Mir gefällt es, wenn meine JMP-Berichte täglich aktualisiert und automatisch veröffentlicht werden, ohne dass ich irgendwelche Tasten drücken muss. Um zu veranschaulichen, was ich meine, werde ich eine Fallstudie verwenden, die für die meisten Menschen von Interesse sein dürfte. Ab 2020 wollte ich mir die Entwicklung der Pandemie ansehen, um vorherzusagen, ob es in bestimmten Ländern künftig zu Lockdowns kommen wird oder nicht.
Zuerst musste ich nach einer guten und zuverlässigen Datenquelle suchen. Nachdem ich die verschiedenen öffentlich zugänglichen Datenbanken recherchiert hatte, entschied ich mich für die Johns Hopkins Coronavirus Resource Center . Mein nächster Schritt bestand darin, drei verschiedene Datenquellen zu importieren JMP um tägliche Fälle, tägliche Todesfälle und tägliche Genesungen zu analysieren. Ich habe im Dateimenü „Internet öffnen“ ausgewählt, was den Import der Daten einfach und unkompliziert machte. Nachfolgend finden Sie ein Beispiel bestätigter COVID-19-Fälle.
Um dies in ein Skript umzuwandeln, musste ich diesen manuellen Importschritt für die drei Datensätze umwandeln, 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()“, die Tabellen und Skripte sowie Daten aus dem Internet öffnet! Diese Anweisung ist viel einfacher als die, die automatisch in die Tabelle geschrieben wird.
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 einer Spalte mit generischen referenzierten Spaltennamen (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 tägliche neue Wiederherstellungen ohne negative Werte, indem Sie für jede Spalte die Dif-Formelfunktion verwenden.
Die negativen Werte traten beim Standortwechsel im Datensatz auf (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 für jede Spalte die Max-Formelfunktion verwendete).
Der endgültige Datensatz ist nun zur Analyse bereit.
Um dies in dieser Phase zu automatisieren, wurden alle verschiedenen Schritte für die Datenvorbereitung in Skripts geschrieben. Und danke an Aktionsaufzeichnung im Protokoll, das neu ist JMP 16 , mein Leben ist jetzt so viel einfacher. Jetzt kann ich die verschiedenen geskripteten Datenmanipulationsschritte ganz einfach aus der Aktionsaufzeichnung selbst extrahieren und in das endgültige Skript einfügen.
Nachdem ich nun das Skript für alle Datenimport- und Vorbereitungsschritte habe, kann ich Graph Builder verwenden, um die Daten auf nützliche Weise zu visualisieren und zu analysieren, wie im folgenden Beispiel:
Die obere Hälfte der Grafik enthält die weltweiten kumulierten Fälle, Todesfälle und Genesungen. Die untere Hälfte enthält die weltweiten täglichen Neuerkrankungen, Todesfälle und Genesungen. Ich habe einen lokalen Datenfilter hinzugefügt, der es mir ermöglicht, nach einem bestimmten Land zu filtern. Ich habe das Diagrammskript zum endgültigen Skript hinzugefügt.
Als letzten Schritt möchte ich dies auf JMP Live oder JMP Public veröffentlichen. Unten ist die veröffentlichter Webbericht auf JMP Public , die öffentliche Version von JMP Live:
Da sich beim Veröffentlichen in JMP 16 einiges geändert hat, erfahren Sie hier, wie Sie mithilfe eines Skripts aus JMP 16 in JMP Public veröffentlichen können. Zunächst 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 JMP Public- oder JMP Live-Kontoeinstellungen.
Verwenden Sie in der JSL diese Verbindung, um 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 lesen 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), der es Ihnen ermöglicht, den Inhalt des vorhandenen Berichts zu ersetzen, anstatt einen neuen Bericht mit aktualisiertem Inhalt erstellen zu müssen.
So weit, ist es gut! Um dies täglich zu veröffentlichen, verwende ich den Windows-Taskplaner. Im Aufgabenplaner wähle ich eine einfache Aufgabe 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 JMP16.exe-Pfad und das zu verwendende JSL-Skript definiert.
Et voilà, jetzt wird mein Bericht täglich veröffentlicht und aktualisiert, ohne dass eine Taste gedrückt werden muss. Du wirst finden der veröffentlichte Bericht bei JMP Public .
