데이터 정렬은 데이터 분석을 수행할 때 많은 사람들에게 큰 고충이 되는 경우가 많습니다. 그러나 매우 반복적이고 빈번한 보고서는 작성하는 데 많은 시간이 필요할 뿐만 아니라 높은 적시성이 요구되는 경우가 많습니다. 좋은 분석 수율 향상에 도움이 될 수 있지만 분석 결과를 적시에 얻을 수 없기 때문에 생산 능력 향상을 위해 분석을 포기합니다. 따라서 전체 데이터 수집 및 분석 프로세스를 일련의 표준 분석 프로세스로 통합할 수 있다면 분석 보고서 작성 시간을 대폭 단축하고 분석 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
새로운 버전 JMP17 분석 과정을 기록하고 분석을 자동화합니다.
JMP에는 데이터 테이블을 구성하는 데 매우 편리한 도구 플랫폼이 있습니다. JMP 고유한 JSL 프로그램 편집 기능을 통해 사용자는 데이터 수집 및 후속 통계 분석을 포함하여 필요에 따라 표준 작업 절차를 정리하여 분석 보고서 생성을 완료할 수 있습니다. 새 버전인 JMP 사용자가 데이터 테이블을 편집하고 정리할 때, 정리된 데이터 테이블의 상태를 미리 미리 볼 수 있어 잘못된 데이터 테이블이 생성되는 것을 방지할 수 있습니다. JMP 향상 JSL 로그 프레젠테이션과 구조를 통해 사용자는 스크립트를 보다 빠르고 쉽게 편집할 수 있습니다. JMP 17 새로운 기능 워크플로 빌더 자동화를 달성하기 위해 완전한 분석 프로세스 세트의 공식화를 완료합니다.
데이터 클리닝부터 분석 자동화, 반도체까지 CP 데이터를 예로 들어
반도체 CP를 사용하고 있습니다 예를 들어, 웨이퍼 생산이 완료된 후 테스트 기계를 사용하여 다음을 수행합니다. 프로브 카드는 웨이퍼의 전기적 테스트용 테스트 패드에 연결되어 웨이퍼의 전기적 테스트 성능을 확인하며, 기준 이상의 성능을 발휘하는 다이가 있을 경우 후속 패키징 및 테스트 과정에서 오류가 발생하지 않도록 표시합니다. 불량품 생산을 방지하기 위해 실시합니다.
JMP는 테스트 기계에서 배출된 데이터를 신속하게 분석하여 어떤 웨이퍼에 결함이 더 높은지 파악하거나 전기 테스트 성능이 낮은 테스트 항목을 파악하여 엔지니어가 빠른 예비 판단을 내리는 데 도움을 줍니다. JMP는 다양한 데이터 형식(그림 1) 가져오기를 지원하며 데이터를 가져오는 방법도 다양합니다.
그림 1, JMP는 가져온 데이터 형식을 지원합니다.
파일 아래 열기를 사용하여 텍스트 파일(.txt, .csv) 또는 Excel 형식(.csv)을 열 때 미리보기 모드에서 열도록 선택할 수 있으며, JMP는 가져오기 마법사 플랫폼을 안내하여 사용자에게 다음과 같이 도움을 줍니다. 필요한 콘텐츠를 가져오기 위해 먼저 CP 데이터를 가져오는 사양을 예로 들어 보겠습니다. 첫 번째 열을 데이터 테이블의 헤더로 지정하려면 가져오기 마법사에서 파일에 열 이름이 포함되어 있는지 확인하면 됩니다. 플랫폼을 선택한 다음 상자에 1을 입력하세요. 이는 데이터가 첫 번째 열에 있음을 의미합니다.
포함된 데이터 범위를 선택할 수도 있습니다. 예를 들어 데이터 사양에는 원본 데이터의 세 번째와 네 번째 열만 포함됩니다. 그런 다음 데이터가 라인에서 시작되면 상자에 3을 입력하고 하위 집합에서 시작부터 라인을 선택할 수 있습니다. 파일에서 왼쪽 상자에 2를 입력합니다. 이는 데이터가 세 번째 열에서 시작하여 두 개의 열, 즉 원본 데이터를 포함하는 세 번째 및 네 번째 열에 대해 계속됨을 의미합니다. (그림 2)
그림 2, 사용 열려 있는 아래에 가져오기 마법사 필요에 따라 데이터 사양 콘텐츠 가져오기
그런 다음 동일한 개념을 사용하여 CP를 변환합니다. 테스트 데이터 가져오기, CP 데이터는 원본 데이터의 12번째 열부터 시작합니다. 열려 있는 켜다 CP 길을 지나서, 가져오기 마법사에서 파일에 열 이름이 포함되어 있는지 확인하고 다음 상자에 12를 입력합니다. 12개 열 미만의 모든 데이터를 선택해야 하므로 원래 하위 집합 기본값을 유지합니다. (사진 3)
그림 3, 사용 열려 있는 아래에 가져오기 마법사 필요에 따라 수입 CP 테스트 데이터 내용
다음으로 가져온 데이터를 정리하고 정리해야 합니다. JMP 사용 데이터 분석을 수행할 때 먼저 데이터 테이블의 각 열에 각 샘플 포인트에 대한 다양한 정보가 포함되고 각 행이 매개변수, 결과 또는 일부 관련 정보를 나타내도록 데이터 테이블을 구성해야 합니다. ( 그림 4 )
그림 4, JMP 데이터 테이블 분석 데이터 배치 형식
원본 데이터가 JMP를 따르지 않음을 알 수 있습니다. 분석 형식 ( 그림 5 ) , 우리는 이를 그림 4의 데이터 유형으로 정리하기를 희망합니다. 알았어요 JMP ~의 테이블 기능 목록을 사용하면 이러한 구성이 매우 편리해집니다. 열려 있는 JMP 데이터 테이블 위 테이블 기능 목록, 발견 JMP 다음을 포함하여 데이터 테이블을 구성하기 위한 다양한 도구를 제공합니다. 요약( 요약 ) , 하위 집합( 하위 그룹 추출 ) , 종류( 종류 ) , 스택( 스택 ) , 나뉘다( 나뉘다 ) , 바꾸어 놓다( 바꾸어 놓다 ) , 가입하다( 교차로 조합 ) , 업데이트( 고쳐 쓰다 ),사슬 같이 잇다( 노예 ) 등 각 기능 플랫폼에는 사용자가 현재 조정으로 인해 어떤 종류의 데이터 테이블이 생성되는지 이해하고 잘못된 데이터 테이블 생성을 방지하며 데이터 테이블 정리 시간을 절약하는 데 도움이 되는 미리보기 플랫폼이 포함되어 있습니다.
그림 5, CP 데이터 가져오기 JMP 초기 정보 테이블
이 예에서는 먼저 첫 번째부터 네 번째 사이트를 다음과 같이 나눕니다. 데이터가 누적되어 유지됩니다. 매개변수 데이터 ( 그림 6 ) , 확인하다 스택 플랫폼 아래 자동 새로고침 미리보기 플랫폼을 열 수 있습니다.
그림 6, 스택 플랫폼 및 미리보기 창
그런 다음 쌓인 데이터 데이터 기반 매개변수 분할하여 보관 대지 변수, 동일하게 확인 스택 플랫폼 아래 자동 새로고침 오픈 미리보기 플랫폼 ( 그림 7 ) .
그림 7, 분할 플랫폼 및 미리보기 창
위의 정보표를 완성한 후 CP를 찾았습니다. 위치 매개변수 엑스 그리고 와이 , 원래는 하나의 매개변수로 병합되었습니다. ( 그림 8 ) , 이 매개변수를 선택하고 다음을 사용할 수 있습니다. 안부 기능 목록 아래 유틸리티 >텍스트를 열로 매개변수 내용을 분할합니다. ( 그림 9 ) .
그림 8, 원본 데이터 시트 X&Y 매개변수
그림 9, 사용 Co>유틸리티>텍스트를 열로 매개변수 분할 수행
이 시점에서 데이터 정렬 및 정제가 완료되었습니다.
사용 JMP 분석 자동화: JSL 액션 레코더 , JMP17 워크플로 빌더
(1) JSL 액션 레코더
작업 파트너와 프로젝트 공동 작업자가 데이터에서 가져온 정보를 더 빨리 이해할 수 있도록 회사는 일부 고정된 출력 분석 보고서를 보유할 수 있습니다. JMP 다양한 수요 중심의 분석 플랫폼을 보유하고 있으며, 다양하고 호환 가능한 통계 분석 도구는 다양한 통계 분석 요구를 가진 사용자에게 적합합니다. 사용 JMP ~의 JSL , 필요한 플랫폼은 사용자의 요구에 따라 맞춤화되거나 다음을 사용할 수 있습니다. JSL 보고서 자동화 목표를 달성하기 위해 앞서 언급한 데이터 수집, 정렬, 정리, 보고서 생성 및 출력을 포함한 전반적인 분석 프로세스를 편집합니다.
앞서 언급했듯이 JMP는 사용자의 사용 패턴에 더 가까워지길 바랍니다. 대부분의 사용자가 소프트웨어 편집 경험이 거의 없다는 점을 고려하여, JMP 지속적인 개선 및 사용 JSL 사용자가 더 쉽게 시작할 수 있도록 돕는 모드 JSL 편집하다. JMP 개선하다 통나무 아키텍처는 원래 분산된 소프트웨어 언어 레코드에서 모듈식 블록 형태로 변경되었습니다. JMP 불러라 액션레코더( 그림 10 ) . 이 서랍 유형을 사용하면 통나무 아키텍처를 통해 사용자는 필요한 것을 더 빨리 찾을 수 있습니다. JSL 언어 블록, 가속 JSL 수집, 편집 및 통합.
그림 9, JMP 모듈형 블록 형태 통나무 , 액션 레코더
(2) JMP 17 워크플로 빌더
이 개념을 바탕으로 JMP는 또한 제공 워크플로 빌더 ~처럼 JMP 작업 흐름 계획을 위한 강력한 도우미 ( 그림 11 ) . 에 비해 액션 레코더 , 워크플로 빌더 보다 시각적이고 물리적인 공정 배치 인터페이스 제공 , 이러한 인터페이스를 사용하면 일반 대중이 보다 직관적으로 작업을 수행하기가 더 쉬워집니다. JMP 각 액션의 프로세스 배치에는 프로세스 항목의 추가, 삭제, 조정이 포함되며, 블록 프로그램 구조를 통해 사용자가 어디에서 문제가 발생했는지 쉽게 파악하고 수정할 수 있습니다.
그림 10, JMP 워크플로 빌더
다음으로 워크플로 빌더를 작동하는 방법을 시연합니다. . 구축하고 싶을 때 작업 흐름 언제 열 수 있습니까? 파일>새로 만들기>워크플로 , 켜다 워크플로 빌더, 왼쪽 상단에 있는 녹음 버튼을 누르세요 ( 빨간색 원 ) , 작업 기록을 시작합니다. 이때 빨간색 원 중앙의 버튼에 흰색 사각형이 나타납니다. 이후 기록 버튼을 다시 눌러 기록 버튼으로 돌아갈 때까지 후속 작업이 하나씩 작업 항목으로 기록됩니다. 빨간색 원 패턴입니다. ( 그림 12 ) .
그림 12, 워크플로 빌더 키 입력 기록
원하는 작업을 먼저 수행할 수도 있으며, 해당 작업은 아래 JMP 로그 기록에 기록됩니다. 에 이 레코드도 동시에 녹음됩니다. 통나무 창을 선택하고 JMP 로그 기록 통합하려는 액션에서 오른쪽의 업 버튼을 누르면 액션이 통합됩니다. 워크플로 단계( 그림 13 ) .
그림 13, 이동하려는 작업 항목을 선택하고 위로 이동 키를 눌러 참여하세요. 워크플로 단계 목록
워크플로 단계의 경우 작업 항목의 경우 오른쪽에서 위로 이동을 선택할 수 있습니다. , 아래로 이동 또는 삭제 버튼 조정 ( 그림 14 ) .
그림 14, 이동하려는 작업 항목을 선택하고 이동 키나 삭제 키를 눌러 편집하세요. 워크플로 단계 목록
편집 작업 항목의 JSL을 수정하려는 경우 , 또는 작업에 대한 메모를 작성하려면 단계 설정 , 작업 항목 편집 및 수정 ( 그림 15 ) .
그림 15, 켜다 단계 설정 작업 항목 편집
녹음 옆에 있는 단계를 누르세요. 실행 버튼은 작업 항목에 응답하거나, 전체 작업을 수행하거나, 단계별로 앞으로 또는 뒤로 이동할 수 있습니다. 작업 항목에 오류가 발생하면 작업 항목 오른쪽에 오류 표시가 나타나고, 작업이 성공적으로 실행되면 체크 표시가 나타납니다. ( 그림 16 ) .
그림 16, 문제가 발생한 단계를 이해하려면 오른쪽의 마커를 사용하십시오.
작업 항목 정렬을 완료한 후 전체 일정을 저장할 수 있습니다. 보도자료 워크플로우 빌더 빨간 삼각형 아래 워크플로 패키지 생성 , 전체 프로세스를 다음과 같이 저장할 수 있습니다. .jmpflow 파일을 저장하고 다른 사용자와 직접 공유 ( 그림 17 ) .
그림 17, 사용 워크플로 패키지 생성 일정 저장
JMP 사용자의 사용 습관을 바탕으로 사용자의 요구에 맞게 지속적인 개선과 수정이 이루어지며, 대부분의 사용자가 원하는 분석 보고서를 손쉽게 완성할 수 있기를 바랍니다.
워크플로 빌더 사용 그리고 JMP 테이블 편집 도구로 사용자는 정기적인 작업과 보고서를 작성할 수 있습니다. JMP 일정이나 JSL , 보고서를 신속하게 완성하여 사용자의 귀중한 시간을 절약하고 업무 효율성을 향상시키며 적용 JMP 17 시험해 보세요 지금 사용해 보세요!
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