2010年代半ばに中点に達するまで、再び上昇し始めます。 したがって、私たちが示す他のプロットでも同様の傾向が見られる可能性があることに注意してください。 しかし、もう一度、一歩下がって、この1つのプロットで私たちが異なっているのを見たことに気づきましょう
	データの側面。 私たちも
	いくつかの質問に答えましたが、おそらくさらにいくつかの質問を持ち出しました。 その季節的な傾向とは何ですか？
	そして、私があなたに言ったそれらの出来事が何であるかをあなたが知らなかったならば、あなたが知っている、それらの特定の出来事は何でしたか？ つまり、JMPグラフィックスの双方向性の美しさは、ユーザーが1つの特定のメディア内ですべてをエンゲージし、探索し、奨励できることです。
	大丈夫。
	続けましょう。 先ほど申し上げましたが、これは一種の視覚的なストーリーテリングであり、全体像の一種として、プロローグとして考えることができます。 何ですか...何ですか
	全体的な状況はどうですか？ それでは、俳優の種類を見てみましょう。
	つまり、誰がこれらのタイプの犯罪を犯しているのでしょうか。 彼らは誰に対して彼らを犯しているのですか？ それについてどのような情報を見つけることができますか？ だからここに私は
	繰り返しになりますが、それに答えるのに役立つプロットを作成しました。 今、これは良いスタートかもしれません。 ここでヒートマップを作成しました
	次に、この場合、犯罪者の人種と特定のバイアスによるカウントを強調します。 だから私たちはそれを見る
	何が起こっているのか、この場合は列を並べ替えて、たくさんのことが起こっていることがわかるようにしました。 そのほとんどはこのアッパーにあります
	左隅で、ここではあまり進んでいません。これは良いニュースだと思います。 多くのことが起こっていないところには多くの偏見があり、そのほとんどはここのこのコーナーで起こっています。
	さて、これは良いプロットかもしれませんが、ここでもたくさんのオープンスペースがあります。 だから、何が起こっているのかを強調するために、いろいろと遊んでみることができるかもしれません。 そのための1つの方法は、ここでX軸に移動し、カウントでサイズを決定することです。
	ここに表示されますが、私は舞台裏に何かを隠していました。 私は実際にこれらの上にラベル、パーセンテージラベルを付けました。
	以前はあまりにも多くのことが起こっていたので、それを見ることができませんでしたが、今では実際にその情報の一部を見ることができます。 カウントではなく、要約するのに良い方法です。
	しかし、視覚化だけでも、黒人またはアフリカ系アメリカ人の市民、次にユダヤ人、そしてここにほとんど何もなくなるまで、バイアスが最も大きいことがはっきりとわかります。 したがって、X軸を見るだけで、何が起こっているかについて多くの情報が得られます。
	Yでも同じことができるので、やはりカウントでサイズを決めます。
	繰り返しになりますが、サイズと軸の調整方法の範囲内に多くの情報が含まれています。
	そして、このケースを含めます...そのコーナーを本当に強調したので、トッププレーヤーが誰であるかを明確に確認できます。 この場合、そのほとんどは
	犯罪者はアフリカ系アメリカ人に対して白人または未知の人種であり、次の人種はユダヤ人に対してであり、その後
	アンチホワイトそしてそれはただ落ち続けます。 だから、ここで何が起こっているのかについてのちょっとした要約が得られます。 さて、あなたは私がホバリングしているときに私たちの小さな円が見えることに気づいたかもしれません。 これが私のグラフレットインジケーターなので、ここにもツールがあります。
	何度も何度もやりとりしましたが、これはすばらしい静止画像になる可能性がありますが、JMPの機能、特にこれらのグラフレットを使用してみましょう。
	相互作用し、私たちが理解できるさらなる情報を確認します。 したがって、この場合は、ここにカーソルを合わせます。
	そしてここに、グラフ、この場合はパックされた棒グラフがあります。これは、グラフの第一人者であるXanGreggの好意によるものです。 この場合、あなたが見ることができるだけでなく、あなたが知っている、
	どのような人々が犯罪を犯しており、誰に対して、あなたの次の質問は、あなたが知っている、どのような種類の犯罪が犯されているのかということでしたか？ さて、グラフレットで、私はあなたのためにそれに答えました。
	ここで最大のものを見ることができます...圧倒的なタイプの攻撃は脅迫であり、次に単純で悪化した暴行、そしてこれらの残りの部分が、パックされた棒グラフの美しさです。
	犯された他のすべてのタイプの犯罪を見ることができます。 それらをすべて積み重ねると、比較すらできません。 彼らはトップ3を破ることさえしません。
	だから、それはあなたにタイプの...これらのタイプの犯罪、それらがどれほど支配的であるかについて多くを教えてくれます。
	さて、あなたが持っているかもしれない別の質問は、さて、私たちは俳優を見てきました、私たちは彼らが取っている行動を見ました、
	しかし、これには時間的な側面があります。 明らかにこれは時間の経過とともに起こっているので、これは一貫したことでしたか？ トレンドに変化はありましたか？ 上手、
	何も怖くない。 再び救助のためのグラフレット。 この場合、私は実際にそれらの傾向をあなたに示すことができます。 だからここで私たちはどのように
	種類...脅迫事件の数は時間とともに変化しましたか？ 繰り返しになりますが、パターンはその全体的な傾向に沿っているように見えます。
	同様のピーク、90年代後半、そして急な傾向... 2010年代半ば頃までほぼ直線的に低下し、その後、最近再び上昇傾向にあります。
	そしてまた、私たちはその傾向や他の傾向を見ることができるかもしれません。 クリックしてズームインすることはしませんが、ここのプロットから、ここでの単純な暴行と悪化した暴行の傾向を少し見ることができます。
	そして、あなたは探検を続けることができます。 それでは、アフリカ系アメリカ人に対する未知のものを見て、そこにどのような違いがあるのかを見てみましょう。 この場合、はっきりと見ることができます
	本当に支配的な犯罪には2つのタイプがあります。この場合、財産の破壊または損害です（これは、考えれば理にかなっているかもしれません。財産が損害を受けているのを見ると、誰が誰なのかわからない可能性がありますそれをやった）
	と脅迫が支配的なものです。 繰り返しになりますが、これについての良い点は、ホバーラベルの種類が持続することです。そのため、そこでどのような傾向が起こっているかをもう一度確認できます。
	したがって、この場合、損傷が見られます。実際には2つのピークがあり、90年代後半から2000年代初頭にピークに達した後、再び低下します。 そして、脅迫されると、以前と同様の傾向が見られます。
	ここでも、1つのグラフィック内に多くの情報が含まれており、ユーザーとして対話して特定の重要な領域を強調しようとします。次に、ユーザーとして視覚化するだけです...これを見て対話するだけです。それを使って、遊んでたくさんの情報を集めることができます。
	大丈夫。
	そして、続けましょう。 これで、報告機関の中で、それらのほとんどが市/郡レベルであることに気付くでしょう。
	警察などですが、ここには大学もいくつかあります。 ですから、大学で何が起こっているのかを見たいと思っている人がいるかもしれません。
	それで、それに答えるために、この素敵な小さなテーブルスクリプトを作成しました。 今度は、
	私はテーブルスクリプトを実行しているところですが、舞台裏ではあまり説明しません。これはよりわかりやすい説明です。
	グラフィックの力だけでなく、テーブルスクリプトの力も示したいので、ここで少し覗いてみましょう。 JMPに精通している場合は、
	分析を保存したり、レポートを保存したり、グラフィックを保存したりすることもできるので、テーブルスクリプトは素晴らしいです。前回と同じように、気づかなかったかもしれません。保存することもできます
	追加のテーブルやサマリーテーブルなどの実行に役立つスクリプト。 それで、ここで何が起こっているのかをお見せしましょう。実際、スクリプトを実行したときに、実際に2つのデータテーブルを作成しました。
	あなたは1つしか見なかったので、この場合、最初にすべての大学を選択するデータテーブルを作成し、次にそのデータテーブルから要約を作成してから、古いものを閉じます。
	そして、それにいくつかのグラフィックを追加しました。 したがって、これをどのように設定するかについては、ここではあまり詳しく説明しません。次の設定の後のために保存したいからです。 ヒントをあげましょう。 これは、JMP16の新機能に基づいています。
	さて、戻ってみましょう...すみません...大学の事件。
	そしてここでも、テーブルスクリプトを保存しました。 これは私たちにグラフィックを表示します。
	ですから、ここで再び見ることができるのは、そのパックされた棒グラフです。ここでは、どの大学で最もインシデントが多かったかを示しています。 繰り返しになりますが、これ自体はかなり優れた標準グラフィックである可能性があります。
	どの大学で最も多くの事件が発生しているように見えるかがわかります。また、実際に支配的な事件がないことを確認するのは良いことです。 あなたはまだ他の大学を詰めることができます
	それらの上に、そして誰もどちらか一方を支配していません。 そのため、それ自体は一種の朗報ですが、これにも時間的な側面があります。 そう
	これらは多分...ミシガン大学のアナーバーでしたか、彼らはずっと問題を抱えていましたか？ 彼らは...彼らは常にトップに留まっていたでしょうか？ 彼らはたまたま悪い年を過ごしたのでしょうか？ 繰り返しになりますが、グラフレットが役に立ちます。
	この場合、
	ここに興味深いプロットが表示されます。 あなたは言うかもしれません、あなたが知っている、これは何ですか？ これは、アールデコ博物館に属しているように見えます。 何...
	これはどんなプロットですか？ まあ、それは実際に私たちが以前に見たものです。 JMP 16で出てきた新しいものを使用しているだけなので、舞台裏を紹介します。
	そしてこの場合、これは実際にはヒートマップであることがわかります。 私がしたことすべて
	私はよく行うトリックを実行します。これは、2つの異なる方法で物事を強調することです。したがって、ヒートマップで通常行うことである色によるカウントを強調するだけでなく、白は欠落しているエントリです。 JMP16ではサイズで強調することもできます。
	そして、これは以前にそれらの軸のサイズを決定した場所に再び戻ると思います。 それは強調します...特定の領域を強調するのに役立ちます。 ですから、ここで、アフリカ系アメリカ人に対する事件に少し問題があるかもしれないことがわかります。
	これはかなり一貫しており、発生している他のすべてのインシデントとは対照的に、明らかに2017年は特に悪い年でした。
	これで、ここに追加のホバーラベルはありません。
	データを要約するだけですが、それで問題ありません。
	これ自体が多くの情報を提供するので、これはJMP 16で発表された新しいものであり、この強調に再び役立ちます。
	そして再び、私たちは続けることができます。 他の大学も見ることができるので、ここではかなり期間が悪いと思われる大学の例かもしれませんが、
	メリーランド大学カレッジパーク校ですが、その後、
	物事は本当に良かったので、あなたはこれをこんなに素晴らしい時期にしたのはなぜか知りたいと思うかもしれません。
	大学が制定したものはありますか、それがカウントを引き起こしたと思われること、インシデントの数が大幅に減少したことはありますか？ それは調べる価値のあるものかもしれません。
	そして、それが体系的な問題であるかどうか、この場合は本当に悪い年が支配的であるように見えたかどうか、全体的には大丈夫だったかどうかをもう一度確認することができます。
	彼らはかなりうまくやっていた。 繰り返しますが、これは別のものかもしれません。 彼らは早い段階で本当にひどい時間を過ごしましたが、最近はかなりうまくやっています、
	などなど。 繰り返しになりますが、その双方向性をもう一度強調します。
	この場合、JMP16のいくつかの新機能を使用します。 さて、最後のものに移行する前に、私は告白します。 私は少し地図オタクなので、地図と、地図に関連するあらゆる種類のデータ分析が本当に好きです。
	理由はわかりません。 私はそれが本当に好きなので、次のイベントをお見せできることをとてもうれしく思います。今度はインシデントの地理を見ていきます。
	しかし、これはテーブルスクリプトとJMPグラフィックスの両方、特にホバーグラフの力を実際に強調しているので、私も興奮しています。
	うまくいけば、それもあなたを興奮させたので、それを実行しましょう。 このテーブルスクリプトでは実際に多くのことが行われているため、これには少し時間がかかります。 新しいテーブルを作成しています。 また、そのテーブルで多くの機能を実行しています
	たくさんのことを計算します。 つまり、ここには情報を取り込むだけでなく、舞台裏で計算されたこれらの列が終わり近くにたくさんあります。
	ここで、使用する特定のメトリックについて少し話をする必要があります。 それでしばらく前に、私はJMPコミュニティ（community.jmp.com）で犯罪率の難問と呼ばれるブログエントリを書きました。
	恥知らずなプラグインですが、その中で私は、通常、事件、特に犯罪事件を報告するときに、どのように、あなたが知っているかについて話しました、
	通常、生のカウントを報告するだけではないことを私たちは知っています。
	カウント数やインシデント数が多いエリアがあるかもしれませんが、それは…そこに問題があるからなのか？
	それとも、そこには人がたくさんいるからですか？ もちろん、人が多いので、多くの事件が予想されます。 だからもちろん人々
	インシデント率を報告します。 誰もが平等な競争の場にいるので、今では問題ありませんが、その副作用の1つは、上昇する傾向があることです。
	人口が少ない場所。 基本的に、分母が小さい場合は、そのためだけに比率が大きくなる傾向があります。
	そして、それは一種の不幸な副作用です。そこで、人口が非常に少なく、本当に膨らんでいる場所があるという興味深い事例について話します。
	そして、何人かの人々がそれをどのように扱うか。 私が対処しようとした1つの方法は、この加重インシデント率の使用によるものでした。
	私はあなたの発生率を取ります、しかしそれから私はあなたを、ある種、どのような割合で重み付けします...
	すみません...基本的には、そこにいる人の数による重みです。 この場合、私は特定の重みを持っています、私は基本的に人口をランク付けします、
	最大の場所が最小のランクを持つように。 ただし、この場合は50の州があるため、人口が最も多い州には
	ランクは50で、最小の状態はランク1です。 あなたがそれを取り、それをあなたが最大ランクを知っていることで割ると、それは本質的にあなたの体重なので、それは一種の置く方法です
	あなたの総人口に対応する重みとここでの考え方は、あなたのインシデント率がこの重みのペナルティを克服するようなものである場合、あなたがそうするなら、
	それなら、あなたは調べる価値のある人かもしれないということです。 だからそれは打ち消そうとします
	人口が少ないために、そのインフレ。 あなたがまだ比較的小さいが、あなたの発生率があなたが本質的にあなたの体重を克服するのに十分高いならば、
	私たちはあなたを調べたいと思うかもしれません。 情報が多すぎないことを願っていますが、これが主に使用するメトリックなので、スクリプトを実行します
	そして
	さあ行こう。 したがって、最初に、すべての州の加重インシデント率を経時的に示す単純な折れ線グラフを作成しました。
	ここで新しい機能を使用します。 ここでは、ニュージャージーが支配的であるように見えることがわかります。 再びインタラクティブ性については、実際にクリックしてハイライトすることができます。
	特にJMP16では、いくつかの新しいことがあります。 ここを右クリックして、いくつかのラベルを追加します。 それでは、最大値を実行して、最後の値を実行しましょう
	比較のためだけに。
	つまり、ここでこれを見ることができます...ここでのピークは、90年代初頭のような1,000件あたり約11.4件のインシデント（加重インシデント率）でした。
	そして、減少傾向が見られます。ここでも、ここで再びピークに達する前に、全体的な発生率がすべて低下したのとほぼ同じように低下しているようです。
	2019.繰り返しになりますが、簡単な数字だけで、これ自体は興味深いプロットになりますが、ご覧のとおり、私の小さなグラフレットインジケーターが機能しているので、さらに多くのことがあります。
	ここで、マップ部分が登場します。 したがって、特定のポイントにカーソルを合わせます。
	この場合、
	全体的なレートの種類を確認できますか。実際に、この場合は郡ごとに分類できます。 だからここで私は色を付けました
	その年内のインシデントの総数による郡。 繰り返しになりますが、その時間の側面があるため、これは特定の1年間、この場合は2008年のスナップショットを示しています。
	しかし、おそらくあなたは全体的な傾向に興味があるので、それを行うことができる1つの方法は、ねえ、これらはグラフレットです。 戻って、別の場所にカーソルを合わせ、そのグラフをプルアップし、クリックしてズームします。
	必要に応じて繰り返します。 あなたはそれをすることができました、あるいはあなたはこのプレゼンテーションを準備している間に私が実際に見つけたこの新しいトリックを使うことができました。
	再表示しましょう...ここの横にあることに注意してください。ローカルデータフィルターがあります。 それがこれらのグラフレットの背後にある鍵です。
	私は今年ここに来て、モデリングタイプを連続ではなく名目上に変更します。これで、このようなことができるようになりました。 私は実際に通過することができます
	個々の年を選択するか、これがJMPになりましたので、もっとうまくいくことができます。
	ここに行かせて、アニメーションをします。 ここで少し速くします。 [再生]をクリックします。これで、リラックスして座って、JMPが私に代わって作業を行うのを見ることができます。
	だからここで私たちはそれが循環し、何が起こっているのかを理解するのを見ることができます。 少し循環させます。 私たちは...すでにここで起こっているいくつかの興味深いことが見始めています。
	それを循環させて、全体像を把握しましょう。 私たちが見せびらかしているのではなく、全体像が欲しいのです。
	さて、私たちは循環して、何かに気づきました。 それでは、ここで2004年と2005年について話しましょう。 そのため、このあたりのどこかで、特にこの1つの郡が強調表示されているように見えることに気付きました。
	そして実際、あなたは私の小さなグラフレットインジケーターを見ました。 繰り返しになりますが、ここにカーソルを合わせることができます
	さらに別の地図。 今、あなたは私がとても興奮している理由を見ることができます。
	繰り返しになりますが、この場合、私は実際に郡レベルであなたを示すことができるので、個々の郡レベル...
	すみません、させてください...少し動かしてみましょう。 あります。 いくつかの小さな調整と、繰り返しますが、サイズと色の両方で2つの方法で物事を強調する私のトリックを見ることができます。
	???内の分散を見ることができます。これは個々の場所であり、その時間の側面が再びあるため、
	私たちは知っています...今私たちはよりよく知っています、私たちは戻ってクリックして複数のグラフを取得する必要はありません、私たちは再びローカルデータフィルターのトリックを使うことができます。 だから私は戻ることができます。 やります
	年なので、この場合はもう一度クリックしてください。 ここでは、キーボードの矢印キーを使用して、循環させます。
	そして、物事が時間とともにどのように変化しているかを理解するだけです。 この場合、特定の領域が表示されます。おそらく、2006年から2007年のフレームですでに表示されています。
	この1つの領域があります...これはここにあります。
	強調表示されているように見えるキーンズバーグと、さらに別のグラフレットに気付くでしょう。 どこまで行きたいですか？
	必要に応じて、Graphception。
	私たちはできる
	どんどん下がっていきます。 この場合、私は得ます...私はバイアスが何であったかによってそれを打ち破ります、そして私が望むなら再び私はそのトリックをすることができました。
	したがって、これらのグラフでも非常に大きな力があります。 この1つのグラフレットを使用して、郡レベルおよびさらに下の地理的変動を調査することができたので、
	データのさまざまな側面を調査できるため、より多くの質問を生成できます。 この頃、キーンズバーグでこのようにポップにするために何が起こっていたのでしょうか？
	それはあなたが知りたいかもしれないことです。
	今日はこれですべてです。食欲をそそり、JMP視覚化がデータの探索においてどれほど強力であるかを明確に示すことができたと思います。
	詳細を知りたい場合は、データに関する本会議が開催されます。 それを探求することを強くお勧めします。これは、さまざまな視覚化の方法と、JMPがそれをどのように支援できるかを説明するのに役立ちます。
	しかし、ある時点で、これらの非常にすばらしいテーブルスクリプトをどのように作成できたかを確認することを約束しました。今すぐ、それを実行します。
	現在、JMP16では拡張ログと呼ばれています。 これは、JMP16の最も優れた新機能の1つです。 強化されたログは、実際に操作すると追跡され、追跡されます。 したがって、この場合、データテーブルを閉じ、データテーブルを開き、データテーブルを実行すると、
	新しい列を追加した場合、新しいグラフを作成した場合、それはここでログに記録されます。
	これは、ジョン・サルが本会議で話していることです。 これもまた、ここで最も新しい驚くべき機能の1つです。
	そして、これが私がこれらのテーブルスクリプトを作成する方法の鍵です。 正直言って、これがなかったら、これらのかなりクールなテーブルスクリプトを作成することはできなかったでしょう。なぜなら、それは大変な作業になるからです。
	繰り返しになりますが、これはJMP16で利用できる非常に優れた機能です。 したがって、JMPは、データを探索したり、すばらしい視覚化やインタラクティブな視覚化を作成したりするための優れたツールであることを納得できたと思います。 そして、それは私が持っているすべてです。 来てくれてありがとう。

サミットのベスト起こるデータ探索データの視覚化