同意しました。 JMP のグラフ ビルダー機能は真のチャンピオンです。 場合によっては、データを視覚化/探索せずに、すぐに高度な統計分析を実行する傾向があります。 彼らは多くのチャンスを逃した。 この点では JMP が有利です。
のようだJMPマンダース.jmp data table は、私の投稿で述べたのと同じ論文を使用した JMP の datasaurus dozen の実装です。 存在すら知らなかったので、教えてくれてありがとう@ほぎ！
これが好きです（サンプルデータより）
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/JMP Man Dozen.jmp" );
dt << runScript("Trellis with Summaries");
やあ@jthi 、
これは素晴らしい投稿であり、データを視覚化する (文字通り、データ内の構造を観察する) ことの重要性を思い出させてくれます。 スプレッドシートを共有している人たちに何度遭遇したかわかりませんが、数値の列や行が多すぎて実際に何が起こっているのか理解できないときにデータの傾向について話し始めます。データと一緒に。 または、議論 (および潜在的な決定) が 1 つまたは 2 つのデータ ポイントのみ、または単にいくつかのデータ ポイントの平均に基づいて行われている場合。 追加のコンテキスト、特に視覚化がなければ、これは非常に危険な道になります。
この議論に私が付け加えたいことの 1 つは、ヒート マップ、散布図 (多くの場合、複数の変数にわたって 3D で循環し、異なる変数間でデータがどのようにグループ化または配置されるかを確認する)、棒グラフなど、複数の異なる方法でデータを視覚化してみることです。グラフ、箱ひげ図、平行線プロットなど。異なる視点をもたらし、データをより深く理解するのに役立つあらゆる種類の方法を常に試してみるのが良いでしょう。 そして、より良い方法で視聴者にメッセージを伝える新しい視覚化テクニックに出会えるかもしれません。 場合によっては、より優れた視覚化を行うには、集約されたグループが互いにどのように関連しているかを確認するために、変換、外れ値の確認、またはクラスタリングなどの追加の手順が必要になることがあります。この場合、階層クラスタリング プラットフォームのコンスタレーション プロットが非常に便利であることがわかりました。 。 もちろん、その多くは、扱うデータの詳細と、組織にとって何が意味があるかによって決まります。
投稿ありがとうございます!、
DS
導入
私は今でも、JMP の最も強力な機能の 1 つは、さまざまなビジュアライゼーションを迅速に作成できる機能だと考えています。 この投稿は単なるリマインダーです/ディスカッションスターターデータの視覚化が非常に重要であることに関する /wish リストの項目。 この投稿では、概要/記述統計だけを信頼するのではなく、常にデータを視覚化する必要がある理由を示す、2 つの異なる「シンプル」でありながら非常に強力な例を紹介します。
リマインダー部分
アンスコムのカルテット
アンスコム四重奏団（ウィキペディア）は、データを視覚化する必要がある理由を示す非常に人気のあるデータ セットです。 データ セットは、ほぼ同一の記述統計を持つ 4 つの異なるデータ セットで構成されます。 データセットは 1973 年に Francis Ancombe によって構築されました。 詳細については、それらが実証されている記事を参照してください (アンコム、FJ、 1973年。 統計分析におけるグラフ。 The American Statistician、27(1)、17-21 ページ。 ）。
JMP には、サンプル データ テーブルの 1 つとして Anscombe.jmp もあります。 データ テーブルには、Fit Y by X を使用してデータ セットを示すテーブル スクリプト「The Quartet」が含まれています。
データサウルス ダース
私はこれをアンスコムのカルテットとは少し違うと見ることができました。 詳細については、以下からご覧ください。同じ統計、異なるグラフ: シミュレーテッド アニーリングによるさまざまな外観と同一の統計を持つデータセットの生成。 この記事の目的は、視覚化が重要であることを正確に説明することではなく、むしろそのようなデータセットを作成する方法を説明することです。 この記事では、Alberto Cairo によって作成された Datasaurus データセットを、さまざまなプロットを作成するためのベースラインとして使用しています。
データサウルスダースから同じ統計、異なるグラフ (autodesk.com)
願いの部分
JMP がデータセットとして datasaurus dozen を JMP に追加するか、さらに良い方法として、紙によるJ. マテイカと G. フィッツモーリス、 2017年5月。 同じ統計、異なるグラフ: シミュレーテッド アニーリングを通じて、さまざまな外観と同一の統計を持つデータセットを生成します。 コンピューティング システムにおけるヒューマン ファクターに関する 2017 CHI 会議議事録 (pp. 1290-1294)。 ユーザーがこのタイプのデータセットを作成できるようにするアルゴリズムを実装します。
JMP にはすでに JMP Man Dozen.jmp サンプル データがあり、これは、で示されている方法を使用して JMP Man から構築されました。 J. マテイカと G. フィッツモーリス、 2017年5月。 同じ統計、異なるグラフ: シミュレーテッド アニーリングを通じて、さまざまな外観と同一の統計を持つデータセットを生成します。 コンピューティング システムにおけるヒューマン ファクターに関する 2017 CHI 会議議事録 (pp. 1290-1294)。
グラフ ビルダーで視覚化された JMP Man Dozen データセット
デモ
注: デモを実行するには、JMP16 以降が必要です。
これを私の github ページにもコミットしました。 この投稿とはわずかに異なるスクリプトとテキストが含まれています ( jthi0/visualize_your_data (github.com) 。
私は、Anscombe の Quartet と Datasaurus Dozen を表示するために使用できるデモ スクリプトを「急いで」書きました。 これは、この投稿に zip ファイルとして添付されています。 Visualize_your_data.zip を 1 つのフォルダーに解凍し、demo.jsl を実行すると、両方のデータ セットが視覚化されたウィンドウが開きます。
デモ ウィンドウには、すべてのグラフ ビルダーでマーカーをより見やすくするために使用できるスライダーが含まれています。 左側の画像ではマーカーが非表示になっており、右側の画像では透明度が 1 (100%) に設定されています。
これも投稿しました私のgithub (github.com/jthi0)しかし、github バージョンには datasaurus セットが含まれていません。自由に共有できるかどうかをわざわざチェックしなかったためです (ただし、次から自由にダウンロードできます)。 https://www.autodesk.com/content/dam/autodesk/www/autodesk-reasearch/Publications/pdf/SameStatsDataAndImages.zip , デモ スクリプトのベースラインとして DataSaurusDoze.tsv を使用しました。 それを .jmp ファイルに変換し、demo.jsl およびサポート スクリプトと同じフォルダーに保存します)。
このスクリプトは非常に簡単にアドインに変換でき、かなりの数の改善が可能です (ユーザー インターフェイスからのデータのエクスポートなど)。
議論
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