良い朝。 良い午後
と良い夜、みんな、
どこでもあなたそれは。
私の名前はスタンシラノビッチ、
と私午前の主要アナリストで重要コネクションL LC、
とわたしはやっているこれプレゼンテーション
からジェファーソンビル、インディアナ、
右横切っての川からルイビル、ケンタッキー。
今日わたしは行きますに話だいたい
どうやってにするを探索的なデータ分析と視覚化
のをオンラインワクチンデータベース
使用してJMP PRO 16.
それかオンラインデータベース
はのヴァールシステム。
それで何はVAERS?
それかはのワクチン不利イベント報告システム。
これはa全国早い警告システムに探知可能安全性問題
のUS-L冷ややかなワクチン。
それかはの同じデータベースそれかもっているその間ののニュース
ためにの最後年また二。
しましょう話だいたいなぜそれだった発展した。
の最初の全て、それだったに探知新しい、普通でない
またレアワクチン不利なイベント、モニタリング増加するの知られているイベント、
識別潜在的リスク、
と評価の安全性の新たに認可されたワクチン。
どこにものそれらの目標するあなた見るなんでもだいたい
作るデータ分析ワクチンデータ設定簡単、
どれのはなぜそうだったやっているこれプレゼンテーション。
今、これは多分構造化されたa少し別様に
よりもいくつかのの私たちそれは使用済みに。
私来た外のの研究室と製造設備、
とわたしは使用済みに、ために足らないのaより良い言葉、
化学科学的、それよりも小さいデータセット。
の上レア機会、
いつ私した仕事の上何かより大きく、
誰かののコーポレート階層
掃除した全てのデータために自分。
それかはいいえの場合ここ。
これは整頓されたに年、とそこにはそれは三つテーブルあたり年。
あります事実、ありますデータ、
と様々症状。
何私しただった、の最初の週の六月、
私ダウンロードした全てのデータとしての5月31日、
とこれは何それ見える好き。
あなたできるダウンロードにあなたの心のコンテンツ。
あなたするもつにサインの。
以上の上の右側のの画面、
しましょう見る何私を得た。
今、知らせの年ここ、 2018年、 2019年、 2020年、
のジップファイルそれはだいたいの同じサイズ。
にの道、これジップファイルは単にこれらは三つファイルここ圧縮されたの中へ一。
それかは通常はの一番道に仕事の上それ。
ダウンロードジップと解凍するそれ。
しかし知らせ何起こる間2020年と2021年、
どれのはでだいたいa 12, 14パーセント増加。
私たち行くから11.2メグ上にほとんど169メグ。
それで何かの行きますの上、と私たちだろう好きに取ったa見てでそれ。
これは何それ見えた好きの上私のデスクトップ。
今しましょう話だいたいテーブルそこには。
私言及されたそこにはそれは三つテーブルあたり年。
ありますワックス;
含む全てのワクチン情報。
これは得た情報、そのようなとして、
ほとんど100 %個性的VAERS IDでの上、
製造、多くタイプ
とのデータはどこa多くののデータ
それかそうだった行きますになれ興味があるの存在します。
知らせこれは得たのファースIDまた、とこれは得たいくつかの違う列
それかそうだった興味があるの、
そのようなa州、年齢年、セックス、症状、
どれのはa無料形状のa文章分野それか時々らしいに行くの上永遠に、
どうにかまたいいえの患者dつまり、らセテラ。
それからVAERSYMPTOMS、
含むただのVAERS IDと症状、
と彼ら行くから1-5、
と時々彼ら続くの上から6-10、
と私たち意思住所それか問題に向かっての終わりのこれプレゼンテーション。
させて自分得る外のそれか、
引っ張るそれか以上。
たった今、あなたしたほうがいい見るのJMP窓開ける。
私午前行きますに現在からa JMP計画。
させて自分行く以上それかとても素早く。
にの道、私推定みんな見ているこれ
もっている見たa JMP窓前。
これは私のワークスペース。
私引っ張るの三つファイルの
と開いた彼ら上のJMP下こことしてコンテンツ。
私開いた上a新しい実例のこれ。
いつわたしは働くの上a計画、
私引っ張る私のリンクと多分いくつかのPDFまたなにしろの中へそれか空。
次に、下、私たちもつ最近ファイル。
しかし主に何私たち欲しいにする、イース見てでこれ窓、
との主要窓ここ、
知らせ私たちもつタブここ、
あなたもクリックの上のタブただ好きaスプレッドシート
と私たちできる見る私たちの違うシート。
しましょう始めるクリーニング。
初めにすることわたしは行きますにするは作る...
それはどこにある？ どこそこにははVAX。
作るそれかの家テーブル、とあなたは見るなぜのただ分。
それでわたしは行きますに始めるそこには。
今知らせのVAX_TYPES 、すべての物事混合の一緒。
私たち得たのCOVID 19、どれの私たちそれは行きますに集中の上、
HPV9。
スクロール下a少し少し、私たちもつ知らない。
私たちもつインフルエンザバツ、など。
それで何私たち欲しいにするは別上COVIDに- 19.
の道私たちするそれか、と私午前行きますに行く上行へ
行選択、
選択するどこ。
にの道、のJMP、
ありますほとんどいつもいくつかの方法のやっているもの、
しかしに保つものユニフォーム、
私意思いつも行く上にのメニューバー
にするこれタイプのもの。
何私たち欲しいにするは別COVID- 19.
それで私選択するVAX_TYPE。
からの落ちる、
病気ただ離れるのデフォルトに等しい、
と病気置くのCOVID 19
と病気来て下こことチェックを外すのマッチ場合。
しましょう見る、これはチェック済み以上の窓。
それ言う私たち何そうだった行きますにする;
選択する行ののデータテーブルそれかマッチ指定基準。
それ見える好きそれ。
しましょう見る。
クリックOK。 とそこにはそれは。
知らせそれ選択済み全ての行。
それスキップしたのHPV9との知らないここ、など.
何私たち欲しいにする、今それか私たち選択済み彼ら、
はに別彼ら外。
それで私意思行くにテーブル、サブセット、
とそれ言う私たち何そうだった行きますにする。
そうだった行きますに作成a新しいデータテーブル
から選択済み行と列。
私行ったに選択済み行、どれのチェックために私たちすでに。
知らせそれ言うここ、私たちできる保存のへのスクリプトテーブル。
通常は、それはa良い練習。
作りますそれ多くのもっと便利に繰り返すもの。
しかし病気離れるそれか未チェックために今、
以来これはaデモ。
はそこにはなんでもそれ以外私必要にする？
はい、それ言う、出力テーブル名前。
ために単純分析、 JMP意思取ったお手入れのそれかためにあなた。
しかしためになんでもそれ始まるに得るa少し少し複雑。
私お勧め決めるの上ある種のaネーミング図式。
それでそれよりもよりもサブセット、
私午前行きますに名前それかCOVID- 19それだけ。
クリックのOKボタン。
ここそれは、 COVIDそれだけ。
私たちできるスクロール下、そして検証それか。
知らせ下ここの全て行、
私たちは選択済み129、 975。
それで保つそれか一のマインド、
なぜなら以上ここ、私たち始めましたオフ...
いや、それはデータ。 どこだったそれ？
戻る。 右ここ。
私たち始めましたオフと146, 500。
私たちただ得たのCOVID右そこには。
結婚した好きに見るなに行きますの上。
知らせここ、私たちしないでくださいもつどれでも症状、
私たちしないでくださいもつどれでも不利なイベント。
何そうだった行きますにもつにするは得る彼ら外ののデータ、
とそれは右ここ。
今しましょう取ったa素早い見てでそれか。
私たちは得たの列表示された以上ここ。
私たちは得た全てソートのもの。
彼ら死亡しました、長さの止まる、発症日にち、らセテラ
そしてここにのVAERS ID。
今何そうだった行きますにするはに加入の二テーブルの上のVAERS ID。
しましょう行く戻る以上ここに私たちのCOVID- 19データそれだけ。
ありますVAX。
私たちは得たそれか。
今何わたしは行きますにするは行く上ここにテーブル。
私たち欲しいに来て下ここに加入テーブル。
私しません得るの中へそれかデータベースもの、しかししましょうただ言う私たち欲しいに加入テーブル。
今私行ったにVAERS VAX 、
としたそれなぜならそれ言う、上ここ、
"加入これとVAERS VAX」
と下ここ、
何私もつにするはカップルもの。
の最初の全て、させて自分今保存それかに後で。
行く下ここと選択するVAERSDATA .
知らせ私たちもついくつかのウィンドウズ
それかポップ上ここ。
それかショー私たち全ての行のの2番データテーブル。
今私たちもつにマッチの行。
そうだった行きますに来てここのCOVID- 19データテーブル、
のVAERS_ ID、とそれからジャンプの中への終わり。
それでそうだった行きますにクリックここ
と彼らです二別ウィンドウズ、それであなたしないでくださいもつに得るにコントロール。
何私たち欲しいにするはマッチ彼らそれでそれかものしないでください得る混合上。
しましょう見て下ここ、と私たち得るにいくつかのデータテーブルもの。
それ言う私たちそれかそれはをインナー加入。
インナー加入、選択する行一般に両方。
しかしわたしはいいえもちろんだいたいこれデータ。
それで何私欲しいにするは来て以上ここに主要テーブルと選択する左アウター加入。
それは行きますに保つ全てのものののオリジナルテーブル、
どれのだったのVAERSVAXテーブル、
と全てののマッチングエントリ
ののVAERSDATAテーブル。
しましょう見てa少し少し。
また、私たちできる保存脚本。
しましょう与えるそれa名前。
しましょう電話それか一、
VAX 結合データ
と見るもしもありますなんでもそれ以外私たち必要。
うん、あなた知る何、
私たちできるするこれのa二-ステッププロセス。
しかしなぜしないでください私たちするそれ全ての一？
しましょう行く戻る上ここにのVAERS VAX、
と何良いするは良い保つのVAERS_ID、
私たちはしないので何を知りたいそれかは。
私たちしないでください必要タイプ、なぜなら彼らは全てのCOVID 19 .
良い、私たち5月欲しいに見てで違うメーカーのの多く、
どうにかそれはシリーズです一、二、三つ、また四、なんでもいい、
a VAX_ROUTEとVAX_SITE。
私たちしません心配だいたいそれかために今。
来て下ここ
にの他のデータテーブルと見る...
何する私欲しいにチェック？
私たちしないでください必要のVAERS_ IDまた。
しましょうチェック州、年の年。
知らせ、ありますaカップル他の年列、
しかし良い離れるそれらの行くために今。
私たちしないでください本当必要彼ら。
私たち欲しいに知るの応答にセックス、おそらく。
しないでください知る、 SYMPTOM_TEXT?
うん、良い保つそれかの。
私たちそうです欲しいに知るどうにかまたいいえの忍耐強い死亡しました。
彼ら死亡しました。
しましょうするホスピタルデイズ、
どれのはどうやって多くの日々彼ら消耗のの病院
もしも彼ら行ったにの病院。
しましょうするNUMDAYS。
今私たち知る、からチェック中のVAERS Webサイト。
NUMDAYSは単にの違い間VAERS状態。
との発症の症状州。
それでそれか言う私たち、どうやって遠い後のワクチン。
と私たちは得たa全体束の他の田畑ここ、
と私しないでください考え私たち必要どれでものそれらの。
上にスクロールさせてもちろんすべての物事まだチェック済み。
私望み私もつすべてのそれか私必要。
とわたしは行きますにクリックこれ一ここ.
それ言う、 "選択する列ために加入テーブル、"
の場合あなたできない見るそれ。
わたしは行きますに打つ選択すると置く彼ら全ての、
私望み、と良いスクロール下にチェック。
あ得、私たちできる保存の脚本にテーブル、
しかししましょう打つOK。
私たち命名されたそれVAX加入データ。
そこにはそれは、 VAX 結合データ以上ここ。
今知らせ私たちもつのメーカー、の用量、の州。
見てみようで州。
もつa番号のない値
とありますいくつかの他の考慮事項、
そこにはそれものそれか桁。
しかし良い得るにそれらの後で。
しましょう見る、 SYMPTOM_TEXT、入院日.
そうだった全て設定。
しましょう見てでこれ。
しましょう拡大これ。
これはただa無料-形状桁。
しましょう作る使用の一の私のお気に入り特徴;
見せるヘッダグラフ。
しましょう打つそれか。
とおお！
しましょう見る何私たちもつここ、
させて自分引くそれか以上。
私たちもつ、しましょう見てでメーカー。
私たち欲しいに見るもしも多分一メーカーまたはどちらでもないもっているもっと不利なイベント。
それ見える好きバイオテックはに遠いの最大。
それから私たちもついくつかの未知数。
見てでこれ。
私たちもつほとんど8,000 VAX_LOT。
それでもしもあなた欲しいにするを検査に多く、
それは行きますになれそれよりも難しい。
私たち見るVAX_DOSE_SERIESここ、
とそれ見える好きシリーズ1もっているもっとよりもシリーズ...
けれど、それはa少し変。
それから来る2、それから来る3.
どうやってしたそれか起こる？
今私たちただノートそれかと動くの上。
知らせために州、
私たちもつ1、2、3、4、5 プラス54.
良い、最後私聞こえた私たちしませんでしたもつ59秒テーツ
それでそうだった行きますにもつにチェックそれか。
AGE_YRS見えるわかった。
それ見える好き私たちもつa全体多くもっと女性よりも男性。
SYMPTOM_TEXT 、多くのものそこには。
私たち了解しました全てそれか。
私たちできる近いそれか
としましょうする壊す上の単調ここ、のクリーニング。
しましょうするを分析。
しましょう行くにみんなのお気に入りプラットホーム;グラフビルダー。
私たち行く上にのメニュー、 Gを選択ラフ
と選択するグラフビルダーからそれか。
しましょう見る何する私たちもつここ。
どうやってだいたい私した持っていくの病院日々、私望み。
はい。
しましょうする病院日々。
良い選択するそれ、置くそれの上のい、
としましょう見るもしもありますどれでも違い
間その中で、または私したほうがいい言うの州。
しませんでした欲しいにするそれか。 ただ欲しかったに選択する州。
置くそれかのx、と病気選択するバーグラフ。
そこにはそれはのバーグラフ。
知らせ私たちするもついくつかの異常ここ。
しましょう見て下でのx-x軸。
私たちもつ状態 AS 、
州MH、州PW、状態 QW。
それかではない右。
それで私たち知る私たちもつにするa少し少しもっとクリーニングの上それか。
しかしこれはaデモ、
それで良い離れるそれらののそこにはために今。
それはかわいい簡単ものに形外。
何私たち欲しいにするは...
来ての上、保つ飛び出る上。
あなたできるなれa少しもっと気をつけろだいたいそれか。
来て上ここ、
と私右-クリックの上のx軸
と来て上ここに注文にとに入院日下降。
そこにはそれは。
私たちもついくつかの普通でない結果ここ。
それ見える好きワイオミング。
おお、私したほうがいい点これ外それも。
JMP自動的選択済み平均ために私たち。
どれのために私たちの目的はおそらくわかった。
それ見える好きの平均病院止まる
ためにの人々 WHO苦しんだを不利なイベントワイオミング
は、私しないでください知る、 20のa分数日々。
どれの、男、それは高い。
降りてくるここにの次一、バーモント州、
とそれ与える私たちの番号の行。
置くそれかの自動的ためにのホバーラベル。
あその後それか、これはミシシッピ、
と見るオクラホマとユタ。
させて自分探す...
しましょう見る、新しいヨーク、ペンシルバニア。
彼らは全て下のここ。
ためにいくつかの理由、
私しないでください知るもしもこれはただのチャンスまた何、
しかし私たち作るノートのの事実
それかaカップルののまばらに人口の状態思われるにもつより長いです病院滞在します。
しましょう行く戻るにここ。
とこれは別理由なぜ私好きに使用のJMPプロジェクト。
あなたしないでくださいもつに行くホバリング以上閉まっているウィンドウズ。
しましょう行くにグラフ。
私たち欲しいにするそれかグラフ[聞こえない 00:20:22].
うん、しましょうする一もっと例。
行くにグラフビルダー、
と良い取った州、
置くそれかののx 軸。
と私たち見てで何のJMPしたために私たち。
とそれ見える好き私たちもついくつかの高い数字ここ。
と私たちホバー以上カリフォルニア、ために例、
とそれ言うこれは得た10,629行、
とそれリスト彼ら、とそれ与える私たちの州。
何JMPしたここだった自動的置くの番号の行のそこにはために私たち、
どれのはa反射のの番号の忍耐
WHO報告を不利なイベント。
しましょう見る、順序付けられましたに州、下降。
それでしましょうするそれか注文また
と取ったa見てでそれ。
これ作ります検出。
カリフォルニアは遠いとあちらへ
のリーダーと、不幸にもために彼らと不利なイベント、
しかしそれはまたa非常に人口の州。
の次一はミシガン州、の同じ対処フロリダ。
それでそれらしいに幾分ミラーリング人口。
あります新しいヨーク。
良いただ離れるそれか開けるために今と動くの上。
今しましょう取ったa見てでのヴァール症状。
クリックそれかタブ。
初めにすること私たち気がついた、と私したいいえプランこれ、
しかし知らせVAERS_I D、行一と二。
これはの同じ番号。
どうやってできるそれかなれ？
それかは想定になれa個性的識別子、
しかしそれかは幾分一般ののVAERデータ設定。
しましょう取ったa見てなぜ。
にの道、
私考えこれはを素晴らしい理由にいつも払ういくつかの時間、
平もしもあなたはのa忙しい、
に見てでのデータと見るもしもなんでも見えるa少し少し変。
ともちろん十分、二行との同じ行番号。
今知らせ症状。
これはの症状、
またそれよりも、これはのメドラデータベース。
これはどうやっての医学コーダーコードの症状。
それでありますいくつかの程度の均一全国的に
とまた国際的に。
これはのメドラバージョンためにこれエントリ右ここ。
とそこにはそれはそれだけ二バージョンそれか私は走る横切ってそれで遠い
の私のVAERSと協力する、とそれは24,一と25.
それで私たちもつ症状一、私たちもつ症状二、胸痛み。
私たちもつ症状三つ、の心臓レート、
とそれ行きますの上そして。
それから私たち来て戻ると私たちもついくつかの...
ちょっと見える変ここで、SARS-CoV-2となんでもいいのこれ複製行
との複製番号エンディングの266、
どれのは本当いいえa複製、
なぜならそこにははそれだけ一エントリ外のの五のそれか行。
それでそれはa少し当惑させる。
しかしそうだった行きますに取ったお手入れのそれか。
何そうだった行きますにするここ、はa特徴のJMP、
とこれはスタッキングの変数。
もしも私たち欲しかったにするの分析の上症状からこれテーブル、
何私たちだろうもつにするは行くと走るそれ
の上各一のの列、など、らセテラ。
しかしもしも私たちスタックの列、私たちしませんもつにするそれか。
それでしましょうスタックの列。
だから私たちは来て上ここに、また、テーブル、
と私たち来て上にスタック、
と私たち選択するスタック。
それでしましょう選ぶ症状1.
持続するにコントロールまた指図もしもあなたは得たaマック。
上ここに五、取ったa見てで私たちのチェックボックス。
私たち欲しいに保つすべての、また、 sアベニュー脚本にソーステーブル、
もしも私たち欲しいに、との場合何か行きます間違い、
私たち5月欲しいに保つダイアログブロック開ける、
しかし私意思いいえするそれか。
今、聞く私たちどこに動くの列？
まあ、t o最後。
しかしそれだろうなれ多くのもっと便利もしも私たちそれらを動かしたVAERS_の後ID。
それで病気クリックそれか無線ボタン、
クリックのVAERS_ID、
病気置くテーブル名前、と良いただラベルそれか、
どうやってだいたい症状が積み重なっていますか？
良い来て上ここ、置く彼らの、
五、見るもしもありますなんでもそれ以外。
おお、うん、新しい桁名前。
もしもあなたはスタッキングいくつかの列、
どれのは頻繁a場合、
特にもしもあなたはしようとしているに引くのいくつかのデータからa PDFファイル
それかだった作るために人間消費、
それかできるなれを問題ここ。
しかしために右今、
良いただ離れるの積み上げ柱ラベル付き、Dあた
そしてそのソース桁ラベル付けされた、ラベル、
なぜならそれ作ります検出。
と一最後のチェック、
私打つのOKボタン、とそこにはそれは。
良い、しましょう取ったa見てでそれか一。
ここ私たち行く、のVAERS_ID、
ともちろん十分、私たちもつのラベル、
とここですのデータ。
ここ私たちもつ私たちのお気に入り行、の一それか終わるの266.
しましょう取ったa見てでそれか。
何起こりました？
一つは行くから1-10。
それで私たちもつ十インスタンスのの同じ行、
したがってテーブル1、2、3、4、5、
どれのそれは満たされたの。
とそれからそれ始まる再び症状1、
との休みの彼らそれは空。
それでそれか追加します上にの10.
こちらです私たちのメドラデータ。
それか作ります検出。
私知る、なぜなら私したそれ前。
これはどこ私たち欲しいになれ。
それでしましょう行く上に行また。
行選択、
選択するどこ。
のの場合の命名法はこちら音を最悪多く好きSQL、
それかは何JMPはやっている下のフード。
私たち欲しいに選択するいくつかの行。
それでしましょう選ぶ胸痛、
良い離れるすべてのキャップ
と私たち来て下ここまた。
ありますこれ少しチェック箱、隠れた道下ここ、
これマッチ場合。
私しないでください欲しいにマッチ場合、
なぜなら私しないでください知るどうやって人々入力のデータ
とどうやっての良いの人々のCDC、
綺麗のデータ前彼ら投稿したそれの上のWebサイト。
しかしにの道、のVAERSデータ設定
はいいえ瞬時ロードされた上。
それしません行くそこには。
のCDCいつものアップデートそれだいたい一度a週、
と彼ら綺麗のデータ、それからアップデートそれ。
それでマッチ場合、胸痛。
それしたほうがいい言う何かだいたいの落ちる。
私たち欲しい等しい、
しかし私たちできる使用するいいえ等しい、またなんでもいいそれそれですかスーツ私たちの目的。
それでしましょうクリック、 OK。
待ってa分。
データ等しい。
それかしたほうがいいするそれ。
そこにはそれは。
ここ私ホバーその上、それ言う症状スタック.
と私たち見て下ここで行また、
私探す自分自身参照するにそれかとても頻繁に、
ただに得るをアイディアなに行きますの上。
私たち始めましたオフ機転時間890,000プラス行
と私たちもつ3,667それかそうだった選択されました。
しましょうサブセット。
行く上ここにテーブルまた、
スタック、どこそれはサブセット、
私たち意思選択するサブセット。
のコース、私たち得る私たちのポップ上窓
それか言う私たち何サブセットは行きますにするために私たち。
と私たちクリックの上それか。
しましょう見る、私たち行ったに選択済み行。
私たちできるリンクそれかにのオリジナルデータテーブル、
保存脚本にのテーブル、サブセットの積み重なった症状.
しましょう行くと私たちの大会、
と良い電話それか胸の痛み
積み上げられた症状の。
作りたいもちろん私したすべての右。
いいえ。
私欲しいに電話それか胸痛。
私望みそれは右。
クリックの上のOKボタン、とそこにはそれは。
良い取ったa見てここ。
知らせ私たちそれだけもつ一行と266
と私たちもつ全て私たちの他の行と胸痛のそれ、
と私たちは得た3,666選択されました。
今しましょう行く戻るにのデータ、
するa少しもっと分析後私たちした全てそれかクリーニング。
VAX ジョイン DATA。
それか見える右。
させて自分引っ張るそれか以上そこには。
しましょう見てでaカップルの違う変数、
またそれよりものグラフ。
これ時間、しましょうするのまとめテーブル。
それでしましょう行く上にテーブルとまとめのでの上。
とこれは何それ見える好き。
良い、しましょう見てで... 何私たちはしますか欲しい？
年とHOSPDAYSとNUMDAYS。
私午前行きますに置くそれかのここ、
しかし前私できるするそれか、
JMP望む私たちに教えてそれ何統計に使用。
しましょう使用の平均。
私選択済み平均から落ちる、
とこれは行きますに与える私たちの平均のそれらの三つ列。
今そこにはそれはいくつかの他の列ここそれか私たちもつを興味の。
私はしたい言う、まあ、死んだ.
うん、おそらく興味があるのどうにかまたいいえ誰か死亡しました。
見るなに行きますの上そこには。
それで良い選択するそれか。
今私たちできない取ったa平均。
これはaバイナリカテゴリカル変数または変数、それよりも。
それでしましょう選択するNと見る.
いいえ、待って、しましょう見てで州。
どこだったそれ？
どこだった州？
そこにはそれは。
今州、私たちもつ50プラス
と私たち欲しいaまとめテーブル.
それで50プラスまとめテーブル。
しましょう置く州の中へグループ。
とまた、私たちできる保存の脚本、
しかし私たちしませんするそれここ。
一最後のチェック、それか見える右。
私たち打つのOKボタン。
のここは私たちのまとめテーブル。
知らせその状態また、私たちもついくつかの深刻クリーニングにする。
ありますいいえここに記載、
州GU .
あります州MH 、また。
いくつかのがある可能性がありない値、など、らセテラ。
とそれ与える私たちa平均年の年ために全てそれらの州。
とそれ見える好きの平均年そこには、はどこかのの40 sに50秒。
来て以上ここ。
しましょう取ったa見てでの平均病院日々に州。
とそれか作ります検出。
5、6、7日々。
ルックス好きそうだった全てホバリング約週。
ただ取るa素早い見てでそれ。
私しないでください見るどれでも外れ値。
と来て以上ここ。
するの同じとNUMDAYS .
とそれはの番号の日々間ワクチン
といつ彼ら言うの効果現れた、
としましょう見る、番号死亡しました。
一もの私たち欲しいに知らせは右ここ。
幸運、そこにはそれはいいえa全体多くの人々、千死んでいる。
ありますaカップルとa百ここ、
しかし知らせここ、 N(死亡)との空欄州。
どうやらありますa多くの州と番号の死亡しましたない。
それでもしも私たち欲しいに分析するそれかのa少しもっと詳細、
そうだった行きますにもつになれ気をつけろそこには、
なぜならありますa多くそれかできないなれ割り当てられたにa特に州。
と何それ以外できる私たちする？
しましょうただ取ったa見てで全てそれか。
と私たち見る私たちの状態また、
これらは五プラス254。
私たちもつの番号の行上ここ。
しましょう見る、何それ以外できる私たち見てで？
平均(年齢)、
していない言及されたそれまだ、しかしJMPは相互の作用。
それで私クリックの上それかバー、としましょう見る、
ここですいくつかの人々上ここのの年年範囲、
古い年、私したほうがいい言う、言い訳私、または人々
できます来て上ここ。
これはa少し難しい選択するそれか一、多分。
私しないでください見るなんでもそれかスティック外で自分。
幸運、番号死亡しました、これはかわいい大きいバーでゼロ。
それでそれは良い。
との平均ためにNUMDAYS
間のワクチン
とまだ最初のイベントはそれよりも低い、右ここ。
良いただ離れるそれでそれか。
私見るそれか私午前ただ外の時間。
それで何した私たちする？
私たち見えたでa大きいオンラインデータベース。
私たちそうだったできるにダウンロードのジップファイル私たちにデスクトップ、
開ける彼ら上にJMP。
私たちそうだったできるにするいくつかの初歩的な分析
後支出a多くの私たちの時間データクリーニング。
知らせ、平けれどそれか私たち消耗a多くの私たちの時間クリーニングのデータ、
私たちそうだったできるにするそれのJMP、どれののコース、はとても便利。
なぜなら、番号一、私たちしませんでしたもつにスイッチ、
病気スイッチここ、スイッチそこには、走るいくつかのSQLコードと持っていくそれ戻るの。
ナンバー2、私たちできるする私たちの分析
のラインとしてaバーその間そうだったクリーニングのデータ。
私たち言う、 "おお、それか見える面白い。"
私たち行ったに私たちのグラフビルダー、
取ったa見てでのデータ、見るもしもなんでも尖った私たちの好奇心
またもしもなんでもだった外の場所。
いつ私たち終了した私たちの検査、私たちできる続くと私たちのデータクリーニング。
のこれ場合、私たち行ったの上にの症状。
それでそれか結論私のプレゼンテーション。
私望みみんな楽しんだそれとうまくいけば学び何か。
多分私したほうがいい置くa免責事項ここでの終わり。
これはの道私だろうするそれ。
後使用してJMPためにa少し年、
これはいいえ必要なの道あなたしたほうがいいやれ、
といいえ必要なの一番道にするそれ。
しかし使用してJMP、私たちそうだったできるに持っていく下いくつかのデータと分析するそれ、綺麗それ。
これはいくつかのデータそれはとてもa少しののニュース右今。
私感謝あなたすべては見るためです。
