レベル: 初級者
ダニエル・ヴァレンテ、博士、JMP シニア プロダクト マネージャー、SAS
ジョン・ワイズJMP シニアバイスプレジデント、SAS セールスおよびマーケティング担当
概要
JMP ユーザーは、多くのウィンドウと分析レポートが一度に開かれたままになる対話型 JMP セッションを経験したことがあります。 この「フローティング ウィンドウ モード」で JMP を使用することは一部の人にとっては機能するかもしれませんが、タブ付きインターフェイスの方が好ましい場合もあります。 ユーザーは、ホーム ウィンドウで提供される完全なリストを取得せずに、特定のファイルを分析プロジェクトに関連付けたい場合もあります。 これらの理由から、JMP 14 でプロジェクトを作成しました。 プロジェクトは、JMP への単一のドキュメント インターフェイス、タブ付きの再構成可能なワークスペース、ファイルをブックマークする場所、および開いているさまざまなウィンドウ、データ テーブル、スクリプトなどをユーザーが簡単にナビゲートできるウィンドウ リストを提供します。また、.pdf や .ppt ドキュメントなどのサポート ファイルも起動します。 プロジェクトを使用すると、1 つ以上の個別の分析アクティビティに関連付けられた多数のファイルをすばやく開閉したり、並列プロジェクトを分離したりすることができるため、複数の JMP セッションを実行する必要がなくなります。 最後に、JMP 14 のプロジェクトでは、アーカイブ機能を使用して作業を共有し、共同作業するための簡単な方法も提供します。
JMPプロジェクトの概要
JMP のプロジェクトは、JMP で JMP を使用する際のデータテーブル、レポート、スクリプト、ジャーナル、成果物を整理する方法です。 また、.txt、.ppt、.html、.xls、画像などの外部サポート ファイルを、ネイティブ JMP ファイルの論理グループに関連付けられた適切なプロジェクト ファイルに関連付けることもできます。
プロジェクト ファイル自体 (.jmpprj) はスタンドアロン ファイルであり、ファイルを配置するコンテナとして機能するのではなく、ディスク上の他の項目を指します。 結果として、これにより、コンテナーベースのプロジェクトの柔軟性と組織的規律が得られると同時に、オペレーティング システム上でファイルを見つけられる状態が維持されます。
JMP プロジェクトは、[ファイル] メニュー ([ファイル] > [新規プロジェクト]) から作成します。 新しいプロジェクトを作成すると、JMP ウィンドウとファイルを追加するための未保存のプロジェクトがすぐに開かれるため、一時プロジェクトの作成が簡単になります。
JMP プロジェクトの例を図 1 に示します。 プロジェクトには 3 つの主要なセクションが含まれます。
- ブックマークリスト:プロジェクトに関連付けるディスク上の物理ファイルへのリンク。 これは、ホーム ウィンドウから厳選されたリストのようなものです。 ブックマークは、個々のファイルへのリンク、フォルダーへのリンク (サブフォルダーを含む内部の内容を自動的に「監視」します)、およびグループにすることができ、ディスク上のファイルのフォルダー構造に影響を与えることなく、プロジェクト内のファイルに固有のローカル編成を提供します。 。
- ウィンドウリスト:開いているデータ テーブルと、データ テーブルに関連付けられたレポートおよびグラフの階層リスト。
- ワークスペース:現在メモリ内で開いているスクリプト、グラフ、モデル出力、データ テーブルを含むウィンドウのタブ付きリスト。 レイアウトは、タブの単一列 (Web ブラウザなど) から配置することも、タブ付きリストの列に配置することもできます。 レイアウトはプロジェクトを開いたときに保持され、プロジェクトを閉じたときに保存されます。
図1：注釈付きの主要セクションを含むサンプル JMP プロジェクト。
たとえば、プロジェクトは次の用途に使用できます。
- 結果のプレゼンテーション。 このプロジェクトを図 2A に示します。 プロジェクトは、ブックマークとウィンドウのリストを非表示にするように構成されています。 タブが 1 つある列があり、プレゼンテーションを実行するジャーナルが含まれています。 ジャーナルにはスクリプトとサポート ファイルへのリンクが含まれており、クリックするとプロジェクト内にタブとして表示されます。 ジャーナルを使用すると、プロジェクト内の残りの項目にメモやコンテキストを追加できます。
- 予測モデリングのワークフロー。 このプロジェクトは図 2B に示されており、この文書の後半のケース スタディ II で取り上げます。 このプロジェクトには、単一のデータセットに対する標準の予測モデリングタスクの実行が含まれます。 複数のモデルは、構築時に適合され、Formula Depot に保存されます。 Formula Depot は独自の列にあるため、簡単に参照できます。 最後に、モデル比較が追加され、モデルを運用環境に導入するためのスコア コードが生成されます。
- DOE ワークフロー。 このプロジェクトは図 2C に示されており、このような DOE ワークフローについては、このホワイト ペーパーの後半のケース スタディ I で説明します。 このプロジェクトは、計画された実験の作成、複数の候補計画の比較、データの収集、データの分析、結果を他の人と共有するための出力の作成の手順を整理するために使用されます。 実験に関する裏付け資料 (写真、レポートなど) も含めることができます。
- スクリプト作成プロジェクト。 このプロジェクトを図 2D に示します。 これは、JSL スクリプト作成者がウィンドウを整理し、スクリプト作成時の効率を容易にするために使用されます。 プロジェクトには、プロジェクトで使用するために特別に構成されたモードのスクリプト インデックスが含まれています。 作業中のスクリプトには埋め込みログが含まれており、ブックマーク リスト内のサポート ファイルまたは関数へのリンクも含まれています。
図2: JMP でプロジェクトを使用する方法。
JMP プロジェクトの対象ユーザーは誰ですか?
プロジェクトは JMP で作業するためのオプションの方法であり、多くのユーザーは今後も JMP の標準の「マルチウィンドウ モード」で操作することになります。 ただし、特定の方法で JMP を使用している人、またはウィンドウ管理やファイル管理に特有の悩みを抱えている人にとっては、このプロジェクトをチェックしてみる価値があります。
多くのユーザーは、グラフ ビルダーなどの JMP プラットフォームを最大化されたウィンドウで実行することを好みます。 残念ながら、JMP のウィンドウが最大化されると、新規ユーザーがデータ テーブルを失ったり、現在開いている他のウィンドウに移動するのが困難になったりする可能性が高くなります。 タブ付きワークスペースを利用することで、プロジェクトはこれらの問題の多くを回避します。 ユーザーは、Web ブラウザを使用する場合と同様に、開いている別のタブに移動するだけで、別の分析レポートまたはデータ テーブルにアクセスできます。
標準的な週次レポートまたは日次レポートを持っている人にとって、プロジェクトはその作業をサポートする効率的なコンテナとなります。 たとえば、クエリ ビルダーと組み合わせると、データベースから最新のデータを取得し、一連の標準レポートを生成するスクリプトをプロジェクトに含めることができます。その後、日付とともに保存することで、この日常的なレポート作成タスクを効率化できます。
長年 JMP を使用している人は、Windows バージョンの JMP のマスター ウィンドウを覚えている (または懐かしい) かもしれません。 今回のプロジェクトでは、その機能の多くを復元できるようになりました。
インタラクティブまたはスクリプトを通じて多くのウィンドウを生成し、セッションに夢中になっているように感じるユーザーにとって、このプロジェクトはこの苦痛を軽減するのに役立ちます。 ユーザーが複数のプロジェクトで同時に作業している場合、単一のプロジェクトを閉じると、そのプロジェクトに関連付けられているすべてのファイルとウィンドウが自動的に閉じられ、他のプロジェクトはそのまま残され、複数のウィンドウを手動で閉じる必要がなくなります。
JMP 出力およびファイル用に独自のファイル編成スキームを既に作成しているユーザーにとって、プロジェクトはフレームワークを提供したり、JMP を使用するフォルダー構造の方法にうまく適合したりすることができます。 そして最後に、コンピューターのハード ドライブ全体にファイルがある人は、個々のファイルをプロジェクトに追加して、乱雑なフォルダーの上に整理された構造をパンすることができます。
プロジェクトでの作業
ファイルをプロジェクトに取り込む
まず、新しいプロジェクトを作成することから始めます ([ファイル] > [新しいプロジェクト])。 ファイルを追加することで、プロジェクトにファイルを個別に追加できます。 プロジェクトに追加されたファイルは、ブックマーク リストに追加されます。 ファイルを個別に追加する場合、プロジェクトのローカルにグループを作成すると、ブックマークをさらに整理できるので便利です。 [新しいグループ] コマンドを実行してグループを作成し、グループの名前をわかりやすい名前に変更します。
- プロのヒント: グループを使用してテンプレート プロジェクトをセットアップすると、新しいプロジェクトが必要なときに簡単に起動して実行できるようになります。 「データ セット」、「参照スクリプト」、「クエリ」、「グラフ スクリプト」、「サポート ファイル」、「出力」などのグループは、新しいプロジェクトを作成するための良い出発点となります。 新しいプロジェクトが必要になるたびに、プロジェクトを「テンプレート プロジェクト」として保存し、名前を付けて保存します。
フォルダーをプロジェクトに追加することもできます。これは、既にディスク上にファイルが整理されている場合に便利です。 フォルダーを追加するだけで、プロジェクトにブックマークされます。 フォルダーには自動的にすべてのサブフォルダーが含まれ、「監視」されます (つまり、ファイルがフォルダーに出入りするときに、プロジェクト内のブックマークにも移動します)。 つまり、プロジェクト監視フォルダーからファイルを削除すると、保存されたプロジェクトのスクリプトやレポートが破損する可能性があるため、注意する必要があります。 フォルダーは、プロジェクトを閉じて再度開くと自動的に更新されます。また、コンテキスト クリック > [更新] を使用して手動で更新することもできます。
ファイルのブックマーク リスト内には、便利なコンテキスト クリック コマンドがいくつかあり、ファイル名、パス、サイズ、作成情報、最終書き込み日、最終アクセス日などの情報を表示したり、プロジェクト アーカイブにコピーするためのチェックボックス (後でアーカイブセクションで説明します)。 show in finder コマンドを実行すると、オペレーティング システム上のファイルの場所が表示されます。 パスをコピーすると、ディスク上のファイル パスをクリップボードに取得できます。これは、ファイルを参照するスクリプトを作成する場合に便利です。 最後に、[削除…] オプションを使用すると、プロジェクトからブックマークを削除したり (推奨)、ゴミ箱/ごみ箱に移動したりできます。
ドラッグ アンド ドロップでファイルを自動的にブックマークすることもできます。 オペレーティング システムから、ドラッグしたファイルをブックマーク リストにドロップし、自動的にブックマークすることができます。 フォルダーも同様の方法でブックマークできます。
プロジェクト内に別のデータ テーブルを作成した場合、それを直接保存してブックマークすることができます。 たとえば、[テーブル] > [概要] を使用して概要テーブルを作成するとします。 ファイルがディスクに保存された後、ウィンドウ リストからブックマークにドラッグ アンド ドロップできます。
多くのユーザーは、プロジェクトからマルチ ウィンドウ モードへ、マルチ ウィンドウ モードからプロジェクトへ(セッションをカプセル化するためだけにプロジェクトを使用)、またはプロジェクトからプロジェクトへ(たとえば、単一の分析プロジェクトが複雑になった場合)、移行したいと考えます。 。 そのためには、図 3 に示すように、[ウィンドウ] > [プロジェクトへ/プロジェクトから移動] を使用します。
ソース プロジェクト (個別の別個のウィンドウから項目を移動する場合は、なし) と宛先プロジェクト (なし、新しいプロジェクト、または既存の開いているプロジェクトを選択することもできます) を選択するだけです。 すべてのファイルを移動してブックマークするためのクイック ボタンがあり、ソースから宛先にデータ テーブルと関連レポートのサブセットを選択することもできます。
データ テーブルをクリックすると、現在のプロジェクトで開いているレポート ウィンドウが自動的に表示されます。 それらを保持したくない場合は、移動の完了後にタブまたはウィンドウを閉じてください。 このウィンドウからデータ テーブルを直接ブックマークすることもできます。 また、このツールからブックマークできるようにするには、データ テーブルをディスクに保存する必要があることにも注意してください。 ただし、保存されていないファイルは新しいプロジェクトまたは複数のウィンドウに移動できます。
表内の個々の行をクリックすると便利なサムネイルが表示され、移動にどのファイルと関連するグラフやレポートが必要かを判断するのに役立ちます。
図3. 「プロジェクトへ/プロジェクトから移動」ウィンドウ。
ワークスペース管理
ファイルをプロジェクトに追加したら、図 1 に示すように、プロジェクトのワークスペース セクションを使用してグラフとレポートをタブ付きの配置に構成します。 デフォルトでは、プロジェクト内に新しいウィンドウが作成されると、それらはワークスペースの 1 つの列にあるタブに追加されます。
簡単なサンプルプロジェクトを見てみましょう。 まず、新しいプロジェクトを作成し、すぐにハード ドライブに保存します。 次に、「サンプルプロジェクト」という名前の新しいフォルダーを作成し、そのフォルダーにプロジェクトファイルを置きます。 こうすることで、すべてのスクリプト、データ テーブル、およびサポート資料を追加できる 1 つのフォルダーが作成されます。プロジェクト内にデータ テーブル、スクリプト、出力という 3 つのグループを作成します。 次に、「FHPI.jmp」と「StatesMetadata.jmp」という 2 つのファイルをプロジェクトに追加します。
このプロジェクトを使用して自動化スクリプトを作成し、クエリ スクリプトによるデータ処理、データ クリーン、視覚化、モデリング、コンテンツのキュレーション、結果を伝えるための最終出力で構成される標準のエンドツーエンド分析ワークフローを開発します。
自動化スクリプトの開発を開始するには、何かを調べる必要がある場合に備えて、ヘルプ > スクリプト インデックスをインスタンス化することもできます。 スクリプト インデックスがプロジェクトにロードされると、タブとして追加されます。 データテーブルの右側にドッキングして出力できれば、さらに便利です。 これを行うには、スクリプト インデックス タブを剥がすだけです。 図 4 に示すように、グラフ ビルダーのドロップ ゾーンがプロジェクトに表示され、ドラッグ アンド ドロップでプロジェクト ワークスペースを再構成できるようになります。
図4. タブがタブ リストから剥がされると、プロジェクト ワークスペースのドロップ ゾーンが点灯します。 ドロップ ゾーンには、プロジェクト ワークスペースの構成を容易にするために注釈が付けられます。
タブ タイトルにある小さなタブ アイコンをクリックすると、個々のタブを最大化または最小化できます。 これは、たとえば、個々のプラットフォーム レポートに焦点を当てたい場合や、プロジェクト内でより多くの領域を活用できるグラフ ビルダーなどのプラットフォームを使用している場合に便利です。 プロジェクト内のアドホックなプレゼンテーションにも使用できます。
タブを最大化しても、ブックマークとウィンドウ リストは残ります。 これらは、[プロジェクト] メニューから [ブックマークの表示] および [ウィンドウ リストの表示] コマンドを切り替えることで手動で非表示にすることができます。 デフォルトでは非表示になっているプロジェクト全体のログも、このメニューから表示できます。
任意の時点でレイアウトを再配置し、その結果が気に入らない場合は、元に戻すおよびやり直しのレイアウト コマンドが役に立ちます。 「プロジェクト」メニューからレイアウトをリセットして、デフォルトの単一タブのリストに戻すこともできます。
ワークスペース内のタブは、タブをクリックするか (マウス カーソルをタブの上に置くとサムネイルが表示されます)、ウィンドウ リスト内でダブルクリックするか、左右の矢印を使用してタブ間を移動することによって移動できます。
プロジェクトの保存とアーカイブ
分析プロジェクトを続けて、クエリ ビルダーを使用して 2 つのテーブルを結合し、モデリングと視覚化のために読み取られる 3 番目のテーブルを作成します。 クエリ ビルダー スクリプトを構築して、プロジェクト フォルダーに保存できます。 これをプロジェクトに追加し、スクリプト グループにドラッグ アンド ドロップします。
これを図 5 に示します。 スクリプト、クエリ、アプリケーションまたはダッシュボードは、右クリック メニューから直接実行できるため、プロジェクト内で開いてスクリプトを実行するクリックの手間が省けます。 また、アクティブに編集されていない「本番」スクリプト用のタブが開かれないため、プロジェクトをクリーンな状態に保つのにも役立ちます。
図5 。 タブで開かずに、右クリックしてスクリプトを直接実行します。
スクリプトを実行すると、2 つのテーブルが適切に結合された 3 番目のデータ テーブルが生成されます。 [JoinTables] タブの名前の横に * が付いているのは、このファイルがまだディスクに保存されていないことを示しています。 [ファイル] > [プロジェクトの保存] からプロジェクトを保存しようとすると、図 6 に示す次の警告メッセージが表示されます。
図6 。 プロジェクト内の未保存のドキュメントに関する警告メッセージ。
プロジェクトを保存する前にすべてのファイルを保存するか閉じる必要があるため、この時点で何を行うかを決定します。 「すべて保存」をクリックすると、最初に未保存のファイルをすべてディスクに保存するように求められ、その後プロジェクトが保存されます。 デフォルトではオフになっているチェックボックスがあり、プロジェクトを保存するときに、以前に保存したドキュメント (未保存の変更のみ) を自動的に保存できます。 特にプロジェクトの使用を開始する場合は、破棄したいデータ テーブルに一時的な変更 (列の追加、列の削除、セルの変更など) を加える可能性があるため、この設定は慎重に使用してください。
[すべて閉じる] オプションを選択すると、未保存のドキュメントをすべて閉じて保存しませんが、各ドキュメントを個別に保存する必要がなくなります。 これは、大量の出力を生成するスクリプトがあるが、必ずしも保存する必要がない場合に便利です。
未保存のドキュメントを手動で保存することもできます。タブ リストの * がすべて消えるとすぐに、ワンクリックでプロジェクトを保存できます。
プロジェクトは、グラフやその他のプラットフォームの出力を少し異なる方法で保存します。 プロジェクトは JMP のセッション スクリプト機能を利用しているため、グラフとプラットフォームの出力は、スクリプトをデータ テーブルやジャーナルに保存したり、レポートを .jrp ファイルとして保存したりする必要がなく、保存して閉じるときに自動的に保持されます。 これは、最初に JSL を学習せずに分析プロジェクトの状態を保存したい新規ユーザーにとって特に便利です。
プロジェクトからのスクリプトの再生
ブックマークされた .jsl、.jmpquery、および .jmpapp/.jmpappsource ファイルは、ブックマーク リストから直接実行できます (JMP のホーム ウィンドウと同様)。 これらのファイルのいずれかを右クリックすると、図 7 に示すように、これらのファイルの処理方法に関する拡張オプションが表示されます。
図7。 プロジェクト内の一般的な JMP ファイル タイプのコンテキスト メニュー。
この右クリック メニュー オプションを使用すると、AppBuilder/ダッシュボード ビルダー、クエリ ビルド、または JSL スクリプト エディタを開かなくても、アプリケーションの迅速な構築、スクリプトの実行、またはクエリの直接実行が可能になります。 項目が実行され、結果がプロジェクト内の新しいタブで自動的に開かれるため、クリックの手間が省けます。 さらに、クエリ ビルダーには「開いたときに実行」オプションがあります (図 7 を参照)。 このダブルクリックしたクエリは、クエリ ビルダーを開かなくても自動的に実行されます。
ダッシュボードとWebレポート
ダッシュボードと Web レポートは、JMP 分析の結果を他のユーザーと共有および伝達する一般的な方法です。 どちらの機能も JMP プロジェクトでサポートされています。 [ファイル] > [新しいダッシュボード] をクリックすると、ダッシュボード ビルダー インターフェイスが開き、プロジェクト内で使用可能なレポートをすべて表示できます。 レポートを整理したり、フィルター、テキスト、その他の項目を追加したりできます。赤い三角ボタンのメニューから [ダッシュボードの実行] をクリックすると、結果のダッシュボードがプロジェクトの新しいタブに表示されます (図 8 を参照)。
図8。 プロジェクト内でダッシュボード ビルダーを使用して構築されたダッシュボードを実行した結果。 結果として得られるダッシュボードには、プロジェクト内の新しいタブが表示されます。
Web レポートも同様です ([ファイル] > [発行])。 Web レポートの作成機能では、プロジェクト内の使用可能なすべてのタブが、Web レポートに入力される適切なグラフとして自動的に表示されます。 したがって、Web レポートは、現在 JMP を持っていない人とプロジェクトのワークフローを共有する良い方法となります。
ケーススタディ 1: DOE プロジェクト
雇用する計画sの一環としてdのデザインe実験 (D ○ E) JMP 内で結果を伝達するのに役立ちます、実験自体の作業を支援するだけでなく。
Dを使用する○ JMP の E は次のことを意味します。
- Dを実行する○データ収集スキームを作成するための E プラットフォーム。
- JMPテーブルの使用の基礎としてデータ収集。
- さまざまな JMP グラフィック プラットフォームを利用して実験の実行結果を表示する。
- JMPモードの活用収集されたデータに基づいてモデルの一部として予測モデルを構築するためのプラットフォームを構築する運動をしている、さまざまな診断プロットを表示して、合理的なモデルが開発されていることを確認します。
- D の結果を伝えるためのグラフィックスと表を作成する○ E 意図を持っての宣伝するしている組織による行動。
一般的な手順の詳細上のSステップ 1 ～ 5頻繁結果sの多くのJMP のウィンドウとテーブル。 このプロセスには数か月かかることもあるのも事実かもしれません移動するからSステップ1からSステップ5 、つまり、JMP ユーザーは重要な結果をファイル システムに保存し、保存場所を覚えて、プロセス全体を追跡する必要があります。
このケーススタディでは、誰でも実行できる簡単な実験を使用して、その方法を示します。 pプロジェクトはDを助けることができます○ E ウィンドウを管理し、結果を追跡し、結論を伝達することによって。
JMP がどのように機能するかを示す簡単な実験を実行したいと思います。カスタム デザイナーを使用すると、制約を設けて実験を実行するある変数、 そのようなこの場合の総エネルギーは。
この実験の目的は、ポップコーンを調理するために自宅の電子レンジで適切な設定を見つけることです。 私のコントロールには 3 つの変数があります。
- 時間 (調理時間として設定できる mm:ss 単位の時間) 。
- パワー（不透明） Lレベル 1 ～ 10、これが温度に何を意味するかは不明) 。
- ブランド（市場には多くのブランドがあります） ;私が選んだのは、少し変装したおなじみのブランドウィルバーとトップシークレット) 。
ポップコーンの箱に記載されている説明書によると、 、時間をずらすことにしました三つに五分とからの電力Lレベル5からLレベル10。 次に、設計空間の隅をチェックすることにしました。これは、短時間で低消費電力であること、また長時間で高消費電力であることを意味します。 これらの角は、私が選択したレベルの最大および最小の合計エネルギーを表します。 (図9) 。
図9 :上の左右の画像は、デザイン空間のコーナーを示しています。
私の初期の結果から、スペースの隅は実現不可能であることは明らかです。 したがって、JMP カスタム デザイナーを使用して、制約されたデザイン スペースを作成する必要があります。JMP プロジェクトを使用したいので、最初に開きます編新しいプロジェクトを作成し、「My Popcorn Experiment」という名前を付けます。に示すようにF図10。
図 10: DOE ワークフロー プロセスの開始時の空のプロジェクトのスクリーンショット。
次に、プロジェクト内でカスタム デザイナーを起動し、図 11 に示すように応答と係数を設定しました。
図 11: Custom Desig を起動して実験の実行をセットアップします。
次に、モデル (RSM) を選択し、総エネルギー (時間 + 電力レベル) の制約を設定します。 因子に対する線形制約の設定は、図 12 に示すように制約を設定するだけで実行できます。
図 12:実験的な制約を設定し、モデル化できるようにしたい効果を追加して、必要な実行数を決定します。
「Make Design」を選択すると、JMP に候補デザインが表示されました。 図 13 は、電子レンジで設定できる時間と電力レベルの形式で使用した設計を示しています。
図 13:実験用の実行テーブル。
次に、ポップコーンを16箱食べました。 サンプリングツールとしてカップメジャーを使用して、各実行から代表的なカップを選択し、粒の合計と飛び出た粒の数を数えました。 データは図 14 に示されています。
図 14:実験の結果。
いくつかのグラフを確認し、ポップ数を二項応答として一般化回帰を作成しました。 ブランド別の時間とパワーのヒートマップは、合計に対するポップ数の比率を低 (青) から高 (赤) まで色分けして表示しており、パワー レベルと時間の組み合わせが中程度から高の場合に、より良い結果が得られることを示しています。 回帰モデルのプロファイラーは、ウィルバー ブランドのポップコーンが総エネルギーに対してより堅牢であるという追加結論を付け加えて、結果を最もよく伝えます。 図 15 と 16 はこれらの結果を示しています。
図15。 ブランド別の時間とパワーのヒートマップ。合計に対するポップ数の比率が低 (青) から高 (赤) まで色分けされています。
図 16:最終モデルと、ブランド、時間、力率の変更が応答に及ぼす影響を示すプロファイラー。
最後に、JMP から 2 つのグラフィックを PDF として追加して、簡単な結論ドキュメントを作成しました。図 17 に示すように、プロジェクト ウィンドウの左上にある [ファイルの追加] ボタンを選択して、この結論ドキュメントをプロジェクトに追加しました。
図17。 この実験の結果を共有するための簡単な結論をブックマークしました。
これで、デザイン設定、データ、モデル、サポート グラフィックス、および結論文書を含むプロジェクト ファイルが完成しました。 これは、この実験に関する私の記憶の基礎となる自己完結型のファイルです。 また、チームのメンバーが現在および将来的に取得できる場所にプロジェクトとサポート ファイルを保存しておけば、この実験の会社の記念としても機能します。
ケーススタディ 2: 予測モデリング プロジェクト
一連の物理化学的特性からワインの品質を予測するモデルを構築するタスクを支援するためにプロジェクトを使用します (Cortez et al. 2009 を参照)。 データセットは、UCI Machine Learning Repository (Lichman 2013) からダウンロードできます。 このプロジェクトを使用すると、複数ファイル インポートによるデータのインポート、インポートされたデータ テーブルの調査とクリーニング、グラフの構築、JMP Pro のさまざまな機械学習手法を使用した多数の候補モデルの構築、モデルの比較、決定のプロセスを管理できます。使用するモデルと、最終的にはこのモデリングを実稼働環境に導入するのに役立つスコア コードを生成します。 JMP のエンドツーエンドの分析ワークフロー (図 18 を参照) に従って、プロジェクトがプロセスを自然にサポートする方法を示します。
図18。 JMP のエンドツーエンド分析ワークフロー。
履歴データは、UCI Machine Learning Web サイトから直接ダウンロードできます。 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality 。 ダウンロードするファイルは、winequality-red.csv、winequality-white.csv、winequality.names の 3 つです。 プロジェクト作成の最初のステップは、JMP で [ファイル] > [新規プロジェクト] に移動し、デスクトップに「Wine Modeling Project」という名前のフォルダーを作成することです。 3 つのテキスト ファイルすべてをこのフォルダーに配置します。
プロジェクト ファイルを Wine Quality プロジェクト フォルダーに保存し、ブックマークの整理に役立ついくつかのグループ (01-Raw Data、02-JMP Data Tables、03-Scripts、04-Score Code、05-Output) を作成します。
3 つの生データ ファイルすべてをファインダーから生データ フォルダーにドラッグ アンド ドロップしてブックマークします。
次に、ファイルを JMP データ テーブルに取り込みたいと思います。 複数ファイルのインポートを使用して、両方の CSV ファイルを自動的に開き、それらを連結します。スクリプトを作成したり、テーブル メニュー ([ファイル] -> [複数を開く…]) を使用したりする必要はありません。 .csv ファイルを開くだけの場合は、必ず拡張子 .csv を選択します。同様のファイルをスタックする場合は、ラジオ ボタンをオンのままにします。 「ファイル名の追加」列をチェックして、どのサンプルが赤ワインでどのサンプルが白ワインであるかを管理します。 スクリプトをスクリプト ウィンドウに保存し、そのスクリプトをプロジェクトに保存します。これにより、新しいデータが入ってきて JMP データ テーブルを再生成したい場合に、複数のダイアログを再度使用することなく直接実行できます。ファイルのインポート (図 19)。 後で使用するためにスクリプトをウィンドウ リストからブックマークにドラッグしてブックマークし、スクリプトを閉じます。
図19。 複数のファイルのインポート設定。
データ セットが 1 つの JMP データ テーブルに開かれたので、ファイルを保存し、プロジェクト内でブックマークします。 Recode を使用して、サンプル内のワインのカテゴリを示す列 (色) を追加できます。 このモデリング演習の目的は、物理化学的特性 (残留糖、アルコール、亜硫酸塩など) を測定する比較的安価な方法を使用して、ワインの専門的な味覚テストを収集するのに比較的高価な結果を予測することです。 幸いなことに、両方の特性を持つ履歴データがあり、優れた相互検証手法を使用してこの履歴データに基づいてモデルを構築できます。これは、物理化学的特性のみが利用可能な新しいデータでもうまく機能する可能性があります。 図 20 は、高品質のワインが選択された分布マトリックスを示しています。 他の尺度の分布を見ると、これらの高評価ワインを分類するための値の一部にある程度の分離がある可能性があることがわかります (つまり、品質スコアの高いワインは、残糖が少なく、アルコール含有量が高い傾向があるように見えます)。 。 いくつかのモデルを構築して、この仮説をテストします。
多変量解析を実行し、相関関係のカラーマップを見ると、メジャーの多くが相互に高度に相関していることもわかります。これは、段階的回帰や最小二乗などの標準的なモデリング手法では困難であることがわかります。
図20。 物理化学的特性、色、品質スコアの分布マトリックス。 評価の高いワインを厳選しております。 物理化学的特性の相関関係のカラーマップを右側に示します。
モデルのパフォーマンスを評価し、さまざまなモデリング技術をワインの品質の予測に同じように適用するために、モデルのパフォーマンスを正直に評価するための相互検証を採用します。 基本的に、私たちが持っているデータを 3 つのセットに分割します。トレーニング (モデルの構築に使用)、検証 (モデルを微調整し、複雑さとパフォーマンスの節約のバランスを取るために使用)、そして最後にテスト (データのサブセット) です。このデータはモデリングには使用されませんが、入ってくる新しいデータをシミュレートするためにのみ使用されるため、新しいデータに対するモデルの実行能力を判断します)。
検証列を構築するには、[分析] > [予測モデリング] の [検証列の作成] ユーティリティを使用します。 層別ランダムのオプションを選択し、[ワインの色] 列をクリックして、赤ワインと白ワインの両方についてトレーニング、検証、テスト グループのサンプルの割合が等しいことを確認します。 トレーニング、検証、テスト グループの 70%/20%/10% のサンプルを実行します。
いくつかの候補モデルを構築し、Formula Depot に公開する予定です。 Formula Depot はプロジェクトにうまく適合します。 これを表示し ([分析] > [予測モデリング])、プロジェクトの右側の独自の列にフォーミュラ デポをドッキングします。
次に、ブースト ツリー、ブートストラップ フォレスト、ニューラル ネットワーク、およびいくつかの一般化回帰モデルを構築します。 個々のモデルを構築すると、その結果が Formula Depot に公開されます。
図21。 最終的な予測モデリング プロジェクト。
ブートストラップ フォレストがテスト データに最もよく適合するモデルであるかのように見えます。 Bootstrap Forest は、基礎となるモデルの形式をよく捉えています。 図 21 は、作成したすべてのモデルをタブ リストに表示するようにプロジェクトを設定する方法を示しています。フォーミュラ デポ内のモデルのコレクションはワークスペースの右側にドッキングされており、モデル出力の直下にはモデル比較が表示されます。変数重要度およびさまざまな候補モデルのプロファイラー。
Bootstrap Forest が優れているのは、図 22 に示すように、ワインのアルコール度を上げると品質がある程度向上するという事実を捉えることです。 この図は、過去のデータに示されている最高品質のワインを生産するために必要な設定を示しています。 これらの結果は 2 つの方法で他の人と共有できます。 1 つは、Formula Depot からモデルのスコア コードをさまざまな言語 (SAS、Python、C、JavaScript、SQL など) で保存したり、PPT や HTML に保存したりすることです。
図22。 ワインの品質を予測するブートストラップ フォレスト モデル。
この対話型レポートは、JMP を持っていない他のユーザーと共有できます。 また、プロファイラーは Web 上でインタラクティブなままであるため、値をインタラクティブに調整してワインの品質への影響を確認できます。 モデル スコア コードとインタラクティブな HTML5 レポートの両方をプロジェクト内でブックマークすることもできます。
参考文献
- コルテス、A. セルデイラ、F. アルメイダ、T. マトス、J. レイス。 物理化学的特性からのデータマイニングによるワインの好みのモデル化。
『意思決定支援システム』、エルゼビア、47(4):547-553、2009 年。
- リッチマン、M. (2013)。 UCI 機械学習リポジトリ [ http://archive.ics.uci.edu/ml ]。 カリフォルニア州アーバイン: カリフォルニア大学情報およびコンピューター サイエンス学部。
