Livello: Principiante
Daniele Valente , PhD, JMP Senior Product Manager, SAS
Jon Weisz, JMP Senior Vice President Sales and Marketing, SAS
Astratto
Spesso gli utenti JMP hanno sperimentato una sessione JMP interattiva che li ha lasciati con molte finestre e report di analisi aperti tutti in una volta. Sebbene l'utilizzo di JMP in questa "modalità finestra mobile" possa funzionare per alcuni, ci sono situazioni in cui è preferibile disporre di un'interfaccia a schede. Gli utenti potrebbero anche voler associare determinati file a un progetto di analisi e non avere l'elenco completo offerto dalla finestra principale. Per questi motivi, abbiamo creato progetti in JMP 14. I progetti forniscono un'unica interfaccia per i documenti a JMP, uno spazio di lavoro riconfigurabile a schede, un posto dove inserire i segnalibri e un elenco di finestre che consente all'utente di navigare facilmente tra le varie finestre aperte, tabelle dati, script e altro; lancia anche file di supporto come documenti .pdf e .ppt. I progetti possono essere utilizzati per aprire e chiudere rapidamente molti file associati a una o più attività di analisi individuali e possono essere utilizzati per mantenere separati i progetti paralleli, eliminando la necessità di eseguire più sessioni JMP. Infine, i progetti in JMP 14 possono anche darti un modo semplice per condividere e collaborare al lavoro con la loro funzionalità di archiviazione.
Panoramica dei progetti JMP
I progetti in JMP sono un modo per organizzare tabelle di dati, report, script, giornali e risorse dell'utilizzo di JMP in JMP. È inoltre possibile associare file di supporto esterni come .txt, .ppt, .html, .xls e immagini ai file di progetto appropriati associati a un gruppo logico di file JMP nativi.
Il file di progetto stesso (.jmpprj) è un file autonomo, che punta ad altri elementi sul disco, anziché fungere da contenitore in cui inserire i file. Di conseguenza, ciò offre la flessibilità e la disciplina organizzativa di un progetto basato su container, mantenendo allo stesso tempo i file disponibili per essere trovati sul sistema operativo.
I progetti JMP vengono creati dal menu File (File > Nuovo progetto). La creazione di un nuovo progetto aprirà immediatamente un progetto non salvato in cui aggiungere finestre e file JMP, semplificando la creazione di progetti temporanei.
Un esempio di un progetto JMP è mostrato nella Figura 1. Un progetto comprende tre sezioni principali:
- Elenco dei segnalibri: Collegamenti ai file fisici su disco che si desidera associare al progetto. Questo è come un elenco curato dalla finestra principale. I segnalibri possono essere collegamenti a singoli file, collegamenti a cartelle (che "guardano" automaticamente ciò che contiene, comprese le sottocartelle) e gruppi, fornendo un'organizzazione locale specifica per i file nel progetto senza influire sulla struttura delle cartelle dei file sul disco .
- Elenco delle finestre: Elenco gerarchico di tabelle di dati aperti, report e grafici associati alla tabella di dati.
- Area di lavoro: Elenco a schede di finestre, inclusi script, grafici, output del modello e tabelle di dati attualmente aperte in memoria. Il layout può essere organizzato da una singola colonna di schede (ad esempio, come un browser Web) o organizzato in colonne di elenchi di schede. Il layout viene mantenuto quando un progetto viene aperto e memorizzato quando viene chiuso.
Figura 1: Un esempio di progetto JMP con sezioni principali annotate.
Ad esempio, i progetti possono essere utilizzati per:
- Presentazione dei risultati. Questo progetto è mostrato nella Figura 2A. Il progetto è stato configurato per nascondere i segnalibri e gli elenchi delle finestre. C'è una colonna con una singola scheda, che ha un diario che esegue la presentazione. Il diario include collegamenti a script e file di supporto che, quando si fa clic, vengono visualizzati nei progetti come schede. Il diario offre la possibilità di aggiungere note e contesto al resto degli elementi del progetto.
- Flusso di lavoro di modellazione predittiva. Questo progetto è mostrato nella Figura 2B e sarà trattato nel Caso di Studio II più avanti in questo documento. Il progetto include l'esecuzione di attività di modellazione predittiva standard su un unico set di dati. Più modelli vengono adattati e salvati in un deposito di formule mentre vengono costruiti. Il Formula Depot si trova nella sua colonna in modo che possa essere facilmente referenziato. Infine, viene aggiunto un Confronto modello e viene generato un codice punteggio per mettere in produzione il modello.
- Flusso di lavoro DOE. Questo progetto è mostrato nella Figura 2C e un flusso di lavoro DOE come questo sarà trattato nel caso di studio I più avanti in questo documento. Il progetto viene utilizzato per organizzare i passaggi per la creazione di un esperimento progettato, il confronto di più progetti candidati, la raccolta di dati, l'analisi dei dati e la creazione di output per la condivisione dei risultati con altri. Può anche includere materiali di supporto sull'esperimento (foto, rapporti, ecc.).
- Progetto di sceneggiatura. Questo progetto è mostrato nella Figura 2D. Viene utilizzato per aiutare gli scripter JSL a organizzare le proprie finestre e semplificare l'efficienza durante lo scripting. Il progetto include l'indice di script in una modalità configurata specificamente per l'uso in un progetto. Lo script su cui si sta lavorando include un registro incorporato e anche collegamenti a file o funzioni di supporto nell'elenco dei segnalibri.
Figura 2: Modalità di utilizzo dei progetti in JMP.
Chi è l'utente previsto dei progetti JMP?
I progetti sono un modo opzionale di lavorare in JMP e molti utenti continueranno a operare nella "modalità finestra multipla" standard di JMP. Tuttavia, per coloro che lavorano in JMP in un modo specifico o hanno problemi specifici sulla gestione delle finestre o dei file, vale la pena dare un'occhiata al progetto.
Molti utenti preferiscono eseguire piattaforme JMP come Graph Builder con una finestra ingrandita. Sfortunatamente, una volta che una finestra in JMP è ingrandita, è facile che i nuovi utenti perdano la tabella di dati o abbiano difficoltà a navigare verso altre finestre attualmente aperte. Utilizzando un'area di lavoro a schede, il progetto risolve molti di questi problemi. Un utente può semplicemente passare a un'altra scheda aperta, come quando si utilizza un browser Web, per accedere a un altro report di analisi o tabella di dati.
Per le persone che hanno rapporti settimanali o giornalieri standard, il progetto può essere un contenitore efficiente per supportare quel lavoro. Associato al Query Builder, ad esempio, un progetto può includere uno script che recupera i dati più recenti da un database e genera una serie di report standard; può quindi essere salvato con la data per semplificare questa attività di reporting di routine.
Gli utenti JMP di lunga data potrebbero ricordare (e perdere) la finestra principale sulla versione Windows di JMP. Ora, con il progetto, possono ripristinare gran parte di quella funzionalità.
Per gli utenti che generano molte finestre, in modo interattivo o tramite script, e si sentono come se si perdessero in una sessione, il progetto può aiutare ad alleviare questo dolore. Quando un utente lavora su più progetti contemporaneamente, la chiusura di un singolo progetto può chiudere automaticamente tutti i file e le finestre associati a quel progetto, lasciando inalterati gli altri progetti ed eliminando la necessità di chiudere manualmente più finestre.
Per gli utenti che hanno già elaborato il proprio schema di organizzazione dei file per l'output e i file JMP, i progetti possono fornire una struttura o adattarsi bene a un modo strutturato di cartelle di utilizzare JMP. E infine, le persone che hanno file su tutto il disco rigido del proprio computer possono aggiungere singoli file a un progetto per spostare una struttura organizzata sopra una cartella disordinata.
Lavorare con il progetto
Inserimento di file in un progetto
Innanzitutto inizia creando un nuovo progetto (File> Nuovo progetto). I file possono essere aggiunti a un progetto individualmente aggiungendo file. I file aggiunti al progetto vengono aggiunti all'elenco dei segnalibri. Quando i file vengono aggiunti singolarmente, può essere utile creare un gruppo, locale al progetto, che possa organizzare ulteriormente i tuoi segnalibri. Crea un gruppo eseguendo il comando Nuovo gruppo e quindi rinominando il gruppo in qualcosa di descrittivo.
- Suggerimento professionale : I gruppi possono essere utilizzati per impostare progetti modello per semplificare l'avvio e l'esecuzione quando è necessario un nuovo progetto. Gruppi come "Set di dati", "Script di riferimento", "Query", "Script di grafici", "File di supporto" e "Output" possono essere un buon punto di partenza per la creazione di nuovi progetti. Salva il progetto come "Progetto modello" e Salva con nome ogni volta che hai bisogno di un nuovo progetto.
Le cartelle possono anche essere aggiunte a un progetto, il che è utile quando hai già dei file organizzati su disco. Aggiungi semplicemente la cartella e viene aggiunta ai segnalibri nel progetto. Le cartelle includono automaticamente tutte le sottocartelle e sono "controllate" (cioè, quando un file si sposta dentro o fuori dalla cartella viene anche spostato dentro o fuori dai segnalibri di un progetto). Ciò significa che devi prestare attenzione poiché la rimozione di file da una cartella controllata dai progetti può interrompere lo script o creare report in un progetto salvato. Le cartelle vengono aggiornate automaticamente quando un progetto viene chiuso e riaperto e possono essere aggiornate manualmente utilizzando un clic contestuale > Aggiorna.
All'interno dell'elenco dei file Segnalibri sono presenti diversi utili comandi contestuali, che consentono di visualizzare le informazioni fornite il nome del file, il percorso, la dimensione, le informazioni sulla creazione, le date dell'ultima scrittura e dell'ultimo accesso, nonché una casella di controllo per copiare nell'archivio del progetto ( trattato più avanti nella sezione archivio). Il comando show in finder rivela dove risiede il file sul tuo sistema operativo. Copia percorso ti consente di ottenere il percorso del file su disco negli appunti, il che è utile se stai scrivendo uno script che fa riferimento a un file. Infine, l'opzione Elimina... ti consente di rimuovere il segnalibro dal progetto (consigliato) o Sposta nel Cestino/Cestino.
I file possono anche essere aggiunti automaticamente ai segnalibri con il trascinamento della selezione. Dal sistema operativo, un file trascinato può essere rilasciato nell'elenco Segnalibri e quindi aggiunto automaticamente ai segnalibri. Le cartelle possono essere aggiunte ai segnalibri allo stesso modo.
Se crei un'altra tabella di dati in un progetto, può essere salvata e aggiunta direttamente ai segnalibri. Supponiamo, ad esempio, di creare una tabella di riepilogo utilizzando Tabelle > Riepilogo. Dopo che il file è stato salvato su disco, può essere trascinato e rilasciato dall'elenco delle finestre ai segnalibri.
Molti utenti vorranno passare da un progetto a una modalità a più finestre, da una modalità a più finestre a un progetto (utilizzando il progetto solo per incapsulare una sessione) o da un progetto all'altro (quando un singolo progetto di analisi diventa complesso, ad esempio) . Per questo, usa Finestra> Sposta in/da progetto come mostrato nella Figura 3.
Scegli semplicemente il progetto di origine (o nessuno se desideri spostare elementi da finestre singole e separate) e il progetto di destinazione (che può essere nessuno, un nuovo progetto o un progetto aperto esistente). Sono disponibili pulsanti rapidi per spostare e contrassegnare tutti i file, oppure puoi selezionare un sottoinsieme di tabelle di dati e rapporti associati dall'origine alla destinazione.
Facendo clic su una tabella di dati vengono visualizzate automaticamente tutte le finestre di report aperte nel progetto corrente. Se non desideri mantenerli, chiudi semplicemente le schede o le finestre al termine dello spostamento. Le tabelle di dati possono anche essere aggiunte ai preferiti direttamente da questa finestra. Si noti inoltre che le tabelle di dati devono essere salvate su disco per poter essere contrassegnate da questo strumento. I file non salvati possono comunque essere spostati in un nuovo progetto o in più finestre.
Facendo clic su una singola riga della tabella viene visualizzata un'utile miniatura, che può aiutare a decidere quali file e grafici e rapporti associati sono necessari per lo spostamento.
Figura 3. Sposta in/dalla finestra del progetto.
Gestione dell'area di lavoro
Dopo aver aggiunto i file al progetto, è il momento di configurare grafici e report in una disposizione a schede utilizzando la sezione dell'area di lavoro del progetto, come mostrato nella Figura 1. Per impostazione predefinita, quando vengono create nuove finestre in un progetto, vengono aggiunte in schede che risiedono in una singola colonna dell'area di lavoro.
Diamo un'occhiata a un semplice progetto di esempio. Innanzitutto, crea un nuovo progetto e poi salvalo immediatamente sul disco rigido. Quindi, crea una nuova cartella chiamata "progetto di esempio" e posiziona il file di progetto in quella cartella. In questo modo, esiste un'unica cartella in cui è possibile aggiungere tutti gli script, le tabelle di dati e i materiali di supporto.Creerò tre gruppi nel progetto: tabelle dati, script e output. Quindi aggiungerò due file al progetto: "FHPI.jmp" e "StatesMetadata.jmp".
Utilizzeremo il progetto per scrivere uno script di automazione per sviluppare un flusso di lavoro analitico end-to-end standard costituito da elaborazione dei dati tramite uno script di query, pulizia dei dati, visualizzazione, modellazione, cura del contenuto e output finale per la comunicazione dei risultati.
Per iniziare a sviluppare lo script di automazione, posso anche creare un'istanza di help > scripting index nel caso in cui dovessi cercare qualcosa. Quando l'indice di script viene caricato nel progetto, viene aggiunto come scheda. Sarebbe più utile se potessi ancorarlo a destra delle mie tabelle di dati e dell'output. Per fare ciò, rimuovi semplicemente la scheda dell'indice di scripting. Le zone di rilascio di Graph Builder vengono visualizzate nel progetto, consentendo di trascinare e rilasciare per riconfigurare l'area di lavoro del progetto, come mostrato nella Figura 4.
Figura 4. Aree di rilascio dell'area di lavoro del progetto illuminate quando una scheda viene rimossa da un elenco di schede. Le zone di rilascio sono annotate per semplificare la configurazione dell'area di lavoro del progetto.
Le singole schede possono essere ingrandite o ridotte a icona facendo clic sull'icona della piccola scheda sul titolo della scheda. Questo può essere utile quando, ad esempio, vuoi concentrarti su un singolo report di piattaforma o stai utilizzando una piattaforma, come Graph Builder, che beneficia di un po' più di spazio all'interno del progetto. Può essere utilizzato anche per presentazioni ad hoc all'interno del progetto.
Quando le schede sono ingrandite, i segnalibri e l'elenco delle finestre rimangono. Possono essere nascosti manualmente dal menu Progetto attivando i comandi Mostra segnalibri e Mostra elenco finestra. Il registro dell'intero progetto, nascosto per impostazione predefinita, può essere visualizzato anche da questo menu.
Se in qualsiasi momento riorganizzi il layout e non ti piace il risultato, c'è un comando annulla e ripeti layout per aiutarti. Puoi anche tornare all'elenco a schede singole predefinito reimpostando il layout dal menu Progetto.
Le schede all'interno dell'area di lavoro possono essere esplorate facendo clic su di esse (passandoci sopra con il cursore del mouse si ottiene una miniatura), facendo doppio clic all'interno dell'elenco delle finestre o utilizzando le frecce sinistra e destra per scorrere le schede.
Salva e archivia i progetti
Continuando con il nostro progetto di analisi, utilizzeremo il Query Builder per unire le nostre due tabelle e creare una terza tabella, letta per la modellazione e la visualizzazione. Lo script Query Builder può essere creato e quindi salvato nella cartella del progetto. Lo aggiungerò al progetto e lo trascinerò nel gruppo degli script.
Questo è mostrato nella Figura 5. Script, query e applicazioni o dashboard possono essere eseguiti direttamente tramite il menu di scelta rapida, risparmiando il clic per aprirlo nel progetto e quindi eseguire lo script. Può anche aiutare a mantenere pulito il progetto, poiché non ci sarà una scheda aperta per uno script di "produzione" che non viene modificato attivamente.
Figura 5 . Eseguire uno script direttamente facendo clic con il pulsante destro del mouse senza aprirlo in una scheda.
L'esecuzione dello script produce una terza tabella di dati, con le mie due tabelle unite correttamente. La scheda JoinTables ha un * accanto al nome che indica che questo file non è ancora stato salvato su disco. Se provo a salvare il progetto da File > Salva progetto, visualizzerò il seguente messaggio di avviso, mostrato nella Figura 6.
Figura 6 . Documenti non salvati in un messaggio di avviso del progetto.
A questo punto, hai una decisione su cosa vuoi fare, poiché tutti i file devono essere salvati o chiusi prima di poter salvare un progetto. Facendo clic su Salva tutto ti verrà chiesto di salvare prima tutti i file non salvati su disco e quindi salverà il progetto. C'è una casella di controllo, che è disattivata per impostazione predefinita, che ti consente di salvare automaticamente i documenti salvati in precedenza (con solo modifiche non salvate) durante il salvataggio del progetto. Usa questa impostazione con attenzione, soprattutto quando inizi a utilizzare i progetti poiché potresti apportare modifiche temporanee a una tabella di dati che desideri eliminare (aggiunta di colonne, eliminazione di colonne, modifica di celle, ecc.).
L'opzione Chiudi tutto eseguirà una chiusura e nessun salvataggio su tutti i documenti non salvati, ma ti eviterà di dover salvare ogni documento singolarmente. Questo può essere utile se si dispone di uno script che genera molto output, ma non si desidera necessariamente salvarlo.
Puoi anche salvare manualmente i documenti non salvati, sapendo che non appena tutti gli * nell'elenco delle schede sono spariti, puoi salvare un progetto con un solo clic.
Il progetto salva i grafici e altri output della piattaforma in un modo leggermente diverso. Poiché il progetto sfrutta la funzionalità degli script di sessione in JMP, i grafici e l'output della piattaforma vengono mantenuti automaticamente al momento del salvataggio e della chiusura senza che sia necessario salvare gli script nella tabella dati, nei giornali o salvare i report come file .jrp. Ciò è particolarmente utile per i nuovi utenti che desiderano salvare lo stato dei progetti di analisi senza dover prima apprendere JSL.
Riproduzione di script da progetti
I file .jsl, .jmpquery e .jmpapp/.jmpappsource con segnalibri possono essere eseguiti direttamente dall'elenco dei segnalibri (proprio come la finestra principale in JMP). Facendo clic con il pulsante destro del mouse su uno qualsiasi di questi file, è possibile visualizzare le opzioni estese su cosa fare con questi file, come mostrato nella Figura 7.
Figura 7. Menu contestuale per i tipi di file JMP più diffusi in un progetto.
Queste opzioni del menu di scelta rapida consentono di creare rapidamente un'applicazione, eseguire uno script o eseguire una query direttamente senza dover aprire AppBuilder/Dashboard Builder, Query Build o l'editor di script JSL. L'elemento verrà eseguito e i risultati verranno automaticamente aperti in una nuova scheda del progetto, risparmiando così un clic. Inoltre, il Query Builder ha un'opzione per "Eseguire all'apertura" (mostrato nella Figura 7). Questa query con doppio clic verrà eseguita automaticamente senza aprire il Generatore di query.
Dashboard e Web Report
Dashboard e Web Report sono metodi comuni per condividere e comunicare i risultati di un'analisi JMP con altri. Entrambe le funzioni sono supportate con il progetto JMP. File > Nuovo dashboard aprirà l'interfaccia di Dashboard Builder consentendoti di vedere tutti i report disponibili all'interno del progetto. Puoi organizzare i rapporti, aggiungere filtri, testo e altri elementi; dopo aver fatto clic su Esegui dashboard dal menu del triangolo rosso, il dashboard risultante verrà visualizzato in una nuova scheda nel progetto (vedere la figura 8).
Figura 8. Risultati dell'esecuzione di un dashboard creato con Dashboard Builder all'interno di un progetto. La dashboard risultante popolerà una nuova scheda nel progetto.
I report Web sono simili (File > Pubblica). La funzionalità Crea report web vedrà automaticamente tutte le schede disponibili all'interno di un progetto come grafici applicabili per popolare un report web. Il report web può quindi essere un buon modo per condividere il flusso di lavoro di un progetto con qualcuno che attualmente non dispone di JMP.
Caso di studio 1: Progetto DOE
Impiegare progetto S nell'ambito di d segno di e esperimenti (D o E) all'interno di JMP può aiutare a comunicare i risultati , oltre ad aiutare nel lavoro degli esperimenti stessi.
Usando D o E in JMP significa:
- Esecuzione del D o Piattaforma E per creare lo schema di raccolta dati .
- Utilizzo della tabella JMP come base per raccolta dati .
- Sfruttare varie piattaforme grafiche JMP per visualizzare i risultati delle esecuzioni dell'esperimento .
- Utilizzo della modalità JMP piattaforme per costruire un modello predittivo basato sui dati raccolti e come parte del modello esercizio , visualizzazione di vari grafici diagnostici per garantire che sia stato sviluppato un modello ragionevole.
- Costruire grafici e tabelle per comunicare i risultati del D o E con l'intento di promotrice ing azione di un'organizzazione.
La procedura generica dettagliata sopra dentro S passaggi 1-5 Spesso risultato S in molti finestre e tabelle in JMP. Può anche essere vero che il processo può richiedere mesi spostare da S passaggio 1 a S passaggio 5 , il che significa che l'utente JMP deve salvare i risultati importanti nel proprio file system, ricordare dove sono conservati e tenere traccia dell'intero processo.
Questo case study utilizzerà un semplice esperimento che chiunque può eseguire per mostrare come p i progetti possono aiutare con D o E gestendo le finestre, monitorando i risultati e comunicando le conclusioni.
Voglio eseguire un semplice esperimento per mostrare come JMP Custom Designer può essere utilizzato per eseguire esperimenti con vincoli su un variabile , come energia totale in questo caso.
L'obiettivo di questo esperimento è trovare una buona impostazione sul microonde di casa per cucinare i popcorn. Ho tre variabili nel mio controllo:
- Tempo (tempo in mm:ss che posso impostare per il tempo di cottura) .
- Potenza (un opaco l livello 1-10, non sono sicuro di cosa significhi per la temperatura) .
- Marca (ci sono molte marche sul mercato ; Ho scelto il leggermente camuffato marchi familiari Wilbur e Segretissimo ) .
Secondo le istruzioni sulle scatole di popcorn , Ho deciso di variare il tempo da tre a cinque minuti e la potenza da l livello 5 a l livello 10. Ho quindi deciso di controllare gli angoli dello spazio di progettazione, il che significa breve tempo e bassa potenza e anche lungo tempo e alta potenza. Questi angoli rappresentano l'energia totale massima e minima dei livelli che ho scelto (Figura 9) .
Figura 9 : Le immagini a sinistra e a destra sopra mostrano gli angoli dello spazio di progettazione.
È chiaro dai miei primi risultati che gli angoli dello spazio non sono fattibili. Quindi dovrò usare JMP Custom Designer per creare uno spazio di progettazione vincolato.Voglio usare JMP Projects, quindi apro prima ed un nuovo progetto e chiamalo "My Popcorn Experiment" Come mostrato in F figura 10.
Figura 10: Screenshot di un progetto vuoto all'inizio del processo del flusso di lavoro DOE.
Ho quindi lanciato Custom Designer all'interno del progetto e ho impostato le mie risposte e i miei fattori come mostrato nella Figura 11.
Figura 11: Avvio di Custom Design per impostare le esecuzioni sperimentali.
Ora è il momento di scegliere il mio modello (RSM) e impostare i vincoli sull'energia totale (tempo + livello di potenza). L'impostazione di vincoli lineari sui fattori viene eseguita semplicemente impostando i vincoli come mostrato nella Figura 12.
Figura 12: Impostare i vincoli sperimentali e aggiungere gli effetti che voglio essere in grado di modellare per determinare il numero di esecuzioni necessarie.
Ho scelto Make Design, risultando con JMP che mostra un design candidato. La Figura 13 mostra il design che ho utilizzato con formati di ora e livello di potenza che corrispondono a ciò che posso impostare sul mio microonde.
Figura 13: Tabella sperimentale.
Successivamente, ho fatto scoppiare 16 scatole di popcorn. Usando un misurino come strumento di campionamento, ho selezionato una tazza rappresentativa da ogni corsa e ho contato i chicchi totali e il numero di chicchi scoppiati. I dati sono come si vede nella Figura 14.
Figura 14: Risultati dell'esperimento.
Ho esaminato alcuni grafici e ho costruito una regressione generalizzata con il numero saltato come risposta binomiale. Una mappa termica di Time vs. Power per Brand con il rapporto tra Popped e totale colorato da basso (blu) a alto (rosso) mostra che le combinazioni medio-alte di Power Level e Time hanno risultati migliori. Un profiler del modello di regressione comunica al meglio i risultati con la conclusione aggiunta che i popcorn a marchio Wilbur sono più robusti rispetto all'energia totale. Le figure 15 e 16 mostrano questi risultati.
Figura 15. Una mappa termica di Time vs. Power per marchio con il rapporto tra Popped e totale colorato da basso (blu) a alto (rosso).
Figura 16: Profiler che mostra il modello finale e gli effetti del cambiamento di marca, tempo e fattori di potenza sulla risposta.
Alla fine ho scritto un documento Simple Conclusion aggiungendo due grafici come PDF da JMP; Ho aggiunto questo documento di conclusione al progetto selezionando il pulsante Aggiungi file in alto a sinistra nella finestra del mio progetto, come mostrato nella Figura 17.
Figura 17. Segnato una conclusione semplice per condividere i risultati di questo esperimento.
Ora ho un file di progetto che contiene l'impostazione del progetto, i dati, il modello e la grafica di supporto, nonché il documento di conclusione. Questo è un file autonomo che è la base della mia memoria di questo esperimento. Serve anche come memoria aziendale di questo esperimento se conservo il progetto e i file di supporto in una posizione che può essere recuperata dai membri del mio team ora e in futuro.
Caso di studio 2: progetto di modellazione predittiva
Useremo il progetto per assistere nel compito di costruire un modello per prevedere la qualità del vino da un insieme di proprietà fisico-chimiche (vedi Cortez et al. 2009). Il set di dati è disponibile per il download dall'UCI Machine Learning Repository (Lichman 2013). Possiamo utilizzare il progetto per gestire il processo di importazione dei dati tramite l'importazione di file multipli, esplorare e pulire la tabella di dati importata risultante, creare grafici, costruire una serie di modelli candidati utilizzando varie tecniche di apprendimento automatico in JMP Pro, confrontare modelli, decidere su un modello da utilizzare e, in definitiva, generare codice punteggio per aiutare a mettere in produzione questa modellazione. Seguiremo il flusso di lavoro analitico end-to-end in JMP (vedere la figura 18) per dimostrare come il progetto supporti naturalmente il processo.
Figura 18. Flusso di lavoro analitico end-to-end in JMP.
I dati storici sono disponibili per il download direttamente dal sito web di UCI Machine Learning: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality . Ci sono tre file da scaricare: winequality-red.csv, winequality-white.csv e winequality.names. Il primo passaggio nella creazione di un progetto è andare su File > Nuovo progetto in JMP e creare una cartella sul desktop chiamata "Progetto di modellazione del vino". Metterò tutti e tre i file di testo in questa cartella.
Salverò il file di progetto nella cartella del progetto di qualità del vino e quindi creerò diversi gruppi per aiutarmi a organizzare i miei segnalibri: 01-Raw Data, 02-JMP Data Tables, 03-Scripts, 04-Score Code, 05-Output.
Aggiungerò un segnalibro a tutti e tre i file di dati grezzi trascinandoli dal Finder alla cartella dei dati grezzi.
Successivamente, voglio ottenere i file in una tabella di dati JMP. Userò l'importazione di file multipli per aprire automaticamente entrambi i file CSV e concatenarli senza dover scrivere uno script o utilizzare il menu delle tabelle (File -> Apri multiplo...). Per aprire solo i file .csv, mi assicurerò di selezionare per estensione: .csv. e tieni il pulsante di opzione selezionato per impilare file simili. Controllerò la colonna Aggiungi nome file in modo da mantenere quali campioni sono vino rosso e quelli bianchi. Salverò lo script nella finestra dello script e lo salverò nel progetto, in modo che se arrivano nuovi dati e voglio rigenerare la tabella dei dati JMP, posso farlo direttamente senza dover passare di nuovo attraverso la finestra di dialogo del Multiplo Importazione di file (Figura 19). Aggiungerò lo script ai segnalibri per dopo trascinandolo dall'elenco delle finestre ai segnalibri e quindi chiuderò lo script.
Figura 19. Impostazioni multiple di importazione di file.
Ora che i miei set di dati sono aperti in un'unica tabella di dati JMP, salverò il file e poi lo aggiungerò ai segnalibri nel progetto. Posso usare Recode per aggiungere una colonna (Color) che mostra la categoria del vino in quel campione. L'obiettivo di questo esercizio di modellizzazione è utilizzare il metodo relativamente poco costoso di misurazione delle proprietà fisico-chimiche (come zucchero residuo, alcol o solfiti) per prevedere i test di degustazione professionali del vino relativamente costosi. Siamo fortunati ad avere i dati storici, che hanno entrambe le proprietà, e possiamo usare buone tecniche di convalida incrociata per costruire un modello su questi dati storici, che potrebbe funzionare bene su nuovi dati in cui abbiamo solo le proprietà fisico-chimiche a nostra disposizione. La figura 20 mostra una matrice di distribuzione con vini di alta qualità selezionati. Possiamo vedere nella distribuzione delle altre misure che potrebbe esserci una certa separazione in alcuni dei valori per segmentare questi vini altamente valutati (cioè, i vini con punteggio di qualità più alto sembrano tendere ad avere uno zucchero residuo più basso e una maggiore gradazione alcolica) . Verificheremo questa ipotesi costruendo diversi modelli.
Eseguendo un'analisi multivariata e osservando la Colormap sulle correlazioni, possiamo anche vedere che molte delle misure sono altamente correlate tra loro, il che si rivelerà difficile per le tecniche di modellazione standard come la regressione graduale oi minimi quadrati.
Figura 20. Matrice di distribuzione delle proprietà fisico-chimiche, del colore e dei punteggi di qualità. Vengono selezionati vini di alto livello. La mappa dei colori sulle correlazioni per le proprietà fisico-chimiche è mostrata a destra.
Al fine di valutare le prestazioni del modello e fornire alle nostre varie tecniche di modellazione la stessa possibilità di prevedere la qualità del vino, utilizzeremo la convalida incrociata per una valutazione onesta delle prestazioni del modello. Fondamentalmente separeremo i dati che abbiamo in tre set: training (usato per costruire i modelli), validation (usato per mettere a punto i modelli e bilanciare complessità e parsimonia con le prestazioni) e, infine, test (un sottoinsieme di i dati non utilizzati nella modellazione, ma utilizzati solo per simulare nuovi dati in entrata e quindi il nostro giudice della capacità del modello di funzionare su nuovi dati).
Per creare la colonna di convalida, utilizzerò l'utilità Crea colonna di convalida in Analizza > Modellazione predittiva. Sceglierò l'opzione per stratificato casuale e quindi cliccherò sulla colonna Colore del vino per assicurarmi di avere proporzioni uguali di campioni in treno, convalida e gruppi di test sia per i vini rossi che per quelli bianchi. Farò un campione del 70%/20%/10% di gruppi di treni, convalida e test.
Costruiremo diversi modelli candidati e poi li pubblicheremo nel Formula Depot. Il Formula Depot si adatta perfettamente a un progetto. Lo farò apparire (Analyze> Predictive Modeling) e quindi ancorare il Formula Depot nella sua colonna a destra del progetto.
Ora costruiremo un albero potenziato, una foresta di bootstrap, una rete neurale e diversi modelli di regressione generalizzata. Mentre costruisco i singoli modelli, pubblicherò i risultati nel Formula Depot.
Figura 21. Progetto finale di modellazione predittiva.
Sembra che Bootstrap Forest sia il modello che si adatta meglio ai dati del test. La foresta di Bootstrap ha catturato bene la forma del modello sottostante. La Figura 21 mostra come potrei impostare il progetto per vedere tutti i modelli che ho creato in un elenco di schede con la raccolta di modelli in un deposito di formule ancorato a destra dell'area di lavoro e un confronto di modelli direttamente sotto l'output del modello da guardare importanza variabile e un profiler per i vari modelli candidati.
Quello che fa bene Bootstrap Forest è catturare il fatto che aumentando l'alcol del vino si aumenta la qualità fino a un certo punto, come mostrato nella Figura 22. Questa figura mostra le impostazioni necessarie per produrre un vino di altissima qualità come indicato nei dati storici. Possiamo condividere questi risultati con altri in due modi. Uno, salvando il codice del punteggio del modello dal Formula Depot in una varietà di linguaggi (come SAS, Python, C, JavaScript o SQL) e anche in PPT o HTML.
Figura 22. Modello Bootstrap Forest per la previsione della qualità del vino.
Questo report interattivo può essere condiviso con altri che non dispongono di JMP. E il Profiler rimane interattivo sul Web, quindi i valori possono essere regolati in modo interattivo per vedere l'impatto sulla qualità del vino. Sia il codice del punteggio del modello che il rapporto HTML5 interattivo possono essere aggiunti ai segnalibri nel progetto.
Riferimenti
- Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos e J. Reis. Modellazione delle preferenze del vino mediante data mining dalle proprietà fisico-chimiche.
In Decision Support Systems, Elsevier, 47(4):547-553, 2009.
- Lichman, M. (2013). Repository di apprendimento automatico UCI [ http://archive.ics.uci.edu/ml ]. Irvine, CA: Università della California, School of Information and Computer Science.
