同意。 JMP 中的图形生成器功能是真正的冠军。 有时，人们倾向于直接执行复杂的统计分析而不可视化/探索数据。 他们错过了很多机会。 JMP 在这方面具有优势。
似乎JMP Man Dozen.jmp数据表是 JMP 使用我在帖子中提到的同一篇论文对 datasaurus dogen 的实现。 甚至不知道它的存在，所以谢谢你展示@hogi ！
我喜欢这个（来自示例数据）
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/JMP Man Dozen.jmp" );
dt << runScript("Trellis with Summaries");
你好@jthi ,
这是一篇很棒的帖子，它提醒人们可视化数据（从字面上看数据中的结构）的重要性。 我不知道有多少次我遇到过共享电子表格的人，他们开始谈论数据中的趋势，因为数字的列和行太多，以至于您无法弄清实际发生的事情与数据。 或者，当讨论（和潜在的决定）仅根据一个或两个数据点或可能只是几个数据点的平均值进行时。 如果没有额外的上下文，尤其是可视化，这是一条非常冒险的道路。
我要添加到讨论中的一件事是尝试以多种不同的方式可视化数据——热图、散点图（通常在 3D 中跨多个变量循环查看数据如何分组或排列不同的变量）、条形图图形、箱形图、平行图等。任何一种能带来不同视角并有助于更好地理解数据的方法总是值得尝试的。 而且，您可能会遇到一种新的可视化技术，它可以真正以更好的方式将信息传达给您的听众。 有时，更好的可视化可能需要一些额外的步骤，如转换、查看异常值或聚类，以查看聚合组之间的关系——我发现层次聚类平台中的星座图在这方面非常有用. 当然，这在很大程度上取决于您正在处理的数据的具体情况以及对您的组织有意义的内容。
感谢您的帖子！,
DS
介绍
我仍然认为 JMP 最强大的功能之一是它能够快速创建不同的可视化效果。 这篇文章只是一个提醒/讨论启动者/wish 列出有关可视化数据的项目非常重要。 这篇文章将包括两个不同的“简单”但非常有力的示例，说明为什么您应该始终可视化数据而不仅仅是信任摘要/描述性统计数据。
提醒部分
安斯科姆四重奏
安斯科姆四重奏（维基百科）是相当流行的数据集，用于演示为什么应该可视化数据。 该数据集由四个不同的数据集组成，这些数据集具有几乎相同的描述性统计数据。 该数据集由 Francis Ancombe 于 1973 年构建。 更多信息可以从演示它们的文章中找到（安斯科姆，FJ， 1973年。 统计分析中的图表。 《美国统计学家》，27(1)，第 17-21 页。 ）。
JMP 还将 Anscombe.jmp 作为示例数据表之一。 数据表包括表脚本“The Quartet”，它将使用 Fit Y by X 来演示数据集。
数据龙十二
我觉得这有点像安斯科姆四重奏。 您可以从以下位置找到更多信息相同的统计数据，不同的图形：通过模拟退火生成具有不同外观和相同统计数据的数据集。 本文的目的并不是要证明可视化的重要性，而是要说明如何创建此类数据集。 本文使用 Alberto Cairo 创建的 Datasaurus 数据集作为创建不同绘图的基线。
Datasaurus 打自相同的统计数据，不同的图表 (autodesk.com)
愿望部分
我希望 JMP 将 datasaurus 打作为数据集添加到 JMP 中，或者更好，可能使用纸经过Matejka, J. 和 Fitzmaurice, G., 2017年5月。 相同的统计数据，不同的图表：通过模拟退火生成具有不同外观和相同统计数据的数据集。 2017 年 CHI 计算系统中的人为因素会议记录（第 1290-1294 页）。 实现允许用户创建此类数据集的算法。
JMP 已经拥有 JMP Man Dozen.jmp 示例数据，该数据是使用 JMP Man 中建议的方法构建的Matejka, J. 和 Fitzmaurice, G., 2017年5月。 相同的统计数据，不同的图表：通过模拟退火生成具有不同外观和相同统计数据的数据集。 2017 年 CHI 计算系统中的人为因素会议记录（第 1290-1294 页）。
在图形生成器中可视化的 JMP Man Dozen 数据集
演示
注意：演示需要 JMP16 或更高版本才能运行。
我也已将其提交到我的 github 页面。 它的脚本和文本与此处的这篇文章略有不同（ jthi0/visualize_your_data (github.com) 。
我“很快”编写了一个演示脚本，可以用来展示 Anscombe 的 Quartet 和 Datasaurus Dozen。 该文件已作为 zip 文件附加到本文中。 将 Visualize_your_data.zip 解压缩到一个文件夹并运行 demo.jsl，它应该会打开一个窗口，其中两个数据集均已可视化。
演示窗口包括滑块，可用于使标记在所有图形生成器上更加可见。 左侧图像隐藏了标记，右侧图像的透明度设置为 1 (100%)。
我也将此发布到我的 github (github.com/jthi0)但 github 版本不包括 datasaurus 集，因为我没有费心去检查是否可以自由共享它（但你可以从https://www.autodesk.com/content/dam/autodesk/www/autodesk-reasearch/Publications/pdf/SameStatsDataAndImages.zip ，我使用 DataSaurusDoze.tsv 作为演示脚本的基准。 将其转换为 .jmp 文件并保存到与 demo.jsl 和支持脚本相同的文件夹中）。
该脚本可以相当容易地转换为加载项，并且可以进行相当多的改进（例如从用户界面导出数据）。
讨论
您是否遇到过类似的情况，可视化让您或您的组织摆脱了很多麻烦？
