- 12개의 개발자 튜토리얼
- 한 번에 3개, 나란히
- 공연시간 90분 중간휴식 30분
일정
| 8:30 - 10:00 |
JSL을 사용하여 효율적이고 강력한 애플리케이션 개발
조셉 모건
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JMP® Pro의 일반화 회귀 플랫폼을 사용하여 간편하게 변수 선택
크리스 갓월트 |
JMP 13을 사용한 신뢰성 분석
Peng Liu, 레오 라이트
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| 10:30 - 12:00 |
JMP® 13의 쿼리 작성기로 모든 데이터 랭글링
에릭 힐
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DSD(Definitive Screening Design) 피팅, 구조 활용
라이언 레키베츠
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JMP 13에서 수식 편집기 활용
마이크 물라다, 어네스트 파수르
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| 1:00 - 2:30 |
Graph Builder를 사용하여 효과적인 시각화 만들기
잰 그레그 |
쉽게 만드는 JMP Pro의 필수 모델링 전략 및 기술
크리스 갓월트
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JMP®의 2세대 품질 도구를 사용한 통합 프로세스 개선
로라 랭커스터 |
| 3:00 - 4:30 |
대시보드 및 애플리케이션 구축
단 쉬코레 |
궁극의 혜택 공유: 모델링에서 채점까지의 여정
나시프 아부살-네토, 미아 스티븐스, 줄리안 패리스
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분석을 위한 데이터 시각화의 사례 연구
리처드 징크와 켈시 미클라우스
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JSL을 사용하여 효율적이고 강력한 애플리케이션 개발
10월 17일 화요일, 오전 8:30 – 10:00
Joseph Morgan, JMP 수석 연구 통계학자 개발자, SAS
이 튜토리얼은 효율적이고 견고하며 프로덕션 준비가 된 애플리케이션을 개발할 때 매우 유용할 수 있는 JSL 구조에 중점을 둘 것입니다. 여기에는 표현식 처리 기능, xpath 지원, 네임스페이스 등이 포함됩니다. 아이디어는 강사가 지난 10년 동안 광범위한 JSL 사용자와 함께 작업하면서 수집한 예를 통해 설명됩니다.
JMP® Pro의 일반화 회귀 플랫폼을 사용하여 간편하게 변수 선택
10월 17일 화요일, 오전 8:30 – 10:00
Chris Gotwalt, SAS 통계 연구 및 개발 JMP 이사
변수 선택은 응답 모델링에 사용할 관련 변수 또는 예측 변수의 하위 집합을 선택하는 프로세스입니다. 새로운 데이터에 더 잘 일반화되는 더 간단한 모델을 생성하는 것은 중요한 작업이지만 어려운 프로세스일 필요는 없습니다. JMP Pro의 일반화 회귀("Genreg") 플랫폼을 사용하면 다양한 설정(최소 제곱, 로지스틱 및 포아송 회귀 포함)에서 빠르고 쉽게 대화식으로 변수를 선택할 수 있습니다. Genreg 내에서 사용할 수 있는 변수 선택 기술(정방향 선택, 올가미 등)을 검토한 다음 플랫폼에서 이러한 기술을 쉽게 사용할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 예는 설계된 실험에서 예측 모델링에 이르기까지 다양합니다.
JMP® 13을 사용한 신뢰성 분석
10월 17일 화요일, 오전 8:30 – 10:00
Peng Liu, JMP 수석 연구 통계 개발자, SAS
Leo Wright, SAS JMP 수석 제품 관리자
신뢰성 연구를 위한 JMP의 최신 도구 모음은 조직이 우수한 제품을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 오늘날의 복잡한 제품 및 서비스 영역에서 성공하기 위한 요구 사항입니다. 수년 동안 우리는 강력한 통계 분석과 동적 데이터 시각화를 통합하는 최첨단 개념을 통합하여 사용자가 즉시 성능을 평가하고 추세를 파악하며 대규모 데이터 세트에서도 개선 기회를 진단할 수 있도록 지원해 왔습니다. JMP는 "시간 경과에 따른 품질"이라고도 하는 신뢰성이 소비자 및 산업용 제품에서 의료, 방어 시스템에 이르기까지 전반적으로 중요하다는 사실을 인식했습니다. JMP 신뢰성 도구는 연구 대상 시스템이 상대적으로 단순하든 완전히 복잡하든 관계없이 엔지니어, 연구원 및 관리자가 신뢰성 데이터와 시스템 신뢰성을 더 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 지원하도록 설계되었습니다. 강력한 JMP 인프라가 지원하는 JMP 안정성 도구도 확장 및 사용자 정의가 가능합니다. 이 자습서에서는 수명 분포, 신뢰성 예측, 신뢰성 블록 다이어그램, 수리 가능한 시스템 시뮬레이션과 같은 JMP 플랫폼을 다룹니다. 플랫폼은 신뢰성 분석 및 엔지니어링의 필수 구성 요소 중 하나로 수리 가능한 시스템과 수리 불가능한 시스템 모두의 문제를 해결합니다. 튜토리얼은 검열된 데이터에 대한 소개로 시작하여 신뢰성 분석 및 엔지니어링의 다양한 목표를 설명합니다. 강사는 JMP 소프트웨어에 포함된 예제를 사용하여 개별 목표를 설명합니다.
JMP® 13의 쿼리 작성기로 모든 데이터 랭글링
10월 17일 화요일, 오전 10:30 – 오후 12:00
Eric Hill, JMP 수석 시스템 개발자, SAS
JMP 12에는 관계형 데이터베이스의 데이터를 즉시 분석 가능한 형태로 JMP로 가져오는 경험을 크게 개선하도록 설계된 도구인 쿼리 빌더가 추가되었습니다. JMP 13에서는 한 단계 더 발전했습니다. 이제 Query Builder를 사용하여 JMP 데이터 테이블을 조작할 수 있습니다. 따라서 데이터가 Excel, 텍스트 파일, 관계형 데이터베이스, JMP 데이터 테이블 또는 위의 모든 것에서 가져오든 이제 쿼리 빌더는 이 모든 데이터를 관리하고 통합하는 하나의 도구가 될 수 있습니다. 이 자습서에서는 시작하고 숙련도를 달성하는 데 도움이 되는 몇 가지 시나리오를 보여줍니다.
DSD(Definitive Screening Design) 피팅, 구조 활용
10월 17일 화요일, 오전 10:30 – 오후 12:00
라이언 레키베츠, 수석 연구 통계학자 개발자 , SAS
DSD는 2011년에 도입되었으며 원하는 기능이 많기 때문에 빠르게 인기를 얻었습니다. 이러한 특징 중 하나는 DSD의 주요 효과가 서로 상관관계가 없으며 모든 2요인 상호작용 및 2차 효과와도 상관관계가 없다는 것입니다. DSD의 이러한 구조적 특징을 활용하면 DSD를 두 개의 독립적인 단계에 맞출 수 있습니다. 이 튜토리얼은 JMP 13용으로 내장된 이 새로운 피팅 방법의 "검은 상자 들여다보기"를 제공합니다. 이전 버전의 JMP를 사용하는 참석자를 위해 추가 기능을 제공할 예정입니다.
JMP® 13에서 수식 편집기 활용
10월 17일 화요일, 오전 10:30 – 오후 12:00
Mike Muhlada, JMP 개발 테스터, SAS
Ernest Pasour, JMP 수석 소프트웨어 개발자, SAS
이 소개 자습서에서는 수식 편집기 메커니즘을 설명하고, 일반적인 오류를 조사 및 수정하고, 수식 생성을 위한 모범 사례와 유용한 트릭을 강화하기 위해 예제를 사용합니다. 자세한 연습에서는 끌어서 놓기, 키보드 단축키 및 기능 단추를 사용하여 수식을 만드는 방법을 포함하여 수식 빌더의 다양한 측면을 다룹니다. 예제를 통해 작업하면서 유용한 기능에 대해 논의하고, 일반적인 실수를 찾아 수정하고, 로그 파일을 디버그, 데이터 유형 불일치, 아래 첨자 등에 사용하는 방법을 보여줍니다. 다룰 모범 사례에는 사용자 지정 형식, 데이터 정리를 위한 수식 사용, 열 변환, 루프 효율성 및 중간 열을 사용하여 더 복잡한 수식 작성이 포함됩니다.
Graph Builder를 사용하여 효과적인 시각화 만들기
10월 17일 화요일, 오후 1:00 – 2:30
Xan Gregg, SAS 연구 개발 부문 JMP 이사
이 자습서에서는 탐구 관점과 프레젠테이션 관점 모두에서 JMP Graph Builder의 기본부터 고급 사용까지 교육합니다. 변수, 역할, 요소, 범례, 척도 및 각각의 속성과 같은 기본 구성 요소와 이러한 구성 요소가 함께 작동하는 방식부터 시작합니다. 일반적인 시각화(점, 선 및 막대)와 그 변형은 물론 필터링된 보기, 지리적 맵, 히트 맵, 등고선, 오버레이 및 작은 배수를 포함한 특수 시각화를 다룹니다. 여기에서 데이터를 재구성하고 그래픽 요소를 결합하여 Graph Builder 내에서 풍부한 디스플레이를 만드는 방법을 다룰 것입니다.
쉽게 만드는 JMP® Pro의 필수 모델링 전략 및 기법
10월 17일 화요일, 오후 1:00 – 2:30
Chris Gotwalt, SAS 통계 연구 및 개발 JMP 이사
JMP Pro는 데이터 분석을 위한 강력한 도구이지만 새로운 사용자에게는 다소 위협적으로 보일 수 있습니다. 이 자습서에서는 유효성 검사 방법이 모델링 프로세스를 간소화하고 멋진 이름으로 접근하기 쉽고 사용하기 쉬운 모델링 기술을 만드는 방법을 보여줍니다. 몇 가지 간단한 지침과 모범 사례를 따르면 다양한 모델을 시도한 다음 최상의 모델을 선택하거나 데이터를 재사용하여 모델을 각각의 개별 모델보다 우수한 새 모델로 결합하는 간단한 절차로 이어집니다. 모델을 평가하고 비교하는 데 유용한 몇 가지 이해하기 쉬운 진단 그래프 및 지표와 함께 JMP Pro의 유효성 검사 열을 사용하는 방법에 대한 개요부터 시작하겠습니다. 그런 다음 이러한 아이디어를 회귀 트리, 부트스트랩 포레스트, 부스트 트리, 신경망 및 일반화 회귀와 같이 제가 가장 유용하다고 판단한 JMP Pro의 예측 모델 집합에 적용합니다. 가능한 한 가장 간단하고 접근하기 쉬운 용어로 이러한 각 모델에 대한 설명을 제공한 다음 가장 유용한 옵션에만 집중하면서 JMP Pro에서 모델을 사용하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공합니다. 자습서의 끝에서 텍스트 회귀 모델을 구축하고 파생된 감정 분석을 수행하기 위해 프레젠테이션의 앞부분에서 다룬 일부 모델과 함께 사용하는 방법을 보여주는 예제와 함께 텍스트 탐색기 플랫폼에 대한 간략한 소개도 제공합니다. .
JMP®의 2세대 품질 도구를 사용한 통합 프로세스 개선
10월 17일 화요일, 오후 1:00 – 2:30
Laura Lancaster, JMP 수석 연구 통계 개발자, SAS
JMP의 2세대 품질 도구인 제어 차트 작성기, 프로세스 기능, 측정 시스템 분석 및 프로세스 스크리닝은 품질 분석을 보다 쉽고 효과적으로 만들기 위한 통합 철학으로 설계되었습니다. 예를 들어, 새로운 프로세스 기능 플랫폼은 통계적 프로세스 제어 프로그램에서 사용되는 컨트롤 차트 유형을 반영하도록 설계되었으며 컨트롤 차트 빌더 내부에 기능 보고서가 추가되었습니다. 마찬가지로 측정 시스템 분석 플랫폼의 이동 감지 프로파일러를 사용하면 품질 엔지니어가 측정 시스템을 고려하여 컨트롤 차트 방법론을 설계하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으므로 변경 사항을 최대한 빨리 처리하도록 경고를 받을 수 있습니다. 측정 시스템, 통계 공정 제어 프로그램 및 공정 능력 평가가 어떻게 조화를 이루는지 이해하는 것이 품질을 개선하고 유지하는 데 중요합니다. 소프트웨어의 고유한 디자인 철학은 이를 간단하고 직관적으로 만듭니다. 또한 새로운 프로세스 스크리닝 플랫폼을 사용하여 안정성을 위해 많은 수의 프로세스를 신속하게 스크리닝하는 기능은 시간을 절약하고 작업량을 줄이며 품질을 향상시킵니다. 이 자습서에서는 사례 연구를 사용하여 통합 프로세스 개선 접근 방식과 함께 이러한 각 플랫폼을 사용하는 방법을 보여줍니다.
대시보드 및 애플리케이션 구축
10월 17일 화요일 오후 3시 – 4시 30분
Dan Schikore, JMP 수석 소프트웨어 개발자, SAS
이 자습서에서는 JSL 또는 JMP 애플리케이션 빌더를 사용하여 여러 보고서를 결합하는 프로세스를 안내하므로 동일하거나 다른 데이터 테이블에서 프로세스를 반복할 수 있습니다. 데이터 필터 및 매개변수화를 사용하여 애플리케이션을 개선하는 방법과 SQL 쿼리 작성기 및 대화형 HTML로의 출력과 같은 소스에서 가져오기를 통해 종단 간 워크플로우를 관리하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 요약 보고서 보기 및 라이브 보고서의 드래그 앤 드롭 배열과 함께 JMP 13의 새로운 대시보드 기능에 대해서도 알아봅니다.
궁극의 혜택 공유: 모델링에서 채점까지의 여정
10월 17일 화요일 오후 3시 – 4시 30분
Nascif Abousalh-Neto, JMP 수석 소프트웨어 개발자, SAS
Mia Stephens, JMP 아카데믹 홍보대사, SAS
Julian Parris, JMP 아카데믹 홍보대사, SAS
새로운 데이터가 주어지면 새로운 결과를 예측하는 올바른 모델을 찾는 것이 중요한 성과입니다. 그러나 최종 목표가 훨씬 더 많은 청중과 모델의 예측력을 공유하는 것인 여정의 한 단계인 경우가 많습니다. JMP Pro에는 예측 모델의 피팅, 비교 및 선택을 용이하게 하는 많은 도구가 있습니다. JMP Pro 13에는 모델을 수집하고 새 테이블에 적용하고 모델 비교 및 프로파일러 플랫폼에 액세스하는 효율적인 방법인 Formula Depot가 추가되었습니다. 모델을 생산에 배포하는 데 도움이 되도록 Formula Depot는 모델을 다양한 프로그래밍 언어로 된 채점 코드로 변환할 수도 있습니다. 이 자습서에서는 부동산 사례 연구를 사용하여 예측 모델링 워크플로를 설명합니다. 데이터를 컴파일하고, 모델링을 위한 데이터를 준비하고, 예측 모델을 생성하고, Formula Depot에 모델을 게시하고, 최상의 모델을 탐색 및 선택합니다. 그런 다음 "즉석에서" 주택 가격을 계산할 수 있는 웹 애플리케이션 생성을 지원하는 스코어링 코드를 생성합니다. 또한 데이터 점수를 매기는 다양한 방법을 살펴보고 현재 배포 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다.
분석을 위한 데이터 시각화 사례 연구
10월 17일 화요일 오후 3시 – 4시 30분
Richard Zink, JMP 수석 연구 통계 개발자, SAS
Kelci Miclaus, JMP 생명 과학 고급 분석 R&D 관리자, SAS
통계학자는 데이터를 분석하고, 시뮬레이션을 수행하고, 분석 결과 페이지를 생성하는 데 매우 효과적입니다. 그러나 분석 능력에도 불구하고 통계학자들은 데이터에 숨겨진 이야기를 동료들에게 전달하기 위해 계속 고군분투하고 있습니다. 무엇보다도 중개 임상 연구를 수행하는 데 드는 비용이 높기 때문에 가능한 많은 엔드포인트에서 최대한 많은 데이터를 수집하는 것이 일반적입니다. 의사소통에 대한 두 번째 문제는 다양한 가정에 대한 결과의 일관성과 견고성을 평가하기 위해 민감도 분석의 사용 증가에 있습니다. 검토해야 할 데이터의 양과 수행해야 할 다양한 분석을 감안할 때 명확한 통찰력이 종종 도달하지 못한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이 환경에서 기존의 데이터 요약 수단(표 및 목록)은 통찰력을 얻는 데 비효율적입니다. 시각화는 현대 통계학자에게 효과적인 커뮤니케이션의 핵심입니다. Ben Shneiderman은 "시각화의 목적은 통찰력"이라고 말했습니다. 따라서 이 단기 과정의 목표는 임상 시험 및 유전체학 연구에 적용한 결과를 이해하고 전달하는 데 도움이 되는 데이터 시각화 기술을 설명하는 것입니다.
JMP 13의 신뢰성 이해
신뢰성 연구를 위한 JMP의 최신 도구 제품군은 조직이 오늘날의 복잡한 제품 및 서비스 영역에서 성공하는 데 필요한 우수한 제품을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 수년 동안 우리는 강력한 통계 분석을 동적 데이터 시각화와 통합하기 위해 최첨단 개념을 통합하여 사용자가 대규모 데이터 세트에서도 성능을 즉시 평가하고 추세를 파악하고 개선 기회를 진단할 수 있도록 했습니다.
JMP는 "시간 경과에 따른 품질"이라고도 하는 신뢰성이 소비자 및 산업 제품에서 의료, 방어 시스템에 이르기까지 전반적으로 중요하다는 사실을 인식했습니다. JMP 신뢰도 도구는 연구 대상 시스템이 상대적으로 단순하든 완전히 복잡하든 관계없이 엔지니어, 연구원 및 관리자가 신뢰도 데이터와 시스템 신뢰도를 더 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 지원하도록 설계되었습니다. 강력한 JMP 인프라가 지원하는 JMP 안정성 도구도 확장 및 사용자 정의가 가능합니다.
이 자습서에서는 수명 분포, 신뢰성 예측, 신뢰성 블록 다이어그램, 수리 가능한 시스템 시뮬레이션과 같은 JMP 제품군 내 플랫폼을 다룹니다. 플랫폼은 신뢰성 분석 및 엔지니어링의 필수 구성 요소 중 하나로 수리 가능한 시스템과 수리 불가능한 시스템 모두의 문제를 해결합니다. 튜토리얼은 검열된 데이터에 대한 소개로 시작하여 신뢰성 분석 및 엔지니어링의 다양한 목표를 설명합니다. 강사는 JMP 소프트웨어에 포함된 예제를 사용하여 개별 목표를 설명합니다.
수식 편집기 자습서에 대한 요약은 다음과 같습니다.
이 소개 자습서에서는 예제를 사용하여 수식 편집기 메커니즘을 설명하고, 일반적인 오류를 조사 및 수정하고, 수식 생성을 위한 모범 사례와 유용한 '트릭'을 강화합니다. 자세한 연습에서는 끌어서 놓기, 키보드 단축키 및 기능 단추를 사용하여 수식을 만드는 것을 포함하여 수식 작성기의 다양한 측면을 다룹니다. 예제를 작업하면서 유용한 기능에 대해 논의하고, 일반적인 실수를 발견하고 수정하며, 로그 파일을 디버그용으로 사용하는 방법, 데이터 유형 불일치, 첨자 등을 다룰 것입니다. 다룰 모범 사례 주제에는 사용자 지정 형식, 데이터 '정리'를 위한 수식 사용, 열 변환, 효율성 루핑 및 중간 열을 사용하여 더 복잡한 수식 작성이 포함됩니다.
