Niveau: Anfänger
Daniel Valente , PhD, JMP Senior Product Manager, SAS
Jon Weisz, 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 wurden. Während die Verwendung von JMP in diesem „Floating-Window-Modus“ für einige funktionieren mag, gibt es Situationen, in denen eine Schnittstelle mit Registerkarten bevorzugt wird. Benutzer möchten möglicherweise auch bestimmte Dateien mit einem Analyseprojekt verknüpfen und nicht über die vollständige Liste verfügen, die das Startfenster bietet. Aus diesen Gründen haben wir Projekte in JMP 14 erstellt. Projekte bieten eine einzige Dokumentschnittstelle zu JMP, einen mit Registerkarten versehenen, neu konfigurierbaren Arbeitsbereich, einen Ort zum Lesezeichen von Dateien und eine Fensterliste, mit der der Benutzer problemlos durch verschiedene geöffnete Fenster, Datentabellen, Skripts und mehr navigieren kann. Außerdem werden unterstützende Dateien wie PDF- und PPT-Dokumente gestartet. Projekte können zum schnellen Öffnen und Schließen vieler Dateien verwendet werden, die mit einer oder mehreren einzelnen Analyseaktivitäten verknüpft sind, und können dazu verwendet werden, parallele Projekte getrennt zu halten, sodass nicht mehrere JMP-Sitzungen ausgeführt werden müssen. Schließlich bieten Ihnen Projekte in JMP 14 mit ihrer Archivierungsfunktion auch eine einfache Möglichkeit, Ihre Arbeit zu teilen und gemeinsam daran zu arbeiten.
Übersicht 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 und nicht als Container zum Ablegen von Dateien fungiert. Dadurch wird die Flexibilität und Organisationsdisziplin eines Container-basierten Projekts gewährleistet, während gleichzeitig die Dateien auf dem Betriebssystem verfügbar bleiben.
JMP-Projekte werden über das Menü „Datei“ erstellt (Datei > Neues Projekt). Bei der Erstellung eines neuen Projekts wird sofort ein nicht gespeichertes Projekt geöffnet, dem Sie JMP-Fenster und -Dateien hinzufügen können, sodass Sie problemlos temporäre Projekte erstellen können.
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 Home-Fenster. Lesezeichen können Links zu einzelnen Dateien, Links zu Ordnern (die automatisch „überwachen“, was sich darin befindet, einschließlich Unterordnern) und Gruppen sein und so eine lokale Organisation speziell für Dateien im Projekt bereitstellen, ohne die Ordnerstruktur der Dateien auf der Festplatte zu beeinträchtigen .
- Fensterliste: Hierarchische Liste offener Datentabellen sowie Berichte und Diagramme, die mit der Datentabelle verknüpft sind.
- Arbeitsplatz: Liste der Fenster mit Registerkarten, einschließlich Skripten, Diagrammen, Modellausgaben und Datentabellen, die derzeit im Speicher geöffnet sind. Das Layout kann aus einer einzelnen Spalte mit Registerkarten (z. B. wie bei einem Webbrowser) oder in Spalten mit Listen mit Registerkarten angeordnet werden. Das Layout bleibt beim Öffnen eines Projekts erhalten und wird beim Schließen gespeichert.
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, in der ein Journal die Präsentation ausführt. Das Journal enthält Links zu Skripten und Supportdateien, die beim Klicken in den Projekten als Registerkarten angezeigt werden. Das Tagebuch bietet die Möglichkeit, Notizen und Kontext zu den übrigen Elementen im Projekt hinzuzufügen.
- Prädiktiver Modellierungsworkflow. Dieses Projekt ist in Abbildung 2B dargestellt und wird später in diesem Dokument in der Fallstudie II behandelt. Das Projekt umfasst die Durchführung standardmäßiger prädiktiver Modellierungsaufgaben an einem einzelnen Datensatz. Mehrere Modelle werden beim Bau angepasst und in einem Formeldepot gespeichert. Das Formeldepot befindet sich in einer eigenen Spalte, sodass es leicht referenziert werden kann. Abschließend 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 geplanten Experiments, zum Vergleichen mehrerer Kandidatenentwürfe, zum Sammeln von Daten, zum Analysieren von Daten und zum Erstellen von Ausgaben zum Teilen der Ergebnisse mit anderen verwendet. Es können auch unterstützende Materialien zum Experiment (Fotos, Berichte usw.) enthalten sein.
- Scripting-Projekt. Dieses Projekt ist in Abbildung 2D dargestellt. Es wird verwendet, um JSL-Skriptern dabei zu helfen, ihre Fenster zu organisieren und die Effizienz bei der Skripterstellung zu erleichtern. 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 vorgesehene Benutzer von JMP-Projekten?
Projekte sind eine optionale Arbeitsweise in JMP und viele Benutzer werden weiterhin im standardmäßigen „Mehrfenstermodus“ von JMP arbeiten. Für diejenigen, die in JMP auf eine bestimmte Art und Weise arbeiten oder besondere Probleme mit der Fenster- oder 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, kann es für neue Benutzer leider leicht passieren, dass sie die Datentabelle verlieren oder Probleme beim Navigieren zu anderen aktuell geöffneten Fenstern haben. 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 der 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 zur Unterstützung dieser Arbeit sein. In Verbindung mit dem Query Builder kann ein Projekt beispielsweise ein Skript enthalten, das die aktuellsten Daten aus einer Datenbank abruft und eine Reihe von Standardberichten generiert; Anschließend kann es mit dem Datum gespeichert werden, um diese routinemäßige Berichtsaufgabe zu optimieren.
Langjährige JMP-Benutzer erinnern sich möglicherweise an das Master-Fenster in der Windows-Version von JMP (und vermissen es). Mit dem Projekt können sie nun einen Großteil dieser Funktionalität wiederherstellen.
Für Benutzer, die viele Fenster generieren – entweder interaktiv oder durch Skripting – und das Gefühl haben, in einer Sitzung verloren zu sein, 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 gut in eine ordnerstrukturierte Art der Verwendung von JMP passen. Und schließlich können Benutzer, die Dateien überall auf der Festplatte ihres Computers haben, einzelne Dateien zu einem Projekt hinzufügen, um eine organisierte Struktur über einen unordentlichen Ordner zu legen.
Arbeiten mit dem Projekt
Dateien in ein Projekt importieren
Beginnen Sie zunächst mit der Erstellung eines neuen Projekts (Datei > Neues Projekt). Dateien können einzeln zu einem Projekt hinzugefügt werden, indem Sie Dateien hinzufügen. Dem Projekt hinzugefügte Dateien werden zur Lesezeichenliste hinzugefügt. Wenn Dateien einzeln hinzugefügt werden, kann es nützlich 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 beschreibenden Namen umbenennen.
- Profi-Tipp : Gruppen können zum Einrichten von Vorlagenprojekten verwendet werden, um die Inbetriebnahme 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 umfassen automatisch alle Unterordner und werden „überwacht“ (d. h. wenn eine Datei in den Ordner hinein oder aus diesem heraus verschoben wird, wird sie auch in die Lesezeichen eines Projekts hinein oder aus diesen heraus verschoben). Das bedeutet, dass Sie vorsichtig sein müssen, da das Entfernen von Dateien aus einem von Projekten überwachten Ordner dazu führen kann, dass Skripts oder Berichte in einem gespeicherten Projekt beschädigt werden. Ordner werden automatisch aktualisiert, wenn ein Projekt geschlossen und erneut geöffnet wird, und können manuell über einen Kontextklick > Aktualisieren aktualisiert werden.
In der Lesezeichenliste der Dateien gibt es mehrere nützliche Kontextklickbefehle, mit denen Sie Informationen wie Dateinamen, Pfad, Größe, Informationen zur Erstellung, das Datum des letzten Schreibens und des letzten Zugriffs sowie ein Kontrollkästchen zum Kopieren in das Projektarchiv anzeigen können ( später im Archivabschnitt behandelt). Der Befehl „show in finder“ zeigt an, wo sich die Datei auf Ihrem Betriebssystem befindet. Mit „Pfad kopieren“ können Sie den Dateipfad auf der Festplatte in die Zwischenablage übertragen. Dies ist nützlich, 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/Papierkorb verschieben.
Dateien können auch automatisch per Drag & Drop mit Lesezeichen versehen werden. Vom Betriebssystem aus kann eine gezogene Datei in die Lesezeichenliste abgelegt und dann automatisch mit einem Lesezeichen versehen werden. Ordner können auf die gleiche Weise mit Lesezeichen versehen werden.
Wenn Sie in einem Projekt eine weitere Datentabelle erstellen, kann diese direkt gespeichert und mit einem Lesezeichen versehen werden. Angenommen, Sie erstellen eine Übersichtstabelle über „Tabellen“ > „Zusammenfassung“. Nachdem die Datei auf der Festplatte gespeichert wurde, kann sie per Drag & Drop aus der Fensterliste zu den Lesezeichen gezogen werden.
Viele Benutzer möchten von einem Projekt in den Mehrfenstermodus wechseln, vom Mehrfenstermodus zu einem 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 dargestellt.
Wählen Sie einfach das Quellprojekt (oder keins, wenn Sie Elemente aus einzelnen, separaten Fenstern verschieben möchten) und das Zielprojekt (das keins, ein neues Projekt oder ein vorhandenes geöffnetes Projekt sein kann) aus. Es gibt Schnellschaltflächen zum Verschieben und Setzen von Lesezeichen für alle 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 angezeigt. 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 außerdem, 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 eine nützliche Miniaturansicht angezeigt, die bei der Entscheidung helfen kann, welche Dateien und zugehörigen Diagramme und Berichte für die Verschiebung benötigt werden.
Figur 3. Zum/vom Projektfenster verschieben.
Arbeitsbereichsverwaltung
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 in einem Projekt neue Fenster erstellt werden, werden diese standardmäßig in Registerkarten hinzugefügt, die sich in einer einzelnen Spalte des Arbeitsbereichs befinden.
Schauen wir uns ein einfaches Beispielprojekt an. Erstellen Sie zunächst ein neues Projekt und speichern Sie es anschließend 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 im Projekt drei Gruppen erstellen: Datentabellen, Skripte und Ausgabe. Dann füge ich dem Projekt zwei Dateien hinzu: „FHPI.jmp“ und „StatesMetadata.jmp“.
Wir werden das Projekt nutzen, um ein Automatisierungsskript zu schreiben, um einen standardmäßigen End-to-End-Analyseworkflow zu entwickeln, der aus Datenverarbeitung durch ein Abfrageskript, Datenbereinigung, Visualisierung, Modellierung, Inhaltskuratierung und endgültiger Ausgabe zur Kommunikation 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 meiner Ausgabe andocken könnte. Ziehen Sie dazu einfach die Lasche für den Skriptindex ab. Im Projekt werden Drop-Zones von Graph Builder angezeigt, sodass Sie den Projektarbeitsbereich per Drag & Drop neu konfigurieren können, wie in Abbildung 4 dargestellt.
Figur 4. Die Drop-Zonen des Projektarbeitsbereichs werden beleuchtet, wenn ein Tab aus einer Tab-Liste entfernt wird. Die Drop-Zones sind zur einfacheren Konfiguration des Projektarbeitsbereichs mit Anmerkungen versehen.
Einzelne Tabs können durch Klicken auf das kleine Tab-Symbol im Tab-Titel maximiert oder minimiert werden. 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 die Registerkarten maximiert sind, bleiben die Lesezeichen und die Fensterliste erhalten. Sie können manuell im Menü „Projekt“ ausgeblendet werden, indem Sie die Befehle „Lesezeichen anzeigen“ und „Fensterliste anzeigen“ umschalten. In diesem Menü kann auch das projektweite Protokoll angezeigt werden, das standardmäßig ausgeblendet ist.
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 über das Projektmenü zurücksetzen.
Durch die Registerkarten im Arbeitsbereich können Sie navigieren, indem Sie entweder darauf klicken (wenn Sie mit dem Mauszeiger darüber fahren, wird eine Miniaturansicht angezeigt), in der Fensterliste doppelklicken oder die Links- und Rechtspfeile verwenden, um durch die Registerkarten zu scrollen.
Projekte speichern und archivieren
Als Fortsetzung unseres Analyseprojekts werden wir den Query Builder verwenden, um unsere beiden Tabellen miteinander zu verbinden und eine dritte Tabelle zu erstellen, die zur 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. Dadurch ersparen Sie sich den Klick zum Öffnen im Projekt und zum anschließenden Ausführen des Skripts. Dies kann auch dazu beitragen, das Projekt sauber zu halten, da für ein „Produktions“-Skript, das nicht aktiv bearbeitet wird, kein Tab geöffnet ist.
Abbildung 5 . Führen Sie ein Skript direkt per Rechtsklick aus, ohne es in einem Tab zu öffnen.
Durch das Ausführen des Skripts wird eine dritte Datentabelle erstellt, wobei meine beiden Tabellen ordnungsgemäß verknüpft sind. Auf der Registerkarte „JoinTables“ befindet sich neben dem Namen ein *, was darauf hinweist, dass diese Datei noch nicht auf der Festplatte gespeichert ist. 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 müssen Sie entscheiden, 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, zunächst alle nicht gespeicherten Dateien auf der Festplatte zu speichern. Anschließend wird das Projekt gespeichert. Es gibt ein Kontrollkästchen, das standardmäßig deaktiviert ist und mit dem Sie zuvor gespeicherte Dokumente (mit nur nicht gespeicherten Änderungen) beim Speichern des Projekts automatisch speichern können. Verwenden Sie diese Einstellung sorgfältig, insbesondere wenn Sie mit der Arbeit an Projekten beginnen, da Sie möglicherweise vorübergehende Änderungen an einer Datentabelle vornehmen, die Sie verwerfen möchten (Spalten hinzufügen, Spalten löschen, Zellen ändern usw.).
Mit der Option „Alle schließen“ werden alle nicht gespeicherten Dokumente geschlossen und nicht gespeichert, Sie müssen jedoch nicht jedes Dokument einzeln speichern. Dies kann nützlich sein, wenn Sie über ein Skript verfügen, das viele Ausgaben generiert, diese 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 Grafiken und andere Plattformausgaben auf etwas andere Weise. Da das Projekt die Sitzungsskriptfunktionalität in JMP nutzt, bleiben Diagramme und Plattformausgaben beim Speichern und Schließen automatisch erhalten, ohne dass die Skripte 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 zunächst JSL erlernen zu müssen.
Skripte aus Projekten abspielen
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, werden erweiterte Optionen für den Umgang mit diesen Dateien angezeigt, wie in Abbildung 7 dargestellt.
Abbildung 7. Kontextmenü für gängige JMP-Dateitypen in einem Projekt.
Mit diesen Rechtsklick-Menüoptionen können Sie schnell eine Anwendung erstellen, ein Skript ausführen oder eine Abfrage direkt ausführen, ohne den AppBuilder/Dashboard Builder, Query Build oder JSL-Skripteditor öffnen zu müssen. Das Element wird ausgeführt und die Ergebnisse werden automatisch in einem neuen Tab im Projekt geöffnet, sodass ein Klick erspart bleibt. Darüber hinaus verfügt der Query Builder über die Option „Beim Öffnen ausführen“ (siehe Abbildung 7). Diese doppelt angeklickte Abfrage wird automatisch ausgeführt, ohne dass der Abfrage-Generator geöffnet werden muss.
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 im Projekt sehen können. Sie können die Berichte anordnen, Filter, Text und andere Elemente hinzufügen; Nachdem Sie im roten Dreiecksmenü auf „Dashboard ausführen“ geklickt haben, wird das resultierende Dashboard in einer neuen Registerkarte im Projekt angezeigt (siehe Abbildung 8).
Abbildung 8. Ergebnisse der Ausführung eines mit dem 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“ erkennt automatisch alle verfügbaren Registerkarten innerhalb eines Projekts als anwendbare Diagramme zum Füllen 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 hilfreich sein , sowie Unterstützung bei der Durchführung der Experimente selbst.
Mit D Ö E in JMP bedeutet:
- Ausführen des D Ö E-Plattform zum Erstellen des Datenerfassungsschemas .
- Verwendung der JMP-Tabelle als Grundlage für Datensammlung .
- Nutzung verschiedener JMP-Grafikplattformen, um die Ergebnisse der Experimentläufe anzuzeigen .
- Nutzung des JMP-Modus ling-Plattformen, um ein Vorhersagemodell basierend auf den gesammelten Daten und als Teil des Modells zu erstellen ing-Übung , Betrachten verschiedener Diagnosediagramme, 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 allgemeine Verfahren im Detail oben in S Schritte 1-5 oft Ergebnis S In viele Fenster und Tabellen in JMP. Es kann auch sein, dass der Prozess Monate dauern kann bewegen aus S Schritt 1 bis S Schritt 5 , Das bedeutet, dass der JMP-Benutzer wichtige Ergebnisse in seinem Dateisystem speichern, sich merken muss, wo sie gespeichert sind, und den gesamten Prozess verfolgen muss.
In dieser Fallstudie wird anhand eines einfachen Experiments, das jeder durchführen kann, gezeigt, wie das geht P Projekte können bei D helfen Ö E durch die Verwaltung von Fenstern, die Verfolgung von Ergebnissen und die Kommunikation von Schlussfolgerungen.
Ich möchte ein einfaches Experiment durchführen, um zu zeigen, wie JMP funktioniert Benutzerdefinierter Designer kann dazu verwendet werden Führen Sie Experimente mit Einschränkungen durch A Variable , wie zum Beispiel Gesamtenergie in diesem Fall.
Das Ziel dieses Experiments ist es, in meiner heimischen Mikrowelle eine gute Einstellung zum Zubereiten von Popcorn zu finden. Ich habe drei Variablen in meiner Steuerung:
- Zeit (Zeit in mm:ss, die ich für die Kochzeit einstellen kann) .
- Macht (eine undurchsichtige L Stufe 1-10, ich bin mir nicht sicher, was das für die Temperatur bedeutet) .
- Marke (es gibt viele Marken auf dem Markt ; Ich habe mich für das entschieden leicht verkleidet bekannte Marken Wilbur Und Streng geheim ) .
Befolgen Sie die Anweisungen auf den Popcornschachteln , Ich beschloss, die Zeit zu variieren drei Zu fünf Minuten und die Leistung ab L Stufe 5 bis L Stufe 10. Dann machte ich mich daran, die Ecken des Designraums zu überprüfen, also kurze Zeit und niedrige 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 Designraums.
Aus meinen ersten Ergebnissen geht klar hervor, dass die Ecken des Raums nicht realisierbar sind. Daher muss ich den JMP Custom Designer verwenden, um einen eingeschränkten Designraum zu erstellen.Ich möchte JMP Projects verwenden, also öffne ich es zuerst Hrsg ein neues Projekt und nenne es „Mein Popcorn-Experiment“ wie gezeigt in F Abbildung 10.
Abbildung 10: Screenshot eines leeren Projekts zu Beginn des DOE-Workflow-Prozesses.
Anschließend habe ich den Custom Designer im Projekt gestartet und meine Antworten und Faktoren wie in Abbildung 11 dargestellt eingerichtet.
Abbildung 11: Starten Sie Custom Desig, um die experimentellen Läufe einzurichten.
Jetzt ist es an der Zeit, mein Modell (RSM) auszuwählen und die Einschränkungen für die Gesamtenergie (Zeit + Leistungsniveau) festzulegen. Das Festlegen linearer Einschränkungen für die Faktoren erfolgt durch einfaches Einrichten der Einschränkungen, wie in Abbildung 12 dargestellt.
Abbildung 12: Richten Sie die experimentellen Einschränkungen ein und fügen Sie die Effekte hinzu, die ich modellieren möchte, um die Anzahl der erforderlichen Durchläufe zu bestimmen.
Ich habe „Make Design“ gewählt, woraufhin JMP einen Kandidatenentwurf anzeigte. Abbildung 13 zeigt das von mir verwendete Design mit Zeit- und Leistungsformaten, die mit den Einstellungen meiner Mikrowelle übereinstimmen.
Abbildung 13: Experimentelle Lauftabelle.
Als nächstes habe ich 16 Schachteln Popcorn geknallt. Mit einem Bechermaß als Probenahmewerkzeug wählte ich aus jedem Durchgang einen repräsentativen Becher aus und zählte die Gesamtmenge der Kerne sowie die Anzahl der aufgeplatzten Kerne. Die Daten sind in Abbildung 14 dargestellt.
Abbildung 14: Ergebnisse des Experiments.
Ich habe mir ein paar Diagramme angesehen und eine verallgemeinerte Regression mit der angezeigten Zahl als Binomialantwort erstellt. Eine Heatmap von Zeit vs. Leistung nach Marke mit dem Verhältnis von „Poped“ zu Gesamtzahl farbig von niedrig (blau) bis hoch (rot) zeigt, dass mittlere bis hohe Kombinationen von 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 Gesamt, farbig von niedrig (blau) bis hoch (rot).
Abbildung 16: Profiler, der das endgültige Modell und die Auswirkungen sich ändernder Marken-, Zeit- und Leistungsfaktoren auf die Reaktion zeigt.
Schließlich habe ich ein einfaches Abschlussdokument geschrieben und zwei Grafiken als PDFs aus JMP hinzugefügt. 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 dargestellt.
Abbildung 17. Einfache Schlussfolgerung mit Lesezeichen versehen, um die Ergebnisse dieses Experiments zu teilen.
Ich habe jetzt eine Projektdatei, die meinen Entwurfsaufbau, meine Daten, mein 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 gemeinschaftliche Erinnerung an dieses Experiment, 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: Projekt zur prädiktiven Modellierung
Wir werden dieses Projekt nutzen, um bei der Aufgabe zu helfen, ein Modell zur Vorhersage der Weinqualität anhand einer Reihe physikalisch-chemischer Eigenschaften zu erstellen (siehe Cortez et al. 2009). Der Datensatz kann im UCI Machine Learning Repository heruntergeladen werden (Lichman 2013). Wir können das Projekt verwenden, um den Prozess des Datenimports 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 eine Entscheidung zu treffen ein zu verwendendes Modell und schließlich die Generierung eines Score-Codes, der bei der Umsetzung dieser Modellierung in die Produktion hilft. Wir folgen dem End-to-End-Analyseworkflow in JMP (siehe Abbildung 18), um zu demonstrieren, wie das Projekt den Prozess auf natürliche Weise unterstützt.
Abbildung 18. Durchgängiger 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 stehen drei Dateien zum Herunterladen zur Verfügung: 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 werde alle drei Textdateien in diesem Ordner ablegen.
Ich speichere die Projektdatei im Wine-Quality-Projektordner und erstelle dann mehrere Gruppen, die mir beim Organisieren meiner Lesezeichen helfen: 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 vom Finder in den Rohdatenordner ziehe.
Als nächstes möchte ich die Dateien in eine JMP-Datentabelle übertragen. 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 die CSV-Dateien einfach zu öffnen, stelle ich sicher, dass ich die Erweiterung „.csv“ auswähle. und lassen Sie das Optionsfeld aktiviert, um ähnliche Dateien zu stapeln. Ich überprüfe die Spalte „Dateinamen hinzufügen“, damit ich behalte, welche Proben Rotwein und welche Weißwein sind. Ich speichere das Skript im Skriptfenster und speichere das Skript im Projekt, sodass ich, wenn neue Daten eingehen und ich die JMP-Datentabelle neu generieren möchte, dies direkt tun kann, ohne den Dialog des Multiples erneut durchlaufen zu müssen Dateiimport (Abbildung 19). Ich werde das Skript für später mit einem Lesezeichen versehen, indem ich es aus der Fensterliste auf die Lesezeichen ziehe und das Skript dann schließe.
Abbildung 19. Mehrere Einstellungen für den Dateiimport.
Da meine Datensätze nun in einer einzigen JMP-Datentabelle geöffnet sind, speichere ich die Datei und setze sie dann als Lesezeichen im Projekt. Ich kann Recode verwenden, um eine Spalte (Farbe) hinzuzufügen, die die Kategorie des Weins in dieser Probe anzeigt. Das Ziel dieser Modellierungsübung besteht darin, die relativ kostengünstige Methode zur Messung physikalisch-chemischer Eigenschaften (wie Restzucker, Alkohol oder Sulfite) zu nutzen, um die relativ kostspieligen professionellen Geschmackstests des Weins vorherzusagen. Wir haben das Glück, über die historischen Daten zu verfügen, die beide Eigenschaften aufweisen, und wir können gute Kreuzvalidierungstechniken verwenden, um auf diesen historischen Daten ein Modell zu erstellen, das bei neuen Daten, bei denen uns nur die physikalisch-chemischen Eigenschaften zur Verfügung stehen, gut funktionieren kann. Abbildung 20 zeigt eine Verteilungsmatrix mit ausgewählten Qualitätsweinen. Wir können in der Verteilung der anderen Maße erkennen, dass es bei einigen Werten zur Segmentierung dieser hoch bewerteten Weine eine gewisse Trennung geben kann (d. h. Weine mit höherer Qualitätsbewertung scheinen tendenziell einen geringeren Restzucker und einen höheren Alkoholgehalt zu haben). . Wir werden diese Hypothese testen, indem wir mehrere Modelle erstellen.
Wenn wir eine multivariate Analyse durchführen und uns die Farbkarte der Korrelationen ansehen, können wir auch erkennen, dass viele der Maße stark miteinander korrelieren, was sich für Standardmodellierungstechniken wie schrittweise Regression oder kleinste Quadrate als Herausforderung erweisen wird.
Abbildung 20. Verteilungsmatrix der physikalisch-chemischen Eigenschaften, Farb- und Qualitätsbewertungen. Es werden hochbewertete Weine ausgewählt. Rechts ist eine Farbkarte der Korrelationen für die physikalisch-chemischen Eigenschaften 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 uns vorliegenden Daten in drei Gruppen aufteilen: Training (wird zum Aufbau der Modelle verwendet), Validierung (wird zur Feinabstimmung der Modelle und zum Ausgleich von Komplexität und Sparsamkeit mit Leistung verwendet) und schließlich Test (eine Teilmenge von Die Daten werden nicht für die Modellierung verwendet, sondern nur zur Simulation neu eingehender Daten und daher beurteilen wir die Fähigkeit des Modells, neue Daten zu verarbeiten.
Um die Validierungsspalte zu erstellen, verwende ich das Dienstprogramm „Validierungsspalte erstellen“ unter „Analysieren“ > „Vorhersagemodellierung“. Ich wähle die Option „geschichteter Zufall“ und klicke dann auf die Spalte „Weinfarbe“, um sicherzustellen, dass ich in den Trainings-, Validierungs- und Testgruppen für Rot- und Weißweine gleiche Probenanteile habe. Ich werde eine 70 %/20 %/10 %-Stichprobe von Trainings-, Validierungs- und Testgruppen erstellen.
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 > Prädiktive Modellierung) und docke dann das Formeldepot in einer eigenen Spalte rechts neben dem Projekt an.
Jetzt werden wir einen Boosted Tree, einen Bootstrap Forest, ein neuronales Netz und mehrere generalisierte Regressionsmodelle erstellen. Während ich die einzelnen Modelle baue, veröffentliche ich die Ergebnisse im Formula Depot.
Abbildung 21. Abschließendes Projekt zur prädiktiven Modellierung.
Es scheint, dass der Bootstrap Forest das Modell ist, das die Testdaten am besten anpasst. 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 vom Arbeitsbereich angedockt ist und ein Modellvergleich direkt unter der Modellausgabe angezeigt wird Variablenbedeutung und einen Profiler für die verschiedenen Kandidatenmodelle.
Was der Bootstrap Forest gut macht, ist die Erfassung der Tatsache, dass eine Erhöhung des Alkoholgehalts des Weins die Qualität bis zu einem gewissen Punkt steigert, wie in Abbildung 22 dargestellt. Diese Abbildung zeigt die Einstellungen, die erforderlich sind, um Wein höchster Qualität gemäß den historischen Daten zu produzieren. Wir können diese Ergebnisse auf zwei Arten mit anderen teilen. Erstens durch Speichern des Score-Codes des Modells aus dem Formeldepot in verschiedenen Sprachen (wie SAS, Python, C, JavaScript oder SQL) und auch in PPT oder HTML.
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 Modellbewertungscode als auch der interaktive HTML5-Bericht können im Projekt 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.
- Lichman, M. (2013). UCI Machine Learning Repository [ http://archive.ics.uci.edu/ml ]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
