互动性一直是JMP通过数据探索和报告生成来实现发现。 转换列在最初的探索过程中让你“处于流动状态”。报告中的交互功能，例如表格和报告之间的刷亮和选择链接，让您可以在整个分析过程中继续提问。这本地数据过滤器和列切换器简化此过程，允许您以交互方式对分析变量进行子集化或更改，而无需重新创建报告。JMP 12 引入了选择过滤器，它通过过滤一组图表或基于在另一组图表中执行的选择的报告来进一步增强交互式报告生成过程。
数据过滤器
图 1：本地数据过滤器控制单个报告的子集
数据过滤器通常用于根据指定标准探索数据子集。如图 1 所示，JMP 中的本地数据过滤器提供了根据一列或多列中的值过滤数据的接口。使用本地数据过滤器，您可以浏览给定报告中的数据子集，而不会影响源数据表或依赖于同一表的其他报告。常见的工作流程场景通常涉及链接在一起的多个分析。例如，您可能希望在决定分析哪个子集之前查看列中值的分布。在以前版本的 JMP 中，可以通过创建子集表和多个报告来手动执行此过程。手动方法会导致为数据表和报告创建大量窗口，需要更多的心理记录来理解分析。使用 JSL 脚本，可以简化流程并提供更具凝聚力的工作流演示。使用 JMP 12 中的选择过滤器，可以在 JMP 中以交互方式配置此类工作流并保存以备将来使用和与同事共享。
选择过滤器
图 2：Treemap 中的选择决定了 Oneway 报告中要分析的数据
选择过滤器类似于本地数据过滤器，但它们使用一个或多个图形代替传统的过滤器界面。选择过滤器不是使用选择链接与数据表和其他报告共享选择状态，而是使用独立于数据表和其他报告的私有选择状态。然后使用此私有选择来确定要包含在过滤图中的行。图 2 演示了使用树状图作为单向分析的过滤器。树状图显示所有数据，而 Oneway 报告经过过滤以仅显示在树状图中选择的行。与传统数据过滤器的情况一样，如果过滤器中未选择任何内容，则所有数据都将显示在过滤后的平台中。
图 3：两个过滤器图提供了多种方法来选择和可视化感兴趣的子集。
选择过滤器不限于使用过滤器内的单个图形或正在过滤的单个报告。图 3 说明了在同一个选择过滤器中使用两个平台。地图提供了一种选择单个状态的方法，而区域直方图提供了一种按组选择状态的方法。在此示例中，两个报告链接到同一选择，因此任一图中的选择会反映在另一个图中，而过滤后的 Graph Builder 仅显示所选数据。还可以分层链接选择过滤器，创建一个过滤器，根据多个图中的选择连续缩小感兴趣的子集。
使用选择过滤器将多个平台链接在一起提供了简化的分析流程——您可以选择如何选择感兴趣的数据以及如何查看或分析子集。这种组合增强了每个平台的力量。考虑使用分层聚类平台作为选择过滤器的可能性。通过将另一个平台链接到集群层次结构中的选择，您可以交互地创建一个自定义应用程序，以显示有意义的集群诊断信息。
在以后的博文中，我将演示在 JMP 12 中创建选择过滤器的过程。请评论您经常一起使用或希望看到探索的图表或分析的组合。组合和应用非常广泛。我期待听到你的想法！
编者注：这篇文章是一个JMP 12 预览系列由开发软件的人编写。
迈克尔克莱顿写道：
我最喜欢的图表是变异图（在 Minitab 和其他系统中称为多变异图）。使用分层来获得方差分量只能在此图中完成，用于嵌套或交叉的多级因子研究......视觉上。但它被归类为量具研究工具，当我们实际使用它在完成时、在复杂建模之前快速查看所有 DOE 时，以及在 SPC 研究中，其中相同的图通常包括多个工具和量具以及某些产品参数的配方结果。
任何可以帮助我们帕累托分析许多可能的变异原因的东西都会在任何图形平台上有所帮助。
此外，对于复杂测试数据的 EDA（随着时间的推移，数百个批次的每批 25 个晶片内每个芯片 500 个左右的电气测试参数），寻找关键参数以分配给改进工作的新想法，而不是旧的假设测试，将是很有帮助。Alpha 和 Beta 风险是精密制造业务中“大数据”的棘手问题，通常会导致 DOE 的努力白费。
