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So arbeiten Sie mit Datensätzen, die nach Zeilen und Spalten strukturiert sind

Hallo JMP-Community,

Ich bin ein relativer Anfänger in JMP und Analytics im Allgemeinen und stoße bei der Arbeit mit Datensätzen, die keine gemeinsame Struktur haben, an meine Grenzen. Ich bin mir nicht sicher, wie solche Daten eigentlich heißen, daher fällt es mir schwer, sie in Worte zu fassen. Grundsätzlich gibt es zB für jedes Jahr eine Spalte und Zeilen sind nicht nur einzelne Beobachtungen einer Person o.ä., sondern eine komplexere, hierarchische Struktur für die Zeilen. (Beispieldateien finden Sie im Anhang, Sie wissen also, was ich meine.) Auf jeden Fall macht es diese Struktur für mich nahezu unmöglich, aussagekräftige Berichte zu erstellen. Gibt es einen allgemeinen Ansatz für die Arbeit mit solchen Daten?

 

Vielen Dank für deine Hilfe!

InhaltsorganisationBetreff: So arbeiten Sie mit Datensätzen, die nach Zeilen und Spalten strukturiert sind

Hallo, vielen Dank, dass Sie sich die Zeit für eine so gute Antwort genommen haben! Ich werde es demnächst selbst ausprobieren, wenn ich dazu komme, mich an Ihre Anleitung halten und Ihnen mitteilen, wie es gelaufen ist.

Betreff: So arbeiten Sie mit Datensätzen, die nach Zeilen und Spalten strukturiert sind

Hübsch! Vielen Dank, dass Sie einen allgemeinen Ansatz zur Konvertierung der benutzerfreundlichen Darstellung in ein computerfreundliches Format gezeigt haben. Mir hat es besonders gut gefallen

Entfernen Sie die Kategorie "Insgesamt"

am Ende des ersten. Vielleicht gab es irgendwann eine Formel, um diese Summen zu berechnen.

 

Betreff: So arbeiten Sie mit Datensätzen, die nach Zeilen und Spalten strukturiert sind

Willkommen in der Community.

Ihre Daten werden ganz einfach mit dem Excel-Assistenten in JMP eingegeben, der Sie durch die einzelnen Schritte führt.

Typischerweise ist das analytische Format der Daten vertikal und nicht horizontal angeordnet.Daher würde ich normalerweise damit beginnen, alle Ihre Jahresdaten zu stapeln.

Ich habe ein paar Skripte bereitgestellt, die ich zusammengestellt habe und die sich in den beiden von Ihnen bereitgestellten Tabellen lesen.In beiden Fällen habe ich die Daten mit interaktivem JMP eingegeben und transformiert und dann die von JMP erstellten Skripts für die eigentliche Arbeit übernommen und sie in den folgenden Skripten gespeichert.

Für die Verkehrsunfalle-Daten

Names Default To Here( 1 );
dt = Open(
 "path to your data",
 Worksheets( "46241-0022" ),
 Use for all sheets( 1 ),
 Concatenate Worksheets( 0 ),
 Create Concatenation Column( 0 ),
 Worksheet Settings(
  1,
  Has Column Headers( 1 ),
  Number of Rows in Headers( 1 ),
  Headers Start on Row( 4 ),
  Data Starts on Row( 5 ),
  Data Starts on Column( 1 ),
  Data Ends on Row( 0 ),
  Data Ends on Column( 0 ),
  Replicated Spanned Rows( 1 ),
  Replicated Spanned Headers( 0 ),
  Suppress Hidden Rows( 1 ),
  Suppress Hidden Columns( 1 ),
  Suppress Empty Columns( 1 ),
  Treat as Hierarchy( 0 ),
  Multiple Series Stack( 0 ),
  Import Cell Colors( 0 ),
  Limit Column Detect( 0 ),
  Column Separator String( "-" )
 )
);

// Fill in rows where repeating values have been deleted
For( i = 1, i <= 2, i++,
 For( k = 1, k <= N Rows( dt ), k++,
  If( Column( i )[k] != "",
   hold = Column( i )[k]
  );
 
  Column( i )[k] = hold;
  
 )
);

// Get rid of dashes being used as an indicator of blank data
// Also, change columns to numeric after the dashes are changed
for(i=4,i<=ncols(dt),i++,
 try(as column(i)[dt<<GET rows="" where=""></GET>

Für die Eurostat-Daten

Erneut mit dem Excel-Assistenten in JMP eingegeben und dann die Daten gestapelt

names default to here(1);
dt = // Import Excel file: lebTHI_EurostatTable.xls
// → Data Table( "Sheet0" )
Open(
 "path to your data",
 Worksheets( "Sheet0" ),
 Use for all sheets( 1 ),
 Concatenate Worksheets( 0 ),
 Create Concatenation Column( 0 ),
 Worksheet Settings(
  1,
  Has Column Headers( 1 ),
  Number of Rows in Headers( 1 ),
  Headers Start on Row( 3 ),
  Data Starts on Row( 4 ),
  Data Starts on Column( 1 ),
  Data Ends on Row( 0 ),
  Data Ends on Column( 0 ),
  Replicated Spanned Rows( 1 ),
  Replicated Spanned Headers( 0 ),
  Suppress Hidden Rows( 1 ),
  Suppress Hidden Columns( 1 ),
  Suppress Empty Columns( 1 ),
  Treat as Hierarchy( 0 ),
  Multiple Series Stack( 0 ),
  Import Cell Colors( 0 ),
  Limit Column Detect( 0 ),
  Column Separator String( "-" )
 )
);

// delete rows where footnotes were input
dt << select where(:"1997"n =="");
dt << delete rows;

// Stack all of the year data
dtStack = dt << Stack(
 columns(
  :"1990"n, :"1991"n, :"1992"n, :"1993"n, :"1994"n, :"1995"n, :"1996"n,
  :"1997"n, :"1998"n, :"1999"n, :"2000"n, :"2001"n, :"2002"n, :"2003"n,
  :"2004"n, :"2005"n, :"2006"n, :"2007"n, :"2008"n, :"2009"n, :"2010"n,
  :"2011"n, :"2012"n, :"2013"n, :"2014"n, :"2015"n
 ),
 Source Label Column( "Jahr" ),
 Stacked Data Column( "Arbeitslosenquote" ),
 "Non-stacked columns"n( Keep( :geo\time ) ),
 Output Table( "Stacked Unemployment " )
);

// Change : to blanks
dtStack:Arbeitslosenquote[dtStack << get rows where(:Arbeitslosenquote == ":")] = "";

// Change Arbeitslosenquote to numeric, continuous
dtStack:Arbeitslosenquote << datatype(numeric)<<MODELINGTYPE></MODELINGTYPE>