Ich mag es, wenn meine JMP-Berichte täglich aktualisiert und automatisch veröffentlicht werden, ohne dass Tasten gedrückt werden müssen. Um zu demonstrieren, was ich meine, werde ich eine Fallstudie verwenden, die für die meisten Menschen von Interesse sein sollte. Ab 2020 wollte ich die Entwicklung der Pandemie untersuchen, um vorherzusagen, ob es in bestimmten Ländern zu künftigen Sperrungen kommen wird oder nicht.
Zuerst musste ich nach einer guten und zuverlässigen Datenquelle suchen. Nachdem ich die verschiedenen öffentlich verfügbaren Datenbanken recherchiert hatte, entschied ich mich für die Johns Hopkins Coronavirus Resource Center . Mein nächster Schritt war das Importieren von drei verschiedenen Datenquellen in JMP tägliche Fälle, tägliche Todesfälle und tägliche Genesungen zu analysieren. Ich habe Internet File im Dateimenü ausgewählt, was das Importieren der Daten einfach und unkompliziert machte. Unten finden Sie ein Beispiel für bestätigte COVID-19-Fälle.
Um dies in ein Skript zu integrieren, musste ich diesen manuellen Importschritt für die drei Datensätze konvertieren, wie unten gezeigt. Hier ein Beispiel des Datensatzes für die bestätigten COVID-19-Fälle:
Open(
"https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv",
HTML Table( 1, Column Names( 1 ), Data Starts( 2 ) ));
Die Hauptsyntax, die ich verwendet habe, ist die Funktion „Open ()“, mit der Tabellen und Skripte sowie Daten aus dem Internet geöffnet werden! Diese Anweisung ist viel einfacher als die automatisch in die Tabelle geschriebene.
Als nächstes werden die Daten in JMP importiert:
Jetzt sind wir bereit, die nächsten Schritte zu unternehmen, um die Daten für die Analyse vorzubereiten.
- Stapeln Sie die Daten in eine Spalte mit generischen Spaltennamen, auf die verwiesen wird (da die Daten täglich aktualisiert werden). Die Option "Stapel" ist eine fantastische Plattform im Menü "Tabellen", mit der diese Aufgabe manuell ausgeführt werden kann.
- Benennen Sie die Spalten in kumulative Fälle, kumulative Todesfälle und kumulative Wiederherstellung um.
- Verbinden Sie die drei Datensätze: tägliche Fälle, tägliche Todesfälle und tägliche Genesung.
- Ändern Sie das Datumsformat in Numerisch und Fortlaufend und legen Sie das Datumsformat fest.
- Erstellen Sie drei neue Spalten mit Formeln für täglich neue Fälle, täglich neue Todesfälle und täglich neue Wiederherstellungen ohne negative Werte, indem Sie die Dif-Formelfunktion für jede Spalte verwenden.
Die negativen Werte traten auf, als der Ort im Datensatz gewechselt wurde (siehe unten), was natürlich keinen Sinn ergibt. Daher musste ich drei neue Spalten erstellen, um die negativen Werte durch eine 0 zu ersetzen (indem ich die Max-Formelfunktion für jede Spalte verwendete).
Der endgültige Datensatz ist jetzt zur Analyse bereit.
Um dies zu diesem Zeitpunkt zu automatisieren, wurden alle verschiedenen Schritte für die Datenaufbereitung per Skript ausgeführt. Und danke an Aktionsaufzeichnung im Protokoll, das neu in ist JMP 16 Mein Leben ist jetzt so viel einfacher. Ich kann jetzt einfach die verschiedenen Schritte zur Bearbeitung von Skriptdaten aus der Aktionsaufzeichnung selbst extrahieren und in das endgültige Skript einfügen.
Nachdem ich das Skript für alle Schritte zum Datenimport und zur Datenvorbereitung habe, kann ich Graph Builder verwenden, um die Daten auf nützliche Weise zu visualisieren und zu analysieren, wie im folgenden Beispiel:
Die obere Hälfte des Diagramms enthält die weltweiten kumulierten Fälle, Todesfälle und Wiederherstellungen. In der unteren Hälfte gibt es weltweit täglich neue Fälle, Todesfälle und Genesungen. Ich habe einen lokalen Datenfilter hinzugefügt, mit dem ich nach einem bestimmten Land filtern kann. Ich habe das Diagrammskript zum endgültigen Skript hinzugefügt.
Als letzten Schritt möchte ich dies in JMP Live oder JMP Public veröffentlichen. Unten ist die veröffentlichter Webbericht auf JMP Public , die öffentliche Version von JMP Live:
Da sich das Veröffentlichen in JMP 16 erheblich geändert hat, können Sie mithilfe eines Skripts ein Skript zum Veröffentlichen von JMP 16 in JMP Public verwenden. Zuerst muss eine JMP Live-Verbindung mit Desktop-JMP erstellt werden.Gehen Sie in JMP 16 zu Datei -> Veröffentlichen -> Verbindungen verwalten. Fügen Sie eine neue Verbindung hinzu. Geben Sie als Nächstes die URL und den API-Schlüssel an. Um den API-Schlüssel zu erhalten, generieren Sie ihn aus den Einstellungen für JMP Public oder JMP Live.
Verwenden Sie diese Verbindung in der JSL, um sie in JMP Live zu veröffentlichen.Hier ein Beispiel für das Skript zum Veröffentlichen der Analyse in JMP Public (wobei graph1 der zu veröffentlichende Bericht ist). Ich habe es öffentlich gemacht, damit jeder den Bericht konsumieren kann.
webreport = New Web Report();
webreport << Add Report( graph1, title( "Graph1 Title" ) );
use_data = "true";
jmplive = New JMP Live( Connection( "JMP Public" ), Prompt( If Needed ));
jmpliveresult = jmplive << Publish ( webreport, Public (1));
report = jmpliveresult << As Scriptable;
Da dieser Bericht täglich mit neuen Daten aktualisiert wird, müssen die vorhandenen Berichte ersetzt werden.
jmpliveresult = jmplive << Replace( webreport, ID( "website ID" ) );
Die Website-ID ist der Code nach public.jmp.com/packages/ (siehe unten), mit dem Sie den Inhalt des vorhandenen Berichts ersetzen können, anstatt einen neuen Bericht durch aktualisierten Inhalt erstellen zu müssen.
So weit, ist es gut! Um dies täglich zu veröffentlichen, verwende ich den Windows Task Scheduler. Im Aufgabenplaner wähle ich eine Basisaufgabe aus, erstelle einen Namen für die Aufgabe und lasse sie dann auslösen, sodass der Bericht jeden Tag um 8:00 Uhr veröffentlicht wird
Der letzte Schritt besteht darin, dem Taskplaner mitzuteilen, welches Programm geöffnet und welche Aktion ausgeführt werden soll. Daher habe ich den Pfad JMP16.exe und das zu verwendende JSL-Skript definiert.
Et voilà, jetzt wird mein Bericht jeden Tag veröffentlicht und aktualisiert, ohne dass eine Taste gedrückt werden muss. Du wirst finden der veröffentlichte Bericht bei JMP Public .
