JMP Analytics - Travailler avec des propriétés géospatiales qui varient également dans le tempsSalut tout le monde,
J'ai besoin d'idées et d'aide. Je souhaite travailler avec des données qui varient selon la localisation géographique et le temps. Je dispose des latitudes et longitudes des lieux, ainsi que des mesures horaires pour plusieurs périodes. Comment puis-je configurer ces données dans les lignes et colonnes JMP afin de pouvoir représenter graphiquement (cartographier) la propriété au fil du temps, et d'analyser ou de faire en sorte que JMP mette en évidence les endroits où la propriété dépasse un certain seuil pour certaines périodes, etc. ?
Merci pour l'aide
Modélisation statistique avancéeÉtudes de marché et de consommationExploration et visualisation des donnéesPersonnalisation de masseRe: JMP Analytics - Travailler avec des propriétés géospatiales qui varient également avec le tempsVous voudrez configurer les données là où vous avez des colonnes pour l'heure, la latitude, la longitude et toute mesure. Il doit y avoir des lignes distinctes pour chaque instance d'heure, d'emplacement.Re: JMP Analytics - Travailler avec des propriétés géospatiales qui varient également avec le tempsUn modèle peut-être utile et informatif peut être trouvé directement dans le répertoire de données d'exemple JMP. C'est une visualisation basée sur Graph Builder de Napolean's March. Je pense que la table de données s'appelle NapoleansMarch.jmp ou quelque chose de similaire. Il montre une carte géographique d'arrière-plan et montre comment les variables (la taille des différentes armées de Napoléon) ont changé au cours de cet espace géographique en taille. Pourrait se rapprocher de ce que vous recherchez?
Voici un lien vers une sortie HTML du script qui génère l'intrigue ... jetez un œil et voyez si c'est un peu comme ce que vous recherchez?Sortie HTML de mars de Napolean
Re: JMP Analytics - Travailler avec des propriétés géospatiales qui varient également avec le tempsAprès avoir configuré comme Jim le suggère, vous pouvez utiliser le filtre de données local pour voir une tranche de temps, ou une tranche de latitude, ou les deux, etc., dans les cartes et autres rapports.
Re: JMP Analytics - Travailler avec des propriétés géospatiales qui varient également avec le tempsMerci pour les pointeurs.J'ai également jeté un coup d'œil à la table JMP de mars de Napoléon.Et la visualisation de la marche de Napoléon est similaire à ce que j'essaie de créer.
Mais mon problème est que je n'ai qu'environ 40 emplacements (40 latitudes et longitudes) mais j'ai plus de 50 000 mesures (enregistrées toutes les heures depuis plus de 5 ans).
J'ai donc configuré Time_stamp comme première colonne et la mesure associée à chaque emplacement en tant que colonnes supplémentaires.Je ne sais pas comment associer les lat et long à chaque mesure.
La table JMP de mars de Napoléon a la latitude et la longitude comme colonnes, mais ce n'est pas "pratique" dans ce cas, je ne pense pas.
J'apprécierais une aide supplémentaire, s'il vous plaît.
Re: JMP Analytics - Travailler avec des propriétés géospatiales qui varient également avec le tempsVous pouvez placer les 40 latitudes et longitudes dans une table séparée, puis utiliser une jointure virtuelle pour les rassembler, mais même avec cela, vous devrez avoir une colonne qui correspond aux lignes. Le résultat final sera une table virtuelle qui a chaque latitude et longitude dans chaque ligne.Re: JMP Analytics - Travailler avec des propriétés géospatiales qui varient également dans le temps50 000 * 40 lignes, c'est grand, mais pas trop pour JMP. Votre tableau sera compris entre 100 et 300 Mo, selon le nombre de colonnes de données. Comme Jim le suggère, l'utilisation d'une jointure virtuelle pourrait supprimer deux colonnes (peut-être plus si vous avez besoin d'autres données de station constantes) au détriment de l'ajout d'une colonne ID, mais je ne pense pas que ce soit une optimisation dont vous avez besoin. commencé.
Quel type de public va regarder cela ? Préféreraient-ils une vidéo ou un graphique en direct avec des contrôles ou une image statique ?
Ré: JMP Analytics - Utilisation de propriétés géospatiales qui varient également dans le tempsComme @Craige_Hales l'a mentionné, il n'y a aucun problème avec ce nombre de lignes, la table de JMP fonctionne assez efficacement.
Et pour commencer, plus la structure de données est simple, meilleure elle est.
De plus, il est assez facile de remodeler les données dans JMP, par exemple de les distribuer dans plusieurs tables, de les diviser ou de les empiler.
Où sont vos données maintenant ? Si elles se trouvent dans deux fichiers csv, il est également assez facile d'ouvrir simplement les deux fichiers dans JMP,
ils deviennent des tables de données JMP, puis utilisent le générateur de requêtes pour les joindre.
Et si les données sont mises à jour régulièrement, vous pouvez même utiliser le générateur de requêtes pour importer les nouvelles données directement à partir des fichiers csv.
Ré: JMP Analytics - Utilisation de propriétés géospatiales qui varient également dans le tempsBonjour à nouveau,
J'ai nettoyé mes données de manière relativement satisfaisante et les ai placées dans JMP sous forme de 2 tables distinctes. L'une avec les identifiants de station, les latitudes et les longitudes et l'autre avec une propriété spécifique mesurée à chaque station toutes les heures pendant 5 ans. La jointure d'aperçu à l'aide du générateur de requêtes n'est pas correcte, j'aimerais donc des conseils plus précis sur la façon de créer des visualisations en utilisant les données géographiques dans une table et les propriétés temporelles dans une autre table.
Au fait, j'extrais davantage de fichiers de propriétés de ce type à partir de sources publiques, car nous souhaitons étudier environ 10 propriétés de ce type dans toute la province.
De plus, pour répondre à votre question, les visualisations à ce stade font partie de notre processus d'exploration des données et d'étude des fonctionnalités. Nous pensons que le public finira par être très intéressé par les graphiques à bulles animés qui montrent ce qui se passe à proximité de chez eux, par exemple dans un certain rayon. Pour l'instant, nous étudions simplement les données pour voir quels modèles significatifs pourraient exister.
Objet : JMP Analytics – Utilisation de propriétés géospatiales qui varient également dans le tempstry(close(dtLatLon,nosave));
try(close(dtTempTime,nosave));
dtLatLon = New Table( "LatLon",
New Column( "city", Character, "Nominal", Set Values( {"New York", "London"} ) ),
New Column( "lat", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ), Set Values( [40.73061, 51.509865] ) ),
New Column( "lon", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ), Set Values( [-73.935242, -0.118092] ) )
);
dtLatLon << save( "$temp/LatLon_deleteme.jmp" ); // disk file name is required for virtual join
dtLatLon:city << Set Property( "Link ID", 1 );
dtTempTime = New Table( "TempTime",
New Column( "city", Character, "Nominal",
Set Values( {"New York", "London", "New York", "London", "New York", "London", "New York", "London", "New York", "London"} )
),
New Column( "temp", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ), Set Values( [18, 30, 18, 12, 24, 17, 15, 30, 29, 19] ) ),
New Column( "time", Numeric, "Continuous", Format( "yyyy-mm-ddThh:mm", 16 ), Input Format( "yyyy-mm-ddThh:mm" ),
Set Values( [3660682600, 3660683600, 3660684600, 3660685600, 3660686600, 3660687600, 3660688600, 3660689600, 3660690600, 3660691600] )
)
);
dtTempTime << save( "$temp/TempTime_deleteme.jmp" ); // disk file name is required
dtTempTime:city << Set Property( "Link Reference", Reference Table( dtLatLon ) );
dtTempTime << Bubble Plot(
X( Referenced Column( "lon[city]", Reference( Column( :city ), Reference( Column( :lon ) ) ) ) ),
Y( Referenced Column( "lat[city]", Reference( Column( :city ), Reference( Column( :lat ) ) ) ) ),
Sizes( :temp ),
Time( :time ),
ID( :city ),
Time Index( 4.0938 ),
Title Position( -59.21926910299, 46.12 ),
SendToReport(
Dispatch( {}, "1", ScaleBox, {Format( "Best", 12 ), Min( -80 ), Max( 10 ), Inc( 10 ), Minor Ticks( 0 )} ),
Dispatch(
{},
"2",
ScaleBox,
{Scale( "Geodesic" ), Format( "Best", 12 ), Min( 19.0897009966777 ), Max( 72.9102990033223 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 1 )}
),
Dispatch(
{},
"Bubble Plot",
FrameBox,
{Frame Size( 602, 360 ), Background Map( Boundaries( "World" ) ), Grid Line Order( 2 ), Reference Line Order( 3 )}
)
)
);Le vôtre paraîtra plus simple puisque vos données existent déjà. Vous pourriez utiliser un identifiant numérique plutôt qu'un nom de ville pour relier les tables entre elles.
Bubble PlotBubble PlotGraphique à bulles
