Niveau: Anfänger
Daniel Valentin , PhD, Senior-Produktmanager bei JMP, SAS
Jon Weiss, JMP Senior Vice President Vertrieb und Marketing, SAS
Abstrakt
Häufig haben JMP-Benutzer eine interaktive JMP-Sitzung erlebt, bei der viele Fenster und Analyseberichte gleichzeitig geöffnet waren. Während die Verwendung von JMP in diesem „Floating-Window-Modus“ für einige funktionieren mag, gibt es Situationen, in denen eine Benutzeroberfläche mit Registerkarten bevorzugt wird. Benutzer möchten möglicherweise auch bestimmte Dateien mit einem Analyseprojekt verknüpfen und nicht die vollständige Liste haben, die das Home-Fenster bietet. Aus diesen Gründen haben wir Projekte in JMP 14 erstellt. Projekte bieten eine einzige Dokumentenschnittstelle zu JMP, einen rekonfigurierbaren Arbeitsbereich mit Registerkarten, einen Ort zum Markieren von Dateien und eine Fensterliste, mit der der Benutzer leicht durch verschiedene offene Fenster, Datentabellen, Skripte und mehr navigieren kann; Es startet auch unterstützende Dateien wie .pdfs und .ppt-Dokumente. Projekte können verwendet werden, um schnell viele Dateien zu öffnen und zu schließen, die mit einer oder mehreren einzelnen Analyseaktivitäten verbunden sind, und können verwendet werden, um parallele Projekte getrennt zu halten, wodurch die Notwendigkeit entfällt, mehrere JMP-Sitzungen auszuführen. Schließlich bieten Ihnen Projekte in JMP 14 mit ihrer Archivierungsfunktion auch eine einfache Möglichkeit, Ihre Arbeit zu teilen und zusammenzuarbeiten.
Überblick über JMP-Projekte
Projekte in JMP sind eine Möglichkeit, Datentabellen, Berichte, Skripte, Journale und Artefakte der Verwendung von JMP in JMP zu organisieren. Sie können auch externe unterstützende Dateien wie .txt, .ppt, .html, .xls und Bilder mit den entsprechenden Projektdateien verknüpfen, die einer logischen Gruppe nativer JMP-Dateien zugeordnet sind.
Die Projektdatei selbst (.jmpprj) ist eine eigenständige Datei, die auf andere Elemente auf Ihrer Disc verweist, anstatt als Container zum Ablegen von Dateien zu fungieren. Im Ergebnis bietet dies die Flexibilität und Organisationsdisziplin eines containerbasierten Projekts, während gleichzeitig die Dateien auf dem Betriebssystem auffindbar bleiben.
JMP-Projekte werden über das Menü „Datei“ (Datei > Neues Projekt) erstellt. Beim Erstellen eines neuen Projekts wird sofort ein nicht gespeichertes Projekt geöffnet, in dem JMP-Fenster und -Dateien hinzugefügt werden können, wodurch das Erstellen temporärer Projekte vereinfacht wird.
Ein Beispiel für ein JMP-Projekt ist in Abbildung 1 dargestellt. Ein Projekt umfasst drei Hauptabschnitte:
- Lesezeichenliste: Links zu physischen Dateien auf der Festplatte, die Sie dem Projekt zuordnen möchten. Dies ist wie eine kuratierte Liste aus dem Startfenster. Lesezeichen können Links zu einzelnen Dateien, Links zu Ordnern (die automatisch „überwachen“, was sich darin befindet, einschließlich Unterordnern) und Gruppen sein, die eine lokale Organisation speziell für Dateien im Projekt bereitstellen, ohne die Ordnerstruktur der Dateien auf der Festplatte zu beeinflussen .
- Fensterliste: Hierarchische Liste offener Datentabellen und Berichte und Diagramme, die der Datentabelle zugeordnet sind.
- Arbeitsplatz: Registerkartenliste von Fenstern, einschließlich Skripten, Diagrammen, Modellausgaben und Datentabellen, die derzeit im Arbeitsspeicher geöffnet sind. Das Layout kann aus einer einzelnen Spalte von Registerkarten (z. B. wie ein Webbrowser) oder in Spalten von Listen mit Registerkarten angeordnet werden. Das Layout wird beibehalten, wenn ein Projekt geöffnet wird, und gespeichert, wenn es geschlossen wird.
Abbildung 1: Ein JMP-Beispielprojekt mit kommentierten Hauptabschnitten.
Projekte können beispielsweise verwendet werden für:
- Präsentation der Ergebnisse. Dieses Projekt ist in Abbildung 2A dargestellt. Das Projekt wurde so konfiguriert, dass die Lesezeichen- und Fensterlisten ausgeblendet werden. Es gibt eine Spalte mit einer einzelnen Registerkarte, die ein Journal enthält, in dem die Präsentation ausgeführt wird. Das Journal enthält Links zu Skripten und Support-Dateien, die beim Anklicken in den Projekten als Registerkarten angezeigt werden. Das Tagebuch bietet die Möglichkeit, Notizen und Kontext zu den übrigen Elementen des Projekts hinzuzufügen.
- Vorhersagemodellierungs-Workflow. Dieses Projekt ist in Abbildung 2B dargestellt und wird später in diesem Dokument in der Fallstudie II behandelt. Das Projekt umfasst die Durchführung von Standardvorhersagemodellierungsaufgaben an einem einzelnen Datensatz. Mehrere Modelle werden angepasst und während des Baus in einem Formeldepot gespeichert. Das Formeldepot befindet sich in einer eigenen Spalte, sodass es leicht referenziert werden kann. Schließlich wird ein Modellvergleich hinzugefügt und ein Bewertungscode generiert, um das Modell in Produktion zu bringen.
- DOE-Workflow. Dieses Projekt ist in Abbildung 2C dargestellt, und ein DOE-Workflow wie dieser wird später in diesem Dokument in Fallstudie I behandelt. Das Projekt wird zum Organisieren der Schritte zum Erstellen eines entworfenen Experiments, zum Vergleichen mehrerer Kandidatendesigns, zum Sammeln von Daten, zum Analysieren von Daten und zum Erstellen von Ausgaben zum Teilen der Ergebnisse mit anderen verwendet. Es kann auch unterstützendes Material über das Experiment enthalten (Fotos, Berichte usw.).
- Scripting-Projekt. Dieses Projekt ist in Abbildung 2D dargestellt. Es wird verwendet, um JSL-Skriptern zu helfen, ihre Fenster zu organisieren und es einfacher zu machen, beim Skripten effizient zu sein. Das Projekt enthält den Skriptindex in einem Modus, der speziell für die Verwendung in einem Projekt konfiguriert ist. Das Skript, an dem gearbeitet wird, enthält ein eingebettetes Protokoll sowie Links zu unterstützenden Dateien oder Funktionen in der Lesezeichenliste.
Figur 2: Möglichkeiten, wie Projekte in JMP verwendet werden können.
Wer ist der beabsichtigte Benutzer von JMP Projects?
Projekte sind eine optionale Art der Arbeit in JMP, und viele Benutzer werden weiterhin im standardmäßigen „Mehrere-Fenster-Modus“ von JMP arbeiten. Für diejenigen, die in JMP auf eine bestimmte Weise arbeiten oder spezielle Probleme mit der Fensterverwaltung oder der Dateiverwaltung haben, ist das Projekt jedoch einen Blick wert.
Viele Benutzer ziehen es vor, JMP-Plattformen wie Graph Builder mit einem maximierten Fenster auszuführen. Sobald ein Fenster in JMP maximiert ist, können neue Benutzer leider leicht die Datentabelle verlieren oder Schwierigkeiten haben, zu anderen derzeit geöffneten Fenstern zu navigieren. Durch die Verwendung eines Arbeitsbereichs mit Registerkarten umgeht das Projekt viele dieser Probleme. Ein Benutzer kann einfach zu einer anderen geöffneten Registerkarte navigieren, wie bei Verwendung eines Webbrowsers, um zu einem anderen Analysebericht oder einer anderen Datentabelle zu gelangen.
Für Leute, die wöchentliche oder tägliche Standardberichte haben, kann das Projekt ein effizienter Container sein, um diese Arbeit zu unterstützen. In Verbindung mit dem Query Builder kann ein Projekt beispielsweise ein Skript enthalten, das die neuesten Daten aus einer Datenbank abruft und eine Reihe von Standardberichten generiert. Es kann dann mit dem Datum gespeichert werden, um diese routinemäßige Berichtsaufgabe zu rationalisieren.
Langjährige JMP-Benutzer erinnern sich vielleicht an das Hauptfenster der Windows-Version von JMP (und vermissen es). Mit dem Projekt können sie einen Großteil dieser Funktionalität wiederherstellen.
Für Benutzer, die viele Fenster generieren – entweder interaktiv oder durch Skripterstellung – und das Gefühl haben, sich in einer Sitzung zu verlieren, kann das Projekt helfen, diesen Schmerz zu lindern. Wenn ein Benutzer an mehreren Projekten gleichzeitig arbeitet, kann das Schließen eines einzelnen Projekts automatisch alle mit diesem Projekt verknüpften Dateien und Fenster schließen, während die anderen Projekte unberührt bleiben und die Notwendigkeit entfällt, mehrere Fenster manuell zu schließen.
Für Benutzer, die bereits ihr eigenes Dateiorganisationsschema für JMP-Ausgaben und -Dateien ausgearbeitet haben, können Projekte einen Rahmen bieten oder sich gut in eine ordnerstrukturierte Art der Verwendung von JMP einfügen. Und schließlich können Leute, die Dateien auf der ganzen Festplatte ihres Computers haben, einzelne Dateien zu einem Projekt hinzufügen, um eine organisierte Struktur über einen unordentlichen Ordner zu schwenken.
Arbeiten mit dem Projekt
Dateien in ein Projekt bringen
Beginnen Sie zunächst damit, ein neues Projekt zu erstellen (Datei > Neues Projekt). Dateien können einem Projekt einzeln durch Hinzufügen von Dateien hinzugefügt werden. Dem Projekt hinzugefügte Dateien werden der Lesezeichenliste hinzugefügt. Wenn Dateien einzeln hinzugefügt werden, kann es hilfreich sein, eine lokale Gruppe für das Projekt zu erstellen, die Ihre Lesezeichen weiter organisieren kann. Erstellen Sie eine Gruppe, indem Sie den Befehl Neue Gruppe ausführen und die Gruppe dann in einen aussagekräftigen Namen umbenennen.
- Profi-Tipp : Gruppen können zum Einrichten von Vorlagenprojekten verwendet werden, um die Einrichtung und Ausführung zu erleichtern, wenn ein neues Projekt benötigt wird. Gruppen wie „Datensätze“, „Referenzskripte“, „Abfragen“, „Grafikskripte“, „Unterstützende Dateien“ und „Ausgabe“ können ein guter Ausgangspunkt für die Erstellung neuer Projekte sein. Speichern Sie das Projekt als „Vorlagenprojekt“ und speichern Sie es jedes Mal, wenn Sie ein neues Projekt benötigen.
Ordner können auch zu einem Projekt hinzugefügt werden, was nützlich ist, wenn Sie bereits Dateien auf der Festplatte organisiert haben. Fügen Sie einfach den Ordner hinzu und er wird im Projekt mit einem Lesezeichen versehen. Ordner enthalten automatisch alle Unterordner und werden „beobachtet“ (dh wenn eine Datei in den Ordner hinein oder aus ihm heraus verschoben wird, wird sie auch in die Lesezeichen eines Projekts hinein oder aus ihnen heraus verschoben). Dies bedeutet, dass Sie vorsichtig sein müssen, da das Entfernen von Dateien aus einem von Projekten überwachten Ordner das Skript oder den Bericht in einem gespeicherten Projekt beschädigen kann. Ordner werden automatisch aktualisiert, wenn ein Projekt geschlossen und wieder geöffnet wird, und können manuell über einen Kontextklick > Aktualisieren aktualisiert werden.
In der Lesezeichen-Liste der Dateien gibt es mehrere nützliche Kontext-Klick-Befehle, mit denen Sie Informationen anzeigen können, die den Dateinamen, den Pfad, die Größe, Informationen über die Erstellung, das Datum des letzten Schreibens und den letzten Zugriff sowie ein Kontrollkästchen zum Kopieren in das Projektarchiv ( später im Archivteil behandelt). Der Befehl show in find zeigt an, wo sich die Datei auf Ihrem Betriebssystem befindet. Pfad kopieren lässt Sie den Dateipfad auf der Festplatte in die Zwischenablage kopieren, was nützlich ist, wenn Sie ein Skript schreiben, das auf eine Datei verweist. Schließlich können Sie mit der Option Löschen… das Lesezeichen aus dem Projekt entfernen (empfohlen) oder in den Papierkorb verschieben.
Dateien können auch per Drag-and-Drop automatisch mit Lesezeichen versehen werden. Vom Betriebssystem aus kann eine gezogene Datei auf die Lesezeichenliste gezogen und dann automatisch mit einem Lesezeichen versehen werden. Ordner können auf die gleiche Weise mit einem Lesezeichen versehen werden.
Wenn Sie in einem Projekt eine weitere Datentabelle erstellen, kann diese gespeichert und direkt mit einem Lesezeichen versehen werden. Angenommen, Sie erstellen mit Tabellen > Zusammenfassung eine Übersichtstabelle. Nachdem die Datei auf der Festplatte gespeichert wurde, kann sie per Drag-and-Drop aus der Fensterliste in die Lesezeichen verschoben werden.
Viele Benutzer möchten von einem Projekt in den Mehrfenstermodus wechseln, vom Mehrfenstermodus in ein Projekt (wobei das Projekt nur zum Kapseln einer Sitzung verwendet wird) oder von Projekt zu Projekt (wenn beispielsweise ein einzelnes Analyseprojekt zu komplex wird). . Verwenden Sie dazu Fenster > In/Aus Projekt verschieben, wie in Abbildung 3 gezeigt.
Wählen Sie einfach das Quellprojekt (oder keins, wenn Sie Elemente aus einzelnen, separaten Fenstern verschieben möchten) und das Zielprojekt (das kein, ein neues Projekt oder ein vorhandenes geöffnetes Projekt sein kann). Es gibt Schnellschaltflächen zum Verschieben und Markieren aller Dateien, oder Sie können eine Teilmenge von Datentabellen und zugehörigen Berichten von der Quelle zum Ziel auswählen.
Durch Klicken auf eine Datentabelle werden automatisch alle im aktuellen Projekt geöffneten Berichtsfenster eingeblendet. Wenn Sie sie nicht behalten möchten, schließen Sie einfach die Registerkarten oder Fenster, nachdem der Umzug abgeschlossen ist. Datentabellen können auch direkt von diesem Fenster aus mit Lesezeichen versehen werden. Beachten Sie auch, dass Datentabellen auf der Festplatte gespeichert werden müssen, damit sie von diesem Tool aus mit Lesezeichen versehen werden können. Nicht gespeicherte Dateien können jedoch weiterhin in ein neues Projekt oder mehrere Fenster verschoben werden.
Durch Klicken auf eine einzelne Zeile in der Tabelle wird ein nützliches Miniaturbild angezeigt, das bei der Entscheidung helfen kann, welche Dateien und zugehörigen Diagramme und Berichte für den Umzug benötigt werden.
Figur 3. Move To/From Project-Fenster.
Arbeitsplatzverwaltung
Nachdem dem Projekt Dateien hinzugefügt wurden, ist es an der Zeit, Diagramme und Berichte mithilfe des Arbeitsbereichsabschnitts des Projekts in einer Registerkartenanordnung zu konfigurieren, wie in Abbildung 1 dargestellt. Wenn neue Fenster in einem Projekt erstellt werden, werden sie standardmäßig in Registerkarten hinzugefügt, die sich in einer einzelnen Spalte des Arbeitsbereichs befinden.
Schauen wir uns ein einfaches Beispielprojekt an. Erstellen Sie zuerst ein neues Projekt und speichern Sie es dann sofort auf der Festplatte. Erstellen Sie als Nächstes einen neuen Ordner mit dem Namen „Beispielprojekt“ und legen Sie die Projektdatei in diesem Ordner ab. Auf diese Weise gibt es einen einzigen Ordner, in dem alle Skripte, Datentabellen und unterstützenden Materialien hinzugefügt werden können.Ich werde drei Gruppen im Projekt erstellen: Datentabellen, Skripte und Ausgabe. Dann füge ich dem Projekt zwei Dateien hinzu: „FHPI.jmp“ und „StatesMetadata.jmp“.
Wir werden das Projekt verwenden, um ein Automatisierungsskript zu schreiben, um einen standardmäßigen End-to-End-Analyse-Workflow zu entwickeln, der aus Datenverarbeitung durch ein Abfrageskript, Datenbereinigung, Visualisierung, Modellierung, Inhaltskuratierung und Endausgabe für die Übermittlung der Ergebnisse besteht.
Um mit der Entwicklung des Automatisierungsskripts zu beginnen, kann ich auch diesen Hilfe-> Skriptindex instanziieren, falls ich etwas nachschlagen muss. Wenn der Skriptindex in das Projekt geladen wird, wird er als Registerkarte hinzugefügt. Es wäre nützlicher, wenn ich es rechts neben meinen Datentabellen und der Ausgabe andocken könnte. Ziehen Sie dazu einfach die Skriptregisterkarte ab. Graph Builder-Dropzones werden im Projekt angezeigt, sodass Sie per Drag-and-Drop den Projektarbeitsbereich neu konfigurieren können, wie in Abbildung 4 dargestellt.
Figur 4. Ablagezonen im Projektarbeitsbereich werden beleuchtet, wenn eine Registerkarte aus einer Registerkartenliste gezogen wird. Die Ablagezonen sind zur einfacheren Konfiguration des Projektarbeitsbereichs mit Anmerkungen versehen.
Einzelne Registerkarten können maximiert oder minimiert werden, indem Sie auf das kleine Registerkartensymbol auf dem Registerkartentitel klicken. Dies kann nützlich sein, wenn Sie sich beispielsweise auf einen einzelnen Plattformbericht konzentrieren möchten oder eine Plattform wie Graph Builder verwenden, die von etwas mehr Platz innerhalb des Projekts profitiert. Es kann auch für Ad-hoc-Präsentationen innerhalb des Projekts verwendet werden.
Wenn Registerkarten maximiert sind, bleiben die Lesezeichen und die Fensterliste erhalten. Sie können manuell aus dem Projektmenü ausgeblendet werden, indem Sie die Befehle „Lesezeichen anzeigen“ und „Fensterliste anzeigen“ umschalten. Das projektweite Protokoll, das standardmäßig ausgeblendet ist, kann ebenfalls über dieses Menü angezeigt werden.
Wenn Sie das Layout zu irgendeinem Zeitpunkt neu anordnen und das Ergebnis nicht gefällt, gibt es einen Befehl zum Rückgängigmachen und Wiederherstellen des Layouts, der Ihnen hilft. Sie können auch zur standardmäßigen Liste mit einzelnen Registerkarten zurückkehren, indem Sie das Layout im Menü „Projekt“ zurücksetzen.
Registerkarten innerhalb des Arbeitsbereichs können navigiert werden, indem Sie entweder darauf klicken (wenn Sie mit dem Mauszeiger darüber fahren, wird ein Miniaturbild angezeigt), indem Sie innerhalb der Fensterliste doppelklicken oder die Links- und Rechtspfeile verwenden, um durch die Registerkarten zu navigieren.
Projekte speichern und archivieren
In Fortsetzung unseres Analyseprojekts werden wir den Query Builder verwenden, um unsere beiden Tabellen zusammenzuführen und eine dritte Tabelle zu erstellen, die für die Modellierung und Visualisierung gelesen wird. Das Query Builder-Skript kann erstellt und dann im Projektordner gespeichert werden. Ich füge es dem Projekt hinzu und ziehe es per Drag & Drop in die Skriptgruppe.
Dies ist in Abbildung 5 dargestellt. Skripte, Abfragen und Anwendungen oder Dashboards können direkt über das Rechtsklick-Menü ausgeführt werden, was Ihnen den Klick erspart, sie im Projekt zu öffnen und dann das Skript auszuführen. Es kann auch dazu beitragen, das Projekt sauber zu halten, da für ein „Produktions“-Skript, das nicht aktiv bearbeitet wird, kein Tab geöffnet wird.
Abbildung 5 . Ausführen eines Skripts direkt per Rechtsklick, ohne es in einer Registerkarte zu öffnen.
Das Ausführen des Skripts erzeugt eine dritte Datentabelle, in der meine beiden Tabellen ordnungsgemäß verbunden sind. Auf der Registerkarte JoinTables befindet sich ein * neben dem Namen, der darauf hinweist, dass diese Datei noch nicht auf der Festplatte gespeichert wurde. Wenn ich versuche, das Projekt über „Datei“ > „Projekt speichern“ zu speichern, erhalte ich die folgende Warnmeldung, die in Abbildung 6 dargestellt ist.
Abbildung 6 . Nicht gespeicherte Dokumente in einer Projektwarnmeldung.
An diesem Punkt haben Sie eine Entscheidung darüber, was Sie tun möchten, da alle Dateien gespeichert oder geschlossen werden müssen, bevor ein Projekt gespeichert werden kann. Wenn Sie auf Alle speichern klicken, werden Sie aufgefordert, zuerst alle nicht gespeicherten Dateien auf der Festplatte zu speichern und dann das Projekt zu speichern. Es gibt ein standardmäßig deaktiviertes Kontrollkästchen, mit dem Sie zuvor gespeicherte Dokumente (nur mit nicht gespeicherten Änderungen) beim Speichern des Projekts automatisch speichern können. Verwenden Sie diese Einstellung mit Bedacht, insbesondere zu Beginn der Arbeit mit Projekten, da Sie möglicherweise vorübergehende Änderungen an einer Datentabelle vornehmen, die Sie verwerfen möchten (Spalten hinzufügen, Spalten löschen, Zellen ändern usw.).
Die Option Alle schließen führt ein Schließen und kein Speichern aller nicht gespeicherten Dokumente durch, verhindert jedoch, dass Sie jedes Dokument einzeln speichern müssen. Dies kann nützlich sein, wenn Sie ein Skript haben, das viele Ausgaben generiert, Sie es aber nicht unbedingt speichern möchten.
Sie können nicht gespeicherte Dokumente auch manuell speichern, da Sie wissen, dass Sie ein Projekt mit einem einzigen Klick speichern können, sobald alle * in der Registerkartenliste verschwunden sind.
Das Projekt speichert Diagramme und andere Plattformausgaben auf etwas andere Weise. Da das Projekt die Sitzungsskriptfunktionalität in JMP nutzt, werden Grafiken und Plattformausgaben beim Speichern und Schließen automatisch beibehalten, ohne dass die Skripts in der Datentabelle oder in Journalen gespeichert oder die Berichte als .jrp-Dateien gespeichert werden müssen. Dies ist besonders nützlich für neue Benutzer, die den Status von Analyseprojekten speichern möchten, ohne zuerst JSL lernen zu müssen.
Abspielen von Skripten aus Projekten
Mit Lesezeichen versehene .jsl-, .jmpquery- und .jmpapp/.jmpappsource-Dateien können direkt aus der Lesezeichenliste ausgeführt werden (genau wie das Startfenster in JMP). Wenn Sie mit der rechten Maustaste auf eine dieser Dateien klicken, sehen Sie erweiterte Optionen, was mit diesen Dateien geschehen soll, wie in Abbildung 7 gezeigt.
Abbildung 7. Kontextmenü für beliebte JMP-Dateitypen in einem Projekt.
Mit diesen Kontextmenüoptionen können Sie schnell eine Anwendung erstellen, ein Skript ausführen oder eine Abfrage direkt ausführen, ohne den AppBuilder/Dashboard Builder, den Abfrageerstellungs- oder den JSL-Skripteditor öffnen zu müssen. Das Item wird ausgeführt und die Ergebnisse werden automatisch in einem neuen Tab im Projekt geöffnet, wodurch ein Klick gespart wird. Darüber hinaus verfügt der Abfragegenerator über die Option „Beim Öffnen ausführen“ (siehe Abbildung 7). Diese doppelt angeklickte Abfrage wird automatisch ausgeführt, ohne den Abfrage-Generator zu öffnen.
Dashboards und Webberichte
Dashboards und Webberichte sind gängige Methoden, um Ergebnisse einer JMP-Analyse mit anderen zu teilen und zu kommunizieren. Beide Funktionen werden vom JMP-Projekt unterstützt. Datei > Neues Dashboard öffnet die Dashboard Builder-Oberfläche, sodass Sie alle verfügbaren Berichte innerhalb des Projekts sehen können. Sie können die Berichte anordnen, Filter, Text und andere Elemente hinzufügen; Nachdem Sie im Menü mit dem roten Dreieck auf Dashboard ausführen geklickt haben, wird das resultierende Dashboard auf einer neuen Registerkarte im Projekt angezeigt (siehe Abbildung 8).
Abbildung 8. Ergebnisse der Ausführung eines mit Dashboard Builder erstellten Dashboards innerhalb eines Projekts. Das resultierende Dashboard füllt eine neue Registerkarte im Projekt.
Webberichte sind ähnlich (Datei > Veröffentlichen). Die Funktion „Webbericht erstellen“ sieht automatisch alle verfügbaren Registerkarten innerhalb eines Projekts als anwendbare Diagramme zum Ausfüllen eines Webberichts. Der Webbericht kann daher eine gute Möglichkeit sein, den Arbeitsablauf eines Projekts mit jemandem zu teilen, der derzeit nicht über JMP verfügt.
Fallstudie 1: DOE-Projekt
Beschäftigung Projekt s im Rahmen d Design von e Experimente (D Ö E) innerhalb von JMP kann bei der Kommunikation von Ergebnissen helfen , sowie die Unterstützung bei der Arbeit der Experimente selbst.
Mit D Ö E in JMP bedeutet:
- Ausführen des D Ö E-Plattform zur Erstellung des Datenerfassungssystems .
- Verwenden der JMP-Tabelle als Grundlage für Datensammlung .
- Nutzung verschiedener JMP-Grafikplattformen zur Anzeige der Ergebnisse der Experimentläufe .
- Verwendung des JMP-Modus ling-Plattformen, um ein Vorhersagemodell basierend auf den gesammelten Daten und als Teil des Modells zu erstellen Übung , Betrachten verschiedener diagnostischer Diagramme, um sicherzustellen, dass ein vernünftiges Modell entwickelt wurde.
- Erstellen von Grafiken und Tabellen zur Kommunikation der Ergebnisse des D Ö E mit der Absicht von fördern ing Aktion einer Organisation.
Das generische Verfahren im Detail oben ein S Schritte 1-5 häufig Ergebnis s in viele Fenster und Tabellen in JMP. Es kann auch sein, dass der Prozess Monate dauern kann bewegen aus S Schritt 1 zu S Schritt 5 , Das bedeutet, dass der JMP-Benutzer wichtige Ergebnisse in seinem Dateisystem speichern, sich merken muss, wo sie aufbewahrt werden, und den gesamten Prozess im Auge behalten muss.
Diese Fallstudie verwendet ein einfaches Experiment, das jeder durchführen kann, um zu zeigen, wie das geht p Projekte können bei D helfen Ö E durch Verwalten von Fenstern, Nachverfolgen von Ergebnissen und Kommunizieren von Schlussfolgerungen.
Ich möchte ein einfaches Experiment durchführen, um zu zeigen, wie JMP Custom Designer kann dazu verwendet werden Experimente mit Einschränkungen durchführen a Variable , wie zum Beispiel Gesamtenergie in diesem Fall.
Das Ziel dieses Experiments ist es, eine gute Einstellung für meine Haushaltsmikrowelle zum Kochen von Popcorn zu finden. Ich habe drei Variablen in meiner Kontrolle:
- Zeit (Zeit in mm:ss, die ich als Kochzeit einstellen kann) .
- Macht (eine undurchsichtige L Stufe 1-10, nicht sicher, was das für die Temperatur bedeutet) .
- Marke (es gibt viele Marken auf dem Markt ; Ich habe die gewählt leicht verkleidet bekannte Marken Wilbur und Streng geheim ) .
Gemäß den Anweisungen auf den Popcornschachteln , Ich beschloss, die Zeit von zu variieren drei zu fünf Minuten und die Leistung aus L Stufe 5 bis L Stufe 10. Ich machte mich dann daran, die Ecken des Designraums zu überprüfen, dh kurze Zeit und geringe Leistung sowie lange Zeit und hohe Leistung. Diese Ecken stellen die maximale und minimale Gesamtenergie meiner gewählten Ebenen dar (Abbildung 9) .
Abbildung 9 : Die linken und rechten Bilder oben zeigen die Ecken des Designbereichs.
Aus meinen frühen Ergebnissen geht hervor, dass die Ecken des Raums nicht realisierbar sind. Daher muss ich den JMP Custom Designer verwenden, um einen eingeschränkten Designbereich zu erstellen.Ich möchte JMP Projects verwenden, also öffne ich zuerst ed ein neues Projekt und nenne es „My Popcorn Experiment“ wie gezeigt in F Abbildung 10.
Abbildung 10: Screenshot eines leeren Projekts zu Beginn des DOE-Workflow-Prozesses.
Ich habe dann den Custom Designer innerhalb des Projekts gestartet und meine Antworten und Faktoren wie in Abbildung 11 gezeigt eingerichtet.
Abbildung 11: Starten von Custom Design zum Einrichten der experimentellen Läufe.
Jetzt ist es an der Zeit, mein Modell (RSM) auszuwählen und die Einschränkungen für die Gesamtenergie festzulegen (Zeit + Leistungspegel). Das Festlegen von linearen Beschränkungen für die Faktoren erfolgt durch einfaches Einrichten der Beschränkungen, wie in Abbildung 12 gezeigt.
Abbildung 12: Einrichten der experimentellen Einschränkungen und Hinzufügen der Effekte, die ich modellieren möchte, um die Anzahl der erforderlichen Durchläufe zu bestimmen.
Ich entschied mich für Make Design, was dazu führte, dass JMP ein Kandidatendesign anzeigte. Abbildung 13 zeigt das Design, das ich mit Formaten für Zeit und Leistungsstufe verwendet habe, die mit dem übereinstimmen, was ich auf meiner Mikrowelle einstellen kann.
Abbildung 13: Versuchslauftabelle.
Als nächstes knallte ich 16 Schachteln Popcorn. Unter Verwendung eines Bechermaßes als Probenahmewerkzeug wählte ich einen repräsentativen Becher aus jedem Durchlauf aus und zählte die Gesamtkerne und die Anzahl der gerösteten Kerne. Die Daten sind in Abbildung 14 zu sehen.
Abbildung 14: Ergebnisse des Experiments.
Ich habe mir ein paar Diagramme angesehen und eine verallgemeinerte Regression mit „Number Popped“ als Binomialantwort erstellt. Eine Heatmap von Zeit vs. Leistung nach Marke mit dem Verhältnis von Popped zu Total gefärbt von niedrig (blau) bis hoch (rot) zeigt, dass mittlere bis hohe Kombinationen aus Leistungsstufe und Zeit bessere Ergebnisse erzielen. Ein Profiler des Regressionsmodells kommuniziert die Ergebnisse am besten mit der zusätzlichen Schlussfolgerung, dass Popcorn der Marke Wilbur robuster gegenüber der Gesamtenergie ist. Die Abbildungen 15 und 16 zeigen diese Ergebnisse.
Abbildung 15. Eine Heatmap von Zeit vs. Leistung nach Marke mit dem Verhältnis von Popped zu Total, gefärbt von niedrig (blau) bis hoch (rot).
Abbildung 16: Profiler, der das endgültige Modell und die Auswirkungen von sich ändernden Marken-, Zeit- und Leistungsfaktoren auf die Antwort zeigt.
Schließlich habe ich ein einfaches Abschlussdokument geschrieben, das zwei Grafiken als PDFs von JMP hinzufügt; Ich habe dieses Abschlussdokument zum Projekt hinzugefügt, indem ich oben links in meinem Projektfenster auf die Schaltfläche Dateien hinzufügen geklickt habe, wie in Abbildung 17 gezeigt.
Abbildung 17. Einfache Schlussfolgerung mit Lesezeichen versehen, um die Ergebnisse dieses Experiments zu teilen.
Ich habe jetzt eine Projektdatei, die mein Design-Setup, Daten, Modell und unterstützende Grafiken sowie ein Abschlussdokument enthält. Dies ist eine in sich geschlossene Datei, die die Grundlage meiner Erinnerung an dieses Experiment bildet. Es dient auch als Unternehmensgedächtnis dieses Experiments, wenn ich das Projekt und die unterstützenden Dateien an einem Ort speichere, der von Mitgliedern meines Teams jetzt und in Zukunft abgerufen werden kann.
Fallstudie 2: Predictive Modeling-Projekt
Wir werden das Projekt verwenden, um bei der Aufgabe zu helfen, ein Modell zu erstellen, um die Weinqualität anhand einer Reihe physikalisch-chemischer Eigenschaften vorherzusagen (siehe Cortez et al. 2009). Der Datensatz kann vom UCI Machine Learning Repository (Lichman 2013) heruntergeladen werden. Wir können das Projekt verwenden, um den Prozess des Importierens der Daten über den Import mehrerer Dateien zu verwalten, die resultierende importierte Datentabelle zu untersuchen und zu bereinigen, Diagramme zu erstellen, eine Reihe von Kandidatenmodellen mithilfe verschiedener Techniken des maschinellen Lernens in JMP Pro zu erstellen, Modelle zu vergleichen und Entscheidungen zu treffen ein zu verwendendes Modell und schließlich das Generieren von Score-Code, der dabei hilft, diese Modellierung in Produktion zu bringen. Wir verfolgen den End-to-End-Analyseworkflow in JMP (siehe Abbildung 18), um zu zeigen, wie das Projekt den Prozess auf natürliche Weise unterstützt.
Abbildung 18. End-to-End-Analyseworkflow in JMP.
Die historischen Daten können direkt von der UCI Machine Learning-Website heruntergeladen werden: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality . Es gibt drei Dateien zum Herunterladen: winequality-red.csv, winequality-white.csv und winequality.names. Der erste Schritt beim Erstellen eines Projekts besteht darin, in JMP zu Datei > Neues Projekt zu gehen und auf dem Desktop einen Ordner mit dem Namen „Wine Modeling Project“ zu erstellen. Ich lege alle drei Textdateien in diesen Ordner.
Ich speichere die Projektdatei im Weinqualitäts-Projektordner und erstelle dann mehrere Gruppen, die mir helfen, meine Lesezeichen zu organisieren: 01-Rohdaten, 02-JMP-Datentabellen, 03-Skripte, 04-Score-Code, 05-Ausgabe.
Ich werde alle drei Rohdatendateien mit einem Lesezeichen versehen, indem ich sie per Drag & Drop aus dem Finder in den Rohdatenordner ziehe.
Als nächstes möchte ich die Dateien in eine JMP-Datentabelle bringen. Ich werde den Import mehrerer Dateien verwenden, um beide CSV-Dateien automatisch zu öffnen und zu verketten, ohne ein Skript schreiben oder das Tabellenmenü verwenden zu müssen (Datei -> Mehrere öffnen…). Um nur die .csv-Dateien zu öffnen, achte ich darauf, nach Erweiterung auszuwählen: .csv. und lassen Sie das Optionsfeld aktiviert, um ähnliche Dateien zu stapeln. Ich überprüfe die Spalte Dateiname hinzufügen, damit ich festhalte, welche Proben Rotwein und welche Weißweine sind. Ich speichere das Skript im Skriptfenster und das Skript im Projekt, sodass ich, wenn neue Daten eingehen und die JMP-Datentabelle neu generieren möchten, dies direkt tun kann, ohne erneut durch den Dialog des Multiple gehen zu müssen Dateiimport (Abbildung 19). Ich werde das Skript für später mit einem Lesezeichen versehen, indem ich es aus der Fensterliste zu den Lesezeichen ziehe und dann das Skript schließe.
Abbildung 19. Einstellungen für den Import mehrerer Dateien.
Jetzt, da meine Datensätze in einer einzigen JMP-Datentabelle geöffnet sind, speichere ich die Datei und vermerke sie dann im Projekt. Ich kann Recode verwenden, um eine Spalte (Farbe) hinzuzufügen, die die Kategorie des Weins in dieser Probe anzeigt. Das Ziel dieser Modellierungsübung ist es, die relativ kostengünstige Methode zur Messung physikalisch-chemischer Eigenschaften (wie Restzucker, Alkohol oder Sulfite) zu verwenden, um die relativ teuren professionellen Geschmackstests des Weins vorherzusagen. Wir haben das Glück, die historischen Daten zu haben, die beide Eigenschaften aufweisen, und wir können gute Kreuzvalidierungstechniken verwenden, um ein Modell auf diesen historischen Daten zu erstellen, das bei neuen Daten gut funktionieren kann, bei denen uns nur die physikalisch-chemischen Eigenschaften zur Verfügung stehen. Abbildung 20 zeigt eine Verteilungsmatrix mit ausgewählten Qualitätsweinen. Wir können in der Verteilung der anderen Maßnahmen sehen, dass es bei einigen Werten zu einer gewissen Trennung kommen kann, um diese hoch bewerteten Weine zu segmentieren (d. h. Weine mit einer höheren Bewertung erscheinen so, als hätten sie tendenziell einen geringeren Restzucker und einen höheren Alkoholgehalt). . Wir werden diese Hypothese testen, indem wir mehrere Modelle erstellen.
Indem wir eine multivariate Analyse durchführen und die Colormap auf Korrelationen betrachten, können wir auch sehen, dass viele der Maße stark miteinander korreliert sind, was sich als Herausforderung für Standardmodellierungstechniken wie schrittweise Regression oder kleinste Quadrate erweisen wird.
Abbildung 20. Verteilungsmatrix der physikalisch-chemischen Eigenschaften, Farb- und Qualitätswerte. Hochkarätige Weine werden ausgewählt. Farbkarte der Korrelationen für die physikalisch-chemischen Eigenschaften sind rechts dargestellt.
Um die Modellleistung zu bewerten und unseren verschiedenen Modellierungstechniken die gleiche Chance bei der Vorhersage der Weinqualität zu geben, werden wir eine Kreuzvalidierung für eine ehrliche Bewertung der Modellleistung einsetzen. Grundsätzlich werden wir die Daten, die wir haben, in drei Gruppen unterteilen: Training (zum Erstellen der Modelle), Validierung (zur Feinabstimmung der Modelle und zum Ausgleich von Komplexität und Sparsamkeit mit Leistung) und schließlich Test (eine Teilmenge von die Daten, die nicht bei der Modellierung verwendet werden, sondern nur zur Simulation neuer eingehender Daten und daher zu unserem Urteil über die Fähigkeit des Modells, mit neuen Daten zu arbeiten).
Um die Validierungsspalte zu erstellen, verwende ich das Dienstprogramm "Validierungsspalte erstellen" unter "Analysieren" > "Vorhersagemodellierung". Ich wähle die Option „Stratified Random“ und klicke dann auf die Spalte „Weinfarbe“, um sicherzustellen, dass ich gleiche Anteile an Proben in den Trainings-, Validierungs- und Testgruppen für Rot- und Weißweine habe. Ich werde eine Stichprobe von 70 %/20 %/10 % der Trainings-, Validierungs- und Testgruppen durchführen.
Wir werden mehrere Kandidatenmodelle bauen und sie dann im Formula Depot veröffentlichen. Das Formula Depot passt gut in ein Projekt. Ich rufe es auf (Analysieren > Vorhersagemodellierung) und docke dann das Formeldepot in einer eigenen Spalte rechts neben dem Projekt an.
Jetzt werden wir einen Boosted Tree, einen Bootstrap Forest, ein neurales Netz und mehrere verallgemeinerte Regressionsmodelle erstellen. Während ich die einzelnen Modelle baue, werde ich die Ergebnisse im Formeldepot veröffentlichen.
Abbildung 21. Abschließendes Vorhersagemodellierungsprojekt.
Es scheint, als ob der Bootstrap Forest das Modell ist, das am besten zu den Testdaten passt. Der Bootstrap Forest hat die zugrunde liegende Modellform gut erfasst. Abbildung 21 zeigt, wie ich das Projekt einrichten könnte, um alle von mir erstellten Modelle in einer Registerkartenliste anzuzeigen, wobei die Sammlung von Modellen in einem Formeldepot rechts neben dem Arbeitsbereich angedockt ist und ein Modellvergleich direkt unter der Modellausgabe angezeigt wird variable Wichtigkeit und einen Profiler für die verschiedenen Kandidatenmodelle.
Was der Bootstrap Forest gut macht, ist die Tatsache zu erfassen, dass die Erhöhung des Alkoholgehalts des Weins die Qualität bis zu einem gewissen Punkt erhöht, wie in Abbildung 22 gezeigt. Diese Abbildung zeigt die Einstellungen, die erforderlich sind, um Wein von höchster Qualität zu produzieren, wie in den historischen Daten angegeben. Wir können diese Ergebnisse auf zwei Arten mit anderen teilen. Erstens, indem der Score-Code des Modells aus dem Formeldepot in einer Vielzahl von Sprachen (wie SAS, Python, C, JavaScript oder SQL) und auch in PPT oder HTML gespeichert wird.
Abbildung 22. Bootstrap Forest-Modell zur Vorhersage der Weinqualität.
Dieser interaktive Bericht kann mit anderen geteilt werden, die nicht über JMP verfügen. Und der Profiler bleibt im Web interaktiv, sodass die Werte interaktiv angepasst werden können, um die Auswirkungen auf die Weinqualität zu sehen. Sowohl der Modell-Score-Code als auch der interaktive HTML5-Bericht können im Projekt ebenfalls mit einem Lesezeichen versehen werden.
Verweise
- Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos und J. Reis. Modellierung von Weinpräferenzen durch Data Mining aus physikalisch-chemischen Eigenschaften.
In Decision Support Systems, Elsevier, 47(4):547-553, 2009.
- Lichmann, M. (2013). UCI-Repositorium für maschinelles Lernen [ http://archive.ics.uci.edu/ml ]. Irvine, Kalifornien: University of California, School of Information and Computer Science.
