Livello: principiante
Daniele Valente , PhD, Senior Product Manager di JMP, SAS
Jon Weisz, Vicepresidente senior vendite e marketing di JMP, SAS
Astratto
Spesso, gli utenti di 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 avere 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 Home. Per questi motivi, abbiamo creato progetti in JMP 14. I progetti forniscono un'unica interfaccia per documenti a JMP, uno spazio di lavoro a schede riconfigurabile, un luogo in cui aggiungere segnalibri ai file e un elenco di finestre che consente all'utente di navigare facilmente in varie finestre aperte, tabelle di dati, script e altro ancora; avvia 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 singole attività di analisi e possono essere utilizzati per mantenere separati 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 artefatti dell'utilizzo di JMP in JMP. È inoltre possibile associare file di supporto esterni come .txt, .ppt, .html, .xls e immagini con i file di progetto appropriati associati a un gruppo logico di file JMP nativi.
Il file di progetto stesso (.jmpprj) è un file a sé stante, che punta ad altri elementi sul disco, invece di 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 progetto JMP è mostrato nella Figura 1. Un progetto comprende tre sezioni principali:
- Elenco segnalibri: Collegamenti a file fisici su disco che si desidera associare al progetto. Questo è come un elenco curato dalla finestra Home. I segnalibri possono essere collegamenti a singoli file, collegamenti a cartelle (che "controllano" automaticamente cosa c'è all'interno, comprese le sottocartelle) e gruppi, fornendo un'organizzazione locale specifica per i file nel progetto senza influire sulla struttura delle cartelle dei file su disco .
- Elenco finestre: Elenco gerarchico di tabelle dati aperte e report e grafici associati alla tabella 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 a 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 illustrato 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, se cliccati, 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 illustrato nella Figura 2B e sarà trattato nel Case Study II più avanti in questo documento. Il progetto include l'esecuzione di attività di modellazione predittiva standard su un singolo set di dati. Più modelli vengono adattati e salvati in un Formula Depot man mano che vengono costruiti. Il Formula Depot è nella propria colonna in modo che possa essere facilmente referenziato. Infine, viene aggiunto un confronto del modello e viene generato il codice del punteggio per la messa in produzione del modello.
- Flusso di lavoro DOE. Questo progetto è illustrato nella Figura 2C e un flusso di lavoro DOE come questo verrà trattato nel Case Study I più avanti in questo documento. Il progetto viene utilizzato per organizzare i passaggi per la creazione di un esperimento progettato, confrontare più progetti candidati, raccogliere dati, analizzare dati e creare output per condividere i risultati con altri. Può anche includere materiali di supporto sull'esperimento (foto, rapporti, ecc.).
- Progetto di sceneggiatura. Questo progetto è illustrato nella Figura 2D. Viene utilizzato per aiutare gli script JSL a organizzare le loro finestre e rendere più facile essere efficienti durante lo scripting. Il progetto include l'indice di scripting in una modalità configurata specificamente per l'utilizzo 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: Modi in cui i progetti possono essere utilizzati in JMP.
Chi è l'utente previsto dei progetti JMP?
I progetti sono un modo facoltativo di lavorare in JMP e molti utenti continueranno a operare nella "modalità a finestre multiple" standard di JMP. Tuttavia, per coloro che lavorano in JMP in un modo specifico o hanno problemi specifici relativi alla gestione delle finestre o alla gestione 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 ingrandita una finestra in JMP, è facile che i nuovi utenti perdano la tabella dei dati o abbiano difficoltà a navigare verso altre finestre attualmente aperte. Utilizzando uno spazio di lavoro a schede, il progetto aggira 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. Insieme al generatore di query, 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 associate a quel progetto, lasciando intatti 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 ei file JMP, i progetti possono fornire una struttura o adattarsi bene a un modo strutturato in cartelle per 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 eseguire una panoramica di 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 tramite l'aggiunta di file. I file aggiunti al progetto vengono aggiunti all'elenco Segnalibri. Quando i file vengono aggiunti singolarmente, può essere utile creare un gruppo, locale al progetto, che possa organizzare ulteriormente i 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 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 file organizzati su disco. Aggiungi semplicemente la cartella e viene aggiunta ai segnalibri nel progetto. Le cartelle includono automaticamente tutte le sottocartelle e sono "sorvegliate" (ovvero, quando un file si sposta all'interno o all'esterno della cartella, viene anche spostato all'interno o all'esterno dei segnalibri in un progetto). Ciò significa che è necessario prestare attenzione poiché la rimozione di file da una cartella controllata dai progetti può interrompere lo script o il 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 segnalibri dei file ci sono diversi utili comandi contestuali, che consentono di mostrare informazioni fornite come nome file, percorso, dimensioni, informazioni sulla creazione, ultima scrittura e date dell'ultimo accesso, nonché una casella di controllo da 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, utile se stai scrivendo uno script che fa riferimento a un file. Infine, l'opzione Elimina... consente di rimuovere il segnalibro dal progetto (consigliato) o di spostarlo nel Cestino.
I file possono anche essere automaticamente contrassegnati 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 contrassegnate 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 riassuntiva utilizzando Tabelle > Riepilogo. Dopo che il file è stato salvato su disco, può essere trascinato e rilasciato dall'Elenco finestre ai Segnalibri.
Molti utenti vorranno passare da un progetto alla modalità a più finestre, dalla 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 a/dal progetto come mostrato nella Figura 3.
Seleziona semplicemente il progetto di origine (o nessuno se desideri spostare elementi da singole finestre 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 aggiungere segnalibri a tutti i file oppure è possibile selezionare un sottoinsieme di tabelle di dati e report 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 conservarli, chiudi semplicemente le schede o le finestre al termine dello spostamento. Le tabelle di dati possono anche essere contrassegnate 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 nella 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 a/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 illustrato 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 dall'elaborazione dei dati tramite uno script di query, pulizia dei dati, visualizzazione, modellazione, cura dei contenuti 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 avessi bisogno di cercare qualcosa. Quando l'indice di scripting 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, basta staccare 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 sulla piccola icona della scheda sul titolo della scheda. Questo può essere utile quando, ad esempio, vuoi concentrarti su un report di una singola 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 finestre rimangono. Possono essere nascosti manualmente dal menu Progetto attivando i comandi Mostra segnalibri e Mostra elenco finestre. Da questo menu è possibile visualizzare anche il registro dell'intero progetto, che per impostazione predefinita è nascosto.
Se in qualsiasi momento riorganizzi il layout e non ti piace il risultato, c'è un comando Annulla e Ripristina layout per aiutarti. Puoi anche tornare all'elenco a schede singole predefinito reimpostando il layout dal menu Progetto.
È possibile navigare tra le schede all'interno dell'area di lavoro facendo clic su di esse (passandoci sopra con il cursore del mouse si produce una miniatura), facendo doppio clic all'interno dell'elenco delle finestre o utilizzando le frecce sinistra e destra per scorrere le schede.
Salvataggio e archiviazione dei 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, risparmiandoti 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 . Esecuzione di uno script direttamente tramite clic destro senza aprirlo in una scheda.
L'esecuzione dello script produce una terza tabella di dati, con le mie due tabelle correttamente unite. 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, devi decidere cosa vuoi fare, poiché tutti i file devono essere salvati o chiusi prima che un progetto possa essere salvato. Facendo clic su Salva tutto ti verrà chiesto di salvare prima tutti i file non salvati su disco e poi di salvare il progetto. È presente una casella di controllo, disattivata per impostazione predefinita, che 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 di tutti i documenti non salvati, ma ti eviterà di dover salvare ogni documento singolarmente. Questo può essere utile se hai uno script che genera molto output, ma non vuoi 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 grafici e altri output della piattaforma in un modo leggermente diverso. Poiché il progetto sfrutta la funzionalità dello script di sessione in JMP, i grafici e l'output della piattaforma vengono automaticamente resi persistenti al momento del salvataggio e della chiusura senza dover 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 imparare alcun JSL.
Riproduzione di script da progetti
I file .jsl, .jmpquery e .jmpapp/.jmpappsource con segnalibro possono essere eseguiti direttamente dall'elenco dei segnalibri (proprio come la finestra Home in JMP). Facendo clic con il pulsante destro del mouse su uno qualsiasi di questi file, è possibile visualizzare le opzioni espanse 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 direttamente una query senza dover aprire AppBuilder/Dashboard Builder, Query Build o JSL script editor. L'elemento verrà eseguito e i risultati verranno automaticamente aperti in una nuova scheda nel progetto, risparmiando così un clic. Inoltre, il Generatore di query ha un'opzione per "Esegui all'apertura" (illustrata nella Figura 7). Questa query con doppio clic verrà eseguita automaticamente senza aprire il generatore di query.
Dashboard e report web
Dashboard e report Web sono metodi comuni per condividere e comunicare i risultati di un'analisi JMP con altri. Entrambe le funzionalità sono supportate con il progetto JMP. File > Nuova dashboard aprirà l'interfaccia di Dashboard Builder consentendoti di visualizzare 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. Il dashboard risultante popolerà una nuova scheda nel progetto.
I report Web sono simili (File > Pubblica). La funzionalità Crea report Web visualizzerà 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
Impiegando 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:
- Eseguendo il D O E piattaforma per creare lo schema di raccolta dati .
- Utilizzando la tabella JMP come base per raccolta dati .
- Utilizzo di varie piattaforme grafiche JMP per visualizzare i risultati delle esecuzioni dell'esperimento .
- Utilizzo della modalità JMP piattaforme di ling per costruire un modello predittivo basato sui dati raccolti e come parte del modello esercizio fisico , 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 promot ing azione da parte di un'organizzazione.
La procedura generica dettagliata sopra dentro S punti 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 passo 1 a S punto 5 , ciò significa che l'utente di JMP deve salvare i risultati importanti nel suo file system, ricordare dove sono conservati e tenere traccia dell'intero processo.
Questo caso di studio utilizzerà un semplice esperimento che chiunque può eseguire per mostrare come P 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 , ad esempio energia totale in questo caso.
L'obiettivo di questo esperimento è trovare una buona impostazione sul mio forno a microonde di casa per cucinare i popcorn. Ho tre variabili sotto il mio controllo:
- Tempo (tempo in mm:ss che posso impostare per il tempo di cottura) .
- Potere (un opaco l livello 1-10, non sono sicuro di cosa significhi per la temperatura) .
- Marchio (ci sono molti marchi sul mercato ; Ho scelto il leggermente camuffato marchi familiari Wilbur E Segretissimo ) .
Per 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, ovvero tempi brevi e bassa potenza e anche tempi lunghi e potenza elevata. Questi angoli rappresentano l'energia totale massima e minima dei livelli scelti (Figura 9) .
Figura 9 : Le immagini a sinistra ea destra in alto mostrano gli angoli dello spazio di progettazione.
È chiaro dai miei primi risultati che gli angoli dello spazio non sono realizzabili. Quindi dovrò utilizzare JMP Custom Designer per creare uno spazio di progettazione vincolato.Voglio utilizzare i progetti JMP, quindi per prima cosa apro 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 il Custom Designer all'interno del progetto e ho impostato le mie risposte e i fattori come mostrato nella Figura 11.
Figura 11: Avvio di Custom Desig 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 dei vincoli lineari sui fattori viene eseguita semplicemente impostando i vincoli come mostrato nella Figura 12.
Figura 12: Impostazione dei vincoli sperimentali e aggiunta degli 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 tempo e livello di potenza che corrispondono a ciò che posso impostare sul mio microonde.
Figura 13: Tabella di esecuzione sperimentale.
Successivamente, ho fatto scoppiare 16 scatole di popcorn. Usando un misurino come strumento di campionamento, ho selezionato una tazza rappresentativa per ciascuna corsa e ho contato i chicchi totali e il numero di chicchi spuntati. I dati sono quelli mostrati nella Figura 14.
Figura 14: Risultati dell'esperimento.
Ho guardato alcuni grafici e costruito una regressione generalizzata con il numero spuntato come risposta binomiale. Una mappa termica di Tempo vs. Potenza per marca con il rapporto tra Popped e totale colorato da basso (blu) ad alto (rosso) mostra che le combinazioni medio-alte di Livello di potenza e Tempo hanno risultati migliori. Un profiler del modello di regressione comunica meglio i risultati con l'ulteriore conclusione 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 Tempo vs. Potenza per marca con il rapporto tra spuntato e totale colorato da basso (blu) ad alto (rosso).
Figura 16: Profiler che mostra il modello finale e gli effetti del cambiamento di marca, tempo e fattori di potenza sulla risposta.
Infine ho scritto un documento Simple Conclusion aggiungendo due grafici come PDF da JMP; Ho aggiunto questo documento conclusivo al progetto selezionando il pulsante Aggiungi file nella parte superiore sinistra della finestra del progetto, come mostrato nella Figura 17.
Figura 17. Conclusione semplice aggiunta ai segnalibri per condividere i risultati di questo esperimento.
Ora ho un file di progetto che contiene la mia impostazione del progetto, i dati, il modello e la grafica di supporto, nonché il documento conclusivo. Questo è un file autonomo che è la base della mia memoria di questo esperimento. Serve anche come memoria aziendale di questo esperimento se memorizzo 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 project 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 più file, esplorare e pulire la tabella di dati importata risultante, creare grafici, creare un numero di modelli candidati utilizzando varie tecniche di apprendimento automatico in JMP Pro, confrontare i modelli, decidere un modello da utilizzare e, infine, 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 passo nella creazione di un progetto è andare su File > Nuovo progetto in JMP e creare una cartella sul desktop chiamata "Wine Modeling Project". Metterò tutti e tre i file di testo in questa cartella.
Salverò il file del progetto nella cartella del progetto Wine Quality 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 inserire i file in una tabella di dati JMP. Utilizzerò 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 più file…). Per aprire solo i file .csv, mi assicurerò di selezionare per estensione: .csv. e mantieni selezionato il pulsante di opzione 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 salverò lo script 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 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 di importazione di più file.
Ora che i miei set di dati sono aperti in un'unica tabella di dati JMP, salverò il file e 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 modellazione è utilizzare il metodo relativamente economico di misurazione delle proprietà fisico-chimiche (come zucchero residuo, alcol o solfiti) per prevedere il relativamente costoso raccogliere test di assaggio professionale del vino. 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 a disposizione solo le proprietà fisico-chimiche. La figura 20 mostra una matrice di distribuzione con selezionati vini di alta qualità. Possiamo vedere nella distribuzione delle altre misure che potrebbe esserci una certa separazione in alcuni dei valori per segmentare questi vini con punteggio elevato (ad esempio, i vini con punteggio di qualità superiore sembrano tendere ad avere uno zucchero residuo inferiore e un contenuto alcolico più elevato) . Verificheremo questa ipotesi costruendo diversi modelli.
Eseguendo un'analisi multivariata e guardando la mappa dei colori sulle correlazioni, possiamo anche vedere che molte delle misure sono altamente correlate tra loro, il che si rivelerà impegnativo per le tecniche di modellazione standard come la regressione graduale o i minimi quadrati.
Figura 20. Matrice di distribuzione delle proprietà fisico-chimiche, del colore e dei punteggi di qualità. Vengono selezionati vini di alto livello. Mappa dei colori sulle correlazioni per le proprietà fisico-chimiche sono mostrate a destra.
Al fine di valutare le prestazioni del modello e dare 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 insiemi: addestramento (utilizzato per costruire i modelli), convalida (utilizzato 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 arrivo e quindi il nostro giudizio sulla 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 la stratificazione casuale e quindi cliccherò sulla colonna Colore del vino per assicurarmi di avere proporzioni uguali di campioni nei gruppi di treno, convalida e test sia per i vini rossi che per quelli bianchi. Farò un campione del 70%/20%/10% di gruppi di addestramento, convalida e test.
Costruiremo diversi modelli candidati e poi li pubblicheremo su Formula Depot. Il Formula Depot si adatta perfettamente a un progetto. Lo visualizzerò (Analyze > Predictive Modeling) e poi ancoraggio il Formula Depot nella sua colonna a destra del progetto.
Ora costruiremo un albero potenziato, una foresta 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 fornisce il miglior adattamento ai dati di test. La Bootstrap Forest ha catturato bene la forma del modello sottostante. La Figura 21 mostra come potrei configurare il progetto per vedere tutti i modelli che ho creato in un elenco di schede con la raccolta di modelli in un Formula Depot 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.
Ciò che la Bootstrap Forest fa bene è cogliere 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 il vino di altissima qualità come indicato nei dati storici. Possiamo condividere questi risultati con gli 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 che prevede la qualità del vino.
Questo report interattivo può essere condiviso con altri che non dispongono di JMP. E il Profiler rimane interattivo sul Web in modo che i valori possano essere regolati in modo interattivo per vedere l'impatto sulla qualità del vino. Anche il codice del punteggio del modello e il report 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 Sistemi di supporto alle decisioni, Elsevier, 47(4):547-553, 2009.
- Lichmann, M. (2013). Repository di apprendimento automatico UCI [ http://archive.ics.uci.edu/ml ]. Irvine, CA: Università della California, Scuola di Informazione e Informatica.
