説明
列の分析は、離散 (名目/順序) および連続データに対して、事前に決定された要約統計 (以下で説明) を非常に迅速に実行するツールです。 また、列の削除、散布図行列の作成、欠損値コードへの最大 9 の追加などのいくつかのクイック起動タスクを [列の分析] ウィンドウから直接実行することもできます。
このアドインは、概要テーブルを使用して離散的な概要統計の大部分を計算し、分散プラットフォームを使用して連続的な概要統計を計算します。 これらは、スクリプト作成時の使いやすさと速度を考慮して選択されました。
以下の例は、JMP のサンプル データ テーブルのすべての列に対して Analyze Columns を使用したものです。調査。
ユーザーインターフェース
ユーザーが列とサンプリング レートを選択できる起動ウィンドウ。
機能的な「キャンセル」ボタンを備えたプログレスバー
サイドパネルを開いたメインウィンドウ。
UI メインウィンドウの説明:
1. データ テーブルに表示されるのと同じサイド パネル。これは左上隅の三角形から閉じることができます。
2. 分析されたデータテーブルに関する短い情報 (行、列、分析期間)。 テーブル名をクリックするとテーブルが前面に表示されます
3. 名目/序数列の要約統計表
4. 連続列の要約統計。 これには水平スクロールバーもありますので、左右にスクロールすることを忘れないでください。
5. アクションボタン
6. 分析ウィンドウと元のデータ テーブルのビューを切り替えるためのタブ ページ。
要約統計量 - 離散 (名目/順序)
見るJMP の使用 > データの要約 > 要約統計量の説明ほとんどの要約統計量に対応します。
- 列 - 分析された列の名前
- タイプ - 列のタイプ。 最初の文字はデータ型 (C - 文字、N - 数値) を示し、2 番目のモデリング タイプ (N - 公称、O - 順序) を示します。
- N Prop - 列プロパティの数
- N - 非欠損値の数
- N の個別 - 個別の値の数 (N カテゴリ)
- N Unique - 値が 1 つだけある値の数
- % Unique - 一意である列の割合
- N 欠損 - 欠損値の数
- % Missing - 欠損値の割合
- First - 英数字順の最初の値
- N First - 最初の値の数
- Last - 英数字順の最後の値
- N Last - 最後の値の数
- モード - 最も一般的な値
- N モード - 最も一般的な値の数
要約統計量 - 継続的
見る基本分析 > 分布 > 分布レポート > 概要統計レポートほとんどの統計の詳細な説明を参照してください。
- 列 - 分析された列の名前
- タイプ - 列のタイプ。 最初の文字はデータ型 (N - 数値) を示し、2 番目のモデリング タイプ (C - 連続) を示します。
- N Prop - 列プロパティの数
- % Int - 整数値のパーセンテージ
- N - 非欠損値の数
- N の個別 - 個別の値の数 (N カテゴリ)
- N 欠損 - 欠損値の数
- % Missing - 欠損値の割合
- N ゼロ - ゼロ (0) 値の数
- % ゼロ - ゼロ値の割合
- 9 の位 - 最高位の 9 の数値
- N Nines - 最高の9の数
- モード - 最も一般的な値
- N モード - 最も一般的な値の数
- Min - 最小値
- N Min - 最小値の数
- Max - 最大値
- N Max - 最大値の数
- 中央値 - 中央値
- 平均 - 平均値
- Std Dev - 標準偏差
- N Pat - 堅牢な外れ値の数。 平均として中央値、シグマとして IQR/1.35 を使用して、6 シグマ外れ値として計算されます ( AEC - Q001 Rev-D )
- MAD - 中央絶対偏差
- IQR - 四分位範囲
- 尖度 - 尾の尖りや重さを測定します。
- 歪度 - 側面性または対称性を測定します。
- ノンパラメトリック歪み - ノンパラメトリック歪み。 (平均値 - 中央値) / 標準偏差 より詳しい情報ノンパレメトリック スキュー (wikipedia)
- 自己相関 - 行全体で残差が相関しているかどうかをテストする一次自己相関。
- 最適な値 - デフォルトでは、これは空です。 [ベスト フィット] ボタンを押すと、正規分布、正規 2 混合分布、ガンマ分布、ワイブル分布、および指数分布からのデータの最適な適合が表示されます。
アクションボタン
アクションは主に、選択された列に対して実行されます。 プラットフォームが起動されると、選択された列が事前に入力されます。
- Prev - 前に選択した列に移動します
- 次へ - 選択した次の列に移動します
- 分布 - 各行に 5 つのグラフを含む分布を起動します
- 最適フィット - 分布を列に適合させ、最適なものを選択します。 これで提供されるフィット感は正しい選択ではない可能性が高いため、これには注意し、迅速な EDA のみに使用してください。
- Explore Outliers - Explore Outliers プラットフォームを開始
- 欠損データ パターン - 欠損データ パターン プラットフォームを起動
- Explore Missing - Explore Missing Data Patterns プラットフォームを開始
- 散布図マトリックス - 多変量および相関プラットフォームを起動
- MDMvCC - モデル駆動多変量管理チャートの起動
- 時系列 - 選択した列の時系列プロットを作成します。 Row() の順序付けを使用します
- Set Nines Missing - 最高値の9を欠損値コードに設定します(繰り返し可能)
- ロールをキャスト - 選択した列をロールにキャストします
- 属性の標準化 - 属性の標準化を起動します
- 列のグループ化 - 選択した列をグループ化します。
- サブセット列 - 選択した列のみを含むサブセットを作成します
- 列の非表示と除外 - 選択した列を非表示にして除外します。
- 選択をクリア - 列の選択をクリアします。
- 列の削除 - 選択した列を削除します。
- 選択済みを選択 - 元のデータ テーブルから選択されているのと同じ列を分析列から選択します。
- 選択項目を更新 - 選択した列の要約統計を再計算します。
- すべて更新 - 起動時にユーザーが選択したのと同じ列の要約統計を再計算します。
- ヘルプ - このページを開きます
- 終了 - アプリケーションを閉じます
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「キャストロール」を押すと、次のウィンドウが開きます。
インスピレーション
このアドインは、新しい大規模なデータ セット (パンダのプロファイリングもそのような既存のライブラリの 1 つです)。
Probe.jmp を使用した分析カラムによる探索的分析の例
もっと見る...
将来の仕事の可能性
- のようなレポートを作成する機能を追加します。パンダのプロファイリング
- ユーザーがどの要約統計を計算するかを選択できるようにする
- ユーザーがどの要約統計を表示するかを選択し、これらの設定を保存できるようにします。
- 計算速度の向上
- 連続柱に規格限界がある場合に能力統計の計算を許可する
- 計算された統計情報をテーブル変数/テーブル スクリプトとしてデータ テーブルに保存し、ツールをすばやく再実行できるようにします。 ユーザーが要約統計の「変更」ログを保存したり、要約統計に対するサンプリングの効果を実証したりできるように、これらを複数保存する必要があります。
- 列にメモを「タグ付け」するための何らかのオプションを追加します。 これには、カスタム列プロパティが最適であるため、メモを書き込んで取得するには、何らかの新しいウィンドウが必要になる可能性が高くなります (メモが最適ですが、ユーザーはメモが列に設定されているかどうかを確認できません)。
変更ログ
2022.12.24 - UI から会社ロゴを削除
Continuous Table Box にバグがあり、JMP17 を使用すると値が 1 つシフトされることに気づきました。 おそらく、要約統計に使用しているプラットフォームが JMP16 -> JMP17 に変更されたと思われます。 時間があれば調べて問題を解決してみます。
