級別：初學者
丹尼爾·瓦倫特, 博士, JMP 高級產品經理, SAS
喬恩·薇茲JMP SAS 銷售和營銷高級副總裁
抽象的
通常，JMP 用戶體驗過一個交互式 JMP 會話，該會話給他們留下了許多窗口，並且一次打開了所有分析報告。 雖然在這種“浮動窗口模式”下使用 JMP 可能對某些人有用，但在某些情況下，最好使用選項卡式界面。 用戶還可能希望將某些文件與分析項目相關聯，並且沒有主窗口提供的完整列表。 出於這些原因，我們在 JMP 14 中創建了項目。 項目為 JMP 提供了一個單一的文檔界面、一個選項卡式、可重新配置的工作空間、一個為文件添加書籤的位置以及一個允許用戶輕鬆瀏覽各種打開的窗口、數據表、腳本等的窗口列表；它還啟動支持文件，如 .pdfs 和 .ppt 文檔。 項目可用於快速打開和關閉與一項或多項單獨分析活動相關的許多文件，並可用於將並行項目分開，從而無需運行多個 JMP 會話。 最後，JMP 14 中的項目還可以讓您輕鬆地通過其歸檔功能共享和協作工作。
JMP 項目概述
JMP 中的項目是一種組織數據表、報告、腳本、日誌和在 JMP 中使用 JMP 的工件的方式。 您還可以將外部支持文件（例如 .txt、.ppt、.html、.xls 和圖像）與與本地 JMP 文件邏輯組關聯的適當項目文件相關聯。
項目文件本身 (.jmpprj) 是一個獨立文件，它指向光盤上的其他項目，而不是充當放置文件的容器。 因此，這為基於容器的項目提供了靈活性和組織紀律，同時保持文件可在操作系統上找到。
JMP 項目是從文件菜單（文件 > 新項目）創建的。 新項目的創建將立即打開一個未保存的項目，在其中添加 JMP 窗口和文件，從而輕鬆創建臨時項目。
圖 1 顯示了一個 JMP 項目的示例。 一個項目包括三個主要部分：
- 書籤列表：指向要與項目關聯的磁盤上的物理文件的鏈接。 這就像主窗口中的精選列表。 書籤可以是單個文件的鏈接、文件夾的鏈接（自動“監視”裡面的內容，包括子文件夾）和組，提供項目中文件的本地組織，而不影響磁盤上文件的文件夾結構.
- 窗口列表：打開的數據表以及與數據表關聯的報表和圖表的分層列表。
- 工作區：選項卡式窗口列表，包括當前在內存中打開的腳本、圖形、模型輸出和數據表。 佈局可以從單個選項卡列（例如，像 Web 瀏覽器）排列或排列成選項卡列表的列。 佈局在項目打開時保持不變，並在項目關閉時存儲。
圖1：帶有註釋的主要部分的示例 JMP 項目。
例如，項目可用於：
- 結果的介紹。 該項目如圖 2A 所示。 該項目已配置為隱藏書籤和窗口列表。 有一個帶有單個選項卡的列，其中有一個運行演示文稿的日誌。 該日誌包含指向腳本和支持文件的鏈接，單擊這些鏈接時，它們會在項目中顯示為選項卡。 日誌提供了向項目中的其餘項目添加註釋和上下文的能力。
- 預測建模工作流程。 該項目如圖 2B 所示，將在本文後面的案例研究 II 中介紹。 該項目包括在單個數據集上執行標準預測建模任務。 多個模型在構建時適合併保存到 Formula Depot。 公式庫位於其自己的列中，因此可以輕鬆引用。 最後，添加模型比較並生成評分代碼以將模型投入生產。
- DOE 工作流程。 該項目如圖 2C 所示，類似的 DOE 工作流程將在本文後面的案例研究 I 中介紹。 該項目用於組織創建設計實驗、比較多個候選設計、收集數據、分析數據以及創建輸出以與他人共享結果的步驟。 它還可以包括有關實驗的支持材料（照片、報告等）。
- 腳本項目。 該項目如圖 2D 所示。 它用於幫助 JSL 腳本編寫者組織他們的窗口，並使其在編寫腳本時更容易高效。 該項目以專門為在項目中使用而配置的模式包含腳本索引。 正在處理的腳本包括一個嵌入式日誌，還鏈接到書籤列表中的支持文件或功能。
圖 2：在 JMP 中使用項目的方式。
誰是 JMP 項目的目標用戶？
項目是在 JMP 中的一種可選工作方式，許多用戶將繼續在 JMP 的標準“多窗口模式”下進行操作。 但是，對於那些以特定方式在 JMP 中工作或在窗口管理或文件管理方面有特定痛苦的人來說，該項目值得一試。
許多用戶更喜歡使用最大化窗口運行 JMP 平台，例如 Graph Builder。 不幸的是，一旦 JMP 中的窗口最大化，新用戶很容易丟失數據表或難以導航到當前打開的其他窗口。 通過使用選項卡式工作區，該項目解決了許多這些問題。 用戶可以簡單地導航到另一個打開的選項卡，例如在使用 Web 瀏覽器時，以訪問另一個分析報告或數據表。
對於擁有標準每週或每日報告的人來說，該項目可以成為支持該工作的有效容器。 例如，結合查詢構建器，項目可以包含一個腳本，該腳本從數據庫中獲取最新數據並生成一組標準報告；然後可以將其與日期一起保存以簡化此例行報告任務。
長期使用 JMP 的用戶可能會記得（並錯過）Windows 版 JMP 上的主窗口。 現在有了這個項目，他們可以恢復大部分功能。
對於以交互方式或通過腳本生成許多窗口並感覺好像迷失在會話中的用戶，該項目可以幫助緩解這種痛苦。 當用戶同時處理多個項目時，關閉單個項目可以自動關閉與該項目關聯的所有文件和窗口，同時保持其他項目不變，無需手動關閉多個窗口。
對於已經為 JMP 輸出和文件製定了自己的文件組織方案的用戶，項目可以提供一個框架或非常適合使用 JMP 的文件夾結構方式。 最後，在計算機硬盤上都有文件的人可以將單個文件添加到項目中，以便在凌亂的文件夾之上平移有組織的結構。
使用項目
將文件放入項目
首先創建一個新項目（文件 > 新項目）。 可以通過添加文件將文件單獨添加到項目中。 添加到項目中的文件將添加到書籤列表中。 當文件被單獨添加時，創建一個項目本地的組會很有用，它可以進一步組織您的書籤。 通過運行 New Group 命令創建一個組，然後將該組重命名為具有描述性的名稱。
- 專家提示：組可用於設置模板項目，以便在需要新項目時更輕鬆地啟動和運行。 “數據集”、“參考腳本”、“查詢”、“圖形腳本”、“支持文件”和“輸出”等組可能是創建新項目的良好起點。 將項目另存為“模板項目”並在每次需要新項目時另存為。
文件夾也可以添加到項目中，當您已經在磁盤上組織了文件時，這很有用。 只需添加文件夾，它就會在項目中添加書籤。 文件夾自動包含所有子文件夾並被“監視”（即，當文件移入或移出文件夾時，它也會移入或移出項目中的書籤）。 這意味著您需要小心，因為從項目監視文件夾中刪除文件可能會破壞已保存項目中的腳本或報告。 當項目關閉並再次打開時，文件夾會自動刷新，並且可以使用上下文單擊 > 刷新手動刷新。
在文件的書籤列表中，有幾個有用的上下文單擊命令，允許您顯示提供文件名、路徑、大小、創建信息、上次寫入和上次訪問日期的信息，以及復製到項目存檔中的複選框（稍後將在存檔部分介紹）。 show in finder 命令顯示文件在操作系統上的位置。 複製路徑允許您將磁盤上的文件路徑獲取到剪貼板，這在您編寫引用文件的腳本時很有用。 最後，Delete... 選項允許您從項目中刪除書籤（推薦）或移至垃圾箱/回收站。
文件也可以通過拖放自動添加書籤。 從操作系統中，可以將拖動的文件拖放到書籤列表中，然後自動添加書籤。 文件夾可以以相同的方式添加書籤。
如果您在項目中製作另一個數據表，可以直接保存並添加書籤。 例如，假設您使用 Tables > Summary 創建了一個匯總表。 文件保存到磁盤後，可以將其從窗口列表拖放到書籤中。
許多用戶會希望從一個項目轉移到多窗口模式，從多窗口模式轉移到一個項目（使用項目只是為了封裝會話），或者從項目轉移到項目（例如，當單個分析項目變得複雜時） . 為此，請使用 Window > Move To/From Project，如圖 3 所示。
只需選擇源項目（如果您想從單獨的、單獨的窗口中移動項目，則選擇無）和目標項目（可以是無、新項目或現有打開的項目）。 有用於移動所有文件並為其添加書籤的快速按鈕，或者您可以選擇數據表的子集和從源到目標的關聯報告。
單擊數據表會自動顯示在當前項目中打開的任何報告窗口。 如果您不想保留它們，只需在移動完成後關閉選項卡或窗口即可。 數據表也可以直接從此窗口添加書籤。 另請注意，數據表必須保存在磁盤上才能從此工具中添加書籤。 但是，未保存的文件仍然可以移動到新項目或多個窗口。
單擊表格中的單個行會顯示一個有用的縮略圖，這有助於確定移動中需要哪些文件以及相關的圖表和報告。
圖 3。 移至/移出項目窗口。
工作區管理
將文件添加到項目後，就可以使用項目的工作區部分將圖形和報告配置為選項卡式排列，如圖 1 所示。 默認情況下，在項目中創建新窗口時，它們會添加到位於工作區單列中的選項卡中。
讓我們看一個簡單的示例項目。 首先，創建一個新項目，然後立即將其保存到硬盤上。 接下來，創建一個名為“sample project”的新文件夾並將項目文件放在該文件夾中。 通過這樣做，可以將所有腳本、數據表和支持材料添加到一個文件夾中。我將在項目中創建三個組：數據表、腳本和輸出。 然後我將向項目中添加兩個文件：“FHPI.jmp”和“StatesMetadata.jmp”。
我們將使用該項目編寫一個自動化腳本來開發一個標準的端到端分析工作流程，該工作流程包括通過查詢腳本進行的數據處理、數據清理、可視化、建模、內容管理和用於交流結果的最終輸出。
要開始開發自動化腳本，我還可以實例化幫助 > 腳本索引，以防我需要查找任何內容。 當腳本索引加載到項目中時，它被添加為一個選項卡。 如果我可以將它停靠在我的數據表和輸出的右側會更有用。 為此，只需剝離腳本索引選項卡。 Graph Builder 拖放區顯示在項目中，允許您拖放以重新配置項目工作區，如圖 4 所示。
圖 4。 當選項卡從選項卡列表中剝離時，項目工作區放置區會亮起。 拖放區帶有註釋，以便更輕鬆地配置項目工作區。
通過單擊選項卡標題上的小選項卡圖標，可以最大化或最小化各個選項卡。 例如，當您想要專注於單個平台報告或使用像 Graph Builder 這樣的平台時，這可能很有用，該平台可以從項目中的更多空間中受益。 它也可以用於項目中的臨時演示。
當選項卡最大化時，書籤和窗口列表仍然存在。 它們可以通過切換顯示書籤和顯示窗口列表命令從項目菜單中手動隱藏。 默認情況下隱藏的項目範圍的日誌也可以從此菜單中顯示。
如果您在任何時候重新排列佈局並且不喜歡結果，可以使用撤消和重做佈局命令來提供幫助。 您還可以通過從“項目”菜單重置佈局來返回默認的單選項卡列表。
工作區中的選項卡可以通過單擊它們（將鼠標光標懸停在它們上方會產生縮略圖）、在窗口列表中雙擊或使用左右箭頭來瀏覽選項卡來導航。
保存和歸檔項目
繼續我們的分析項目，我們將使用查詢構建器將我們的兩個表連接在一起並創建第三個表，用於建模和可視化。 可以構建查詢生成器腳本，然後將其保存到項目文件夾中。 我將它添加到項目中並將其拖放到腳本組中。
如圖 5 所示。 腳本、查詢和應用程序或儀表板可以直接通過右鍵菜單運行，省去了在項目中打開它然後運行腳本的點擊。 它還可以幫助保持項目清潔，因為不會為沒有被積極編輯的“生產”腳本打開選項卡。
圖 5 . 通過右鍵單擊直接運行腳本，而無需在選項卡中打開它。
運行腳本會生成第三個數據表，其中我的兩個表已正確連接。 JoinTables 選項卡的名稱旁邊有一個 *，表示此文件尚未保存到磁盤。 如果我嘗試從 File > Save Project 保存項目，我將收到以下警告消息，如圖 6 所示。
圖 6 . 項目警告消息中未保存的文檔。
此時，您已決定要做什麼，因為必須先保存或關閉所有文件，然後才能保存項目。 單擊 Save All 將提示您先將所有未保存的文件保存到磁盤，然後將保存項目。 有一個複選框，默認情況下處於關閉狀態，可讓您在保存項目時自動保存以前保存的文檔（僅包含未保存的更改）。 請謹慎使用此設置，尤其是在開始使用項目時，因為您可能會對希望丟棄的數據表進行臨時更改（添加列、刪除列、更改單元格等）。
“全部關閉”選項將對所有未保存的文檔執行關閉且不保存，但您不必單獨保存每個文檔。 如果您有一個生成大量輸出的腳本，這可能很有用，但您不一定要保存它。
您還可以手動保存未保存的文檔，只要標籤列表中的所有 * 消失，您就可以單擊保存項目。
該項目以稍微不同的方式保存圖形和其他平台輸出。 由於該項目利用了 JMP 中的會話腳本功能，因此圖形和平台輸出在保存和關閉時會自動保留，而無需將腳本保存到數據表、日誌或將報告保存為 .jrp 文件。 這對於想要保存分析項目狀態而無需先學習任何 JSL 的新用戶特別有用。
從項目中播放腳本
帶書籤的 .jsl、.jmpquery 和 .jmpapp/.jmpappsource 文件可以直接從書籤列表中運行（就像 JMP 中的主窗口一樣）。 通過右鍵單擊這些文件中的任何一個，您可以看到如何處理這些文件的擴展選項，如圖 7 所示。
圖 7。 項目中常用 JMP 文件類型的上下文菜單。
此右鍵菜單選項允許您快速構建應用程序、運行腳本或直接執行查詢，而無需打開 AppBuilder/Dashboard Builder、Query Build 或 JSL 腳本編輯器。 該項目將運行，結果將自動在項目的新選項卡中打開，從而節省點擊。 此外，查詢生成器有一個“打開時運行”選項（如圖 7 所示）。 此雙擊查詢將自動執行，無需打開查詢生成器。
儀表板和網絡報告
儀表板和 Web 報告是與他人共享和交流 JMP 分析結果的常用方法。 JMP 項目支持這兩個功能。 File > New Dashboard 將打開 Dashboard Builder 界面，允許您查看項目中所有可用的報告。 您可以排列報告、添加過濾器、文本和其他項目；從紅色小三角菜單中單擊 Run Dashboard 後，生成的儀表板將顯示在項目的新選項卡中（參見圖 8）。
圖 8。 在項目中運行使用 Dashboard Builder 構建的儀表板的結果。 生成的儀表板將在項目中填充一個新選項卡。
Web 報告類似（文件 > 發布）。 創建 Web 報告功能將自動將項目中的所有可用選項卡視為適用的圖表以填充 Web 報告。 因此，Web 報告可以成為與當前沒有 JMP 的人共享項目工作流的好方法。
案例研究 1：DOE 項目
用人項目s作為...的一部分d的設計e實驗（D ○ E) 在 JMP 內有助於傳達結果,以及幫助實驗本身的工作。
使用 D ○ JMP 中的 E 表示：
- 運行 D ○ E平台打造數據採集方案.
- 使用 JMP 表作為基礎數據採集.
- 利用各種 JMP 圖形平台查看實驗運行的結果.
- 使用 JMP 模式ling 平台根據收集的數據構建預測模型，並將其作為模型的一部分鍛煉,查看各種診斷圖以確保已開發出合理的模型。
- 構建圖形和表格以傳達 D 的結果○ E 有意圖的促進ing一個組織的行動。
詳細的通用程序以上在小號步驟 1-5經常結果s在許多JMP 中的窗口和表格。 這個過程可能需要幾個月的時間也可能是真的移動從小號步驟 1 到小號步驟 5 ,這意味著 JMP 用戶必須將重要結果保存到她的文件系統中，記住它們的保存位置並跟踪整個過程。
本案例研究將使用一個任何人都可以運行的簡單實驗來展示如何p項目可以幫助 D ○ E 通過管理窗口、跟踪結果和交流結論。
我想運行一個簡單的實驗來展示 JMP 如何定制設計器可用於進行有約束的實驗一個多變的， 如在這種情況下的總能量。
這個實驗的目的是在我家的微波爐上找到一個很好的環境來煮爆米花。 我控制了三個變量：
- 時間（我可以為烹飪時間設置的時間，單位為 mm:ss） .
- 電源（不透明大號1-10 級，不確定這對溫度意味著什麼） .
- 品牌（市場上有很多品牌;我選擇了稍微偽裝熟悉的品牌威爾伯和絕密) .
按照爆米花盒上的說明,我決定改變時間三至五分鐘和功率大號5級到大號10級。 然後我開始檢查設計空間的角落，這意味著短時間和低功耗以及長時間和高功率。 這些角代表我選擇的關卡的最大和最小總能量（圖 9） .
圖 9 ：上面的左右圖像顯示了設計空間的角落。
從我早期的結果中可以清楚地看出，空間的角落是不可行的。 所以我需要使用 JMP 定制設計器來創建一個受限的設計空間。我想使用JMP Projects，所以我先打開編一個新項目並將其命名為“我的爆米花實驗”如圖所示F圖 10。
圖 10： DOE 工作流程開始時空項目的屏幕截圖。
然後我在項目中啟動了定制設計器並設置了我的響應和因素，如圖 11 所示。
圖 11：啟動自定義設計以設置實驗運行。
現在是時候選擇我的模型（RSM）並設置總能量（時間+功率水平）的約束了。 通過簡單地設置約束來對因子設置線性約束，如圖 12 所示。
圖 12：設置實驗約束並添加我希望能夠建模的效果以確定所需的運行次數。
我選擇了 Make Design，結果 JMP 顯示了一個候選設計。 圖 13 顯示了我使用的設計，其時間和功率電平格式與我可以在微波爐上設置的格式相匹配。
圖 13：實驗運行表。
接下來，我打開了 16 盒爆米花。 使用杯子測量作為採樣工具，我從每次運行中選擇了一個有代表性的杯子，併計算了內核總數和爆裂內核的數量。 數據如圖 14 所示。
圖 14：實驗結果。
我查看了一些圖表，並使用彈出的數字作為二項式響應構建了一個廣義回歸。 按品牌劃分的時間與功率的熱圖以及彈出與總顏色的比率從低（藍色）到高（紅色）顯示，功率水平和時間的中高組合具有更好的結果。 回歸模型的剖析器最好地傳達結果，並附加了 Wilbur 品牌爆米花對總能量更穩健的結論。 圖 15 和 16 顯示了這些結果。
圖 15。 按品牌劃分的時間與功率的熱圖，其中彈出與總顏色的比率從低（藍色）到高（紅色）。
圖 16： Profiler 顯示最終模型以及品牌變化、時間和功率因數對響應的影響。
最後我寫了一個簡單的結論文檔，添加了兩個來自 JMP 的 PDF 圖形；我通過選擇項目窗口左上角的 Add Files 按鈕將此結論文檔添加到項目中，如圖 17 所示。
圖 17。 為分享這個實驗的結果添加了簡單的結論。
我現在有一個項目文件，其中包含我的設計設置、數據、模型和支持圖形，以及結論文檔。 這是一個獨立的文件，是我記憶這個實驗的基礎。 如果我將項目和支持文件存儲在我的團隊成員現在和將來都可以檢索的位置，它也可以作為這個實驗的企業記憶。
案例研究 2：預測建模項目
我們將使用項目來協助構建模型，以根據一組物理化學特性預測葡萄酒的質量（參見 Cortez 等人，2009 年）。 該數據集可從 UCI 機器學習存儲庫 (Lichman 2013) 下載。 我們可以使用該項目來管理通過多文件導入導入數據的過程，探索和清理生成的導入數據表，構建圖表，使用 JMP Pro 中的各種機器學習技術構建多個候選模型，比較模型，決定使用並最終生成評分代碼的模型，以幫助將此建模投入生產。 我們將遵循 JMP 中的端到端分析工作流程（參見圖 18）來演示項目如何自然地支持該流程。
圖 18。 JMP 中的端到端分析工作流。
歷史數據可直接從 UCI 機器學習網站下載： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality . 需要下載三個文件：winequality-red.csv、winequality-white.csv 和winequality.names。 創建項目的第一步是轉到 JMP 中的文件 > 新建項目，並在桌面上創建一個名為“Wine Modeling Project”的文件夾。我將把所有三個文本文件放到這個文件夾中。
我將項目文件保存到 wine quality 項目文件夾中，然後創建幾個組來幫助我組織我的書籤：01-Raw Data、02-JMP Data Tables、03-Scripts、04-Score Code、05-Output。
我將通過將所有三個原始數據文件從查找器拖放到原始數據文件夾來為它們添加書籤。
接下來，我想將文件放入 JMP 數據表中。 我將使用多文件導入自動打開兩個 CSV 文件並將它們連接起來，而無需編寫腳本或使用表格菜單（文件 -> 打開多個...）。 要僅打開 .csv 文件，我將確保按擴展名選擇：.csv。並保持單選按鈕檢查堆棧類似文件。 我將檢查“添加文件名”列，以便維護哪些樣品是紅葡萄酒，哪些是白葡萄酒。 我將腳本保存到腳本窗口，然後將腳本保存到項目中，這樣如果有新數據進來，我想重新生成 JMP 數據表，我可以直接進行，而無需再次通過 Multiple 的對話框文件導入（圖 19）。 我將通過將腳本從窗口列表拖到書籤中來為以後添加書籤，然後關閉腳本。
圖 19。 多個文件導入設置。
現在我的數據集已在單個 JMP 數據表中打開，我將保存該文件，然後在項目中將其添加為書籤。 我可以使用 Recode 添加一列（顏色），顯示該樣本中葡萄酒的類別。 此建模練習的目標是使用相對便宜的測量物理化學性質（如殘留糖、酒精或亞硫酸鹽）的方法來預測收集葡萄酒專業味覺測試的相對昂貴的費用。 我們很幸運擁有具有這兩種屬性的歷史數據，我們可以使用良好的交叉驗證技術在這些歷史數據上建立模型，這可能適用於我們只有物理化學屬性可用的新數據。 圖 20 顯示了選擇優質葡萄酒的分佈矩陣。 我們可以在其他度量的分佈中看到，某些值可能存在一些分離，以區分這些高評級的葡萄酒（即，得分較高的葡萄酒似乎傾向於具有較低的殘糖和較高的酒精含量） . 我們將通過建立幾個模型來檢驗這個假設。
通過執行多變量分析並查看相關性顏色圖，我們還可以看到許多度量彼此高度相關，這對於逐步回歸或最小二乘等標準建模技術將具有挑戰性。
圖 20。 物理化學性質、顏色和質量分數的分佈矩陣。 選擇高度評價的葡萄酒。 物理化學性質的相關性顏色圖顯示在右側。
為了評估模型性能並使我們的各種建模技術在預測葡萄酒質量方面具有相同的作用，我們將採用交叉驗證來誠實地評估模型性能。 基本上，我們將把我們擁有的數據分成三組：訓練（用於構建模型）、驗證（用於微調模型並平衡複雜性和簡約性與性能），最後是測試（一個子集）未用於建模的數據，僅用於模擬傳入的新數據，因此我們判斷模型對新數據執行的能力）。
要構建驗證列，我將使用分析 > 預測建模中的製作驗證列實用程序。 我將選擇分層隨機選項，然後單擊葡萄酒顏色列，以確保我在紅葡萄酒和白葡萄酒的訓練、驗證和測試組中擁有相同比例的樣本。 我將做一個 70%/20%/10% 的訓練、驗證和測試組樣本。
我們將構建幾個候選模型，然後將它們發佈到 Formula Depot。 Formula Depot 非常適合一個項目。 我將打開它（分析 > 預測建模），然後將 Formula Depot 停靠在項目右側的其自己的列中。
現在我們將構建一個 Boosted Tree、Bootstrap Forest、Neural Net 和幾個廣義回歸模型。 在我構建單個模型時，我會將結果發佈到 Formula Depot。
圖 21。 最終的預測建模項目。
Bootstrap Forest 似乎是最適合測試數據的模型。 Bootstrap Forest 很好地捕捉了底層模型的形式。 圖 21 顯示了我如何設置項目以查看我在選項卡列表中構建的所有模型，其中 Formula Depot 中的模型集合停靠在工作區的右側，並在模型輸出下方直接進行模型比較以查看變量重要性和各種候選模型的分析器。
Bootstrap Forest 擅長捕捉到這樣一個事實，即增加葡萄酒的酒精度會在一定程度上提高質量，如圖 22 所示。 該圖顯示了生產最高品質葡萄酒所需的設置，如歷史數據所示。 我們可以通過兩種方式與他人分享這些結果。 一，通過以各種語言（如 SAS、Python、C、JavaScript 或 SQL）以及 PPT 或 HTML 保存來自 Formula Depot 的模型分數代碼。
圖 22。 預測葡萄酒質量的 Bootstrap Forest 模型。
此交互式報告可以與沒有 JMP 的其他人共享。 Profiler 在 Web 上保持交互，因此可以交互調整值以查看對葡萄酒質量的影響。 模型評分代碼和交互式 HTML5 報告也可以在項目中添加書籤。
參考
- Cortez、A. Cerdeira、F. Almeida、T. Matos 和 J. 雷斯。 通過物理化學特性的數據挖掘對葡萄酒偏好進行建模。
在決策支持系統中，Elsevier，47(4):547-553，2009。
- 利奇曼，M.（2013 年）。 UCI 機器學習存儲庫 [ http://archive.ics.uci.edu/ml ]。 加利福尼亞州歐文：加利福尼亞大學信息與計算機科學學院。
