同意。 JMP 中的圖形生成器功能是真正的冠軍。 有時，人們傾向於直接執行複雜的統計分析而不可視化/探索數據。 他們錯過了很多機會。 JMP 在這方面具有優勢。
似乎JMP Man Dozen.jmp數據表是 JMP 使用我在帖子中提到的同一篇論文對 datasaurus dogen 的實現。 甚至不知道它的存在，所以謝謝你展示@hogi ！
我喜歡這個（來自示例數據）
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/JMP Man Dozen.jmp" );
dt << runScript("Trellis with Summaries");
你好@jthi ,
這是一篇很棒的帖子，它提醒人們可視化數據（從字面上看數據中的結構）的重要性。 我不知道有多少次我遇到過共享電子表格的人，他們開始談論數據中的趨勢，因為數字的列和行太多，以至於您無法弄清實際發生的事情與數據。 或者，當討論（和潛在的決定）僅根據一個或兩個數據點或可能只是幾個數據點的平均值進行時。 如果沒有額外的上下文，尤其是可視化，這是一條非常冒險的道路。
我要添加到討論中的一件事是嘗試以多種不同的方式可視化數據——熱圖、散點圖（通常在 3D 中跨多個變量循環查看數據如何分組或排列不同的變量）、條形圖圖形、箱形圖、平行圖等。任何一種能帶來不同視角並有助於更好地理解數據的方法總是值得嘗試的。 而且，您可能會遇到一種新的可視化技術，它可以真正以更好的方式將信息傳達給您的聽眾。 有時，更好的可視化可能需要一些額外的步驟，如轉換、查看異常值或聚類，以查看聚合組之間的關係——我發現層次聚類平台中的星座圖在這方面非常有用. 當然，這在很大程度上取決於您正在處理的數據的具體情況以及對您的組織有意義的內容。
感謝您的帖子！,
DS
介紹
我仍然認為 JMP 最強大的功能之一是它能夠快速創建不同的視覺化效果。 這篇文章只是一個提醒/討論啟動者/wish 列出有關視覺化資料的項目非常重要。 這篇文章將包括兩個不同的「簡單」但非常有力的範例，說明為什麼您應該始終可視化資料而不僅僅是信任摘要/描述性統計資料。
提醒部分
安斯科姆四重奏
安斯科姆四重奏（維基百科）是相當流行的數據集，用於演示為什麼應該可視化數據。 該資料集由四個不同的資料集組成，這些資料集具有幾乎相同的描述性統計資料。 該資料集由 Francis Ancombe 於 1973 年建構。 更多資訊可以從演示它們的文章中找到（安斯科姆，FJ， 1973年。 統計分析中的圖表。 《美國統計學家》，27(1)，第 17-21 頁。 ）。
JMP 也將 Anscombe.jmp 作為範例資料表之一。 資料表包括表腳本“The Quartet”，它將使用 Fit Y by X 來演示資料集。
數據龍十二
我覺得這有點像安斯科姆四重奏。 您可以從以下位置找到更多信息相同的統計數據，不同的圖形：透過模擬退火產生具有不同外觀和相同統計數據的數據集。 本文的目的並不是要證明視覺化的重要性，而是要說明如何建立此類資料集。 本文使用 Alberto Cairo 建立的 Datasaurus 資料集作為建立不同繪圖的基線。
Datasaurus 打自相同的統計數據，不同的圖表 (autodesk.com)
願望部分
我希望 JMP 將 datasaurus 打作為資料集添加到 JMP 中，或者更好，可能使用紙經過Matejka, J. 與 Fitzmaurice, G., 2017年5月。 相同的統計數據，不同的圖表：透過模擬退火產生具有不同外觀和相同統計數據的數據集。 2017 年 CHI 計算系統中的人為因素會議記錄（第 1290-1294 頁）。 實現允許用戶創建此類數據集的演算法。
JMP 已經擁有 JMP Man Dozen.jmp 範例數據，該數據是使用 JMP Man 中建議的方法建立的Matejka, J. 與 Fitzmaurice, G., 2017年5月。 相同的統計數據，不同的圖表：透過模擬退火產生具有不同外觀和相同統計數據的數據集。 2017 年 CHI 計算系統中的人為因素會議記錄（第 1290-1294 頁）。
在圖形產生器中可視化的 JMP Man Dozen 資料集
示範
注意：演示需要 JMP16 或更高版本才能運作。
我也已將其提交到我的 github 頁面。 它的腳本和文本與此處的這篇文章略有不同（ jthi0/visualize_your_data (github.com) 。
我「很快」編寫了一個演示腳本，可以用來展示 Anscombe 的 Quartet 和 Datasaurus Dozen。 該文件已作為 zip 檔案附加到本文中。 將 Visualize_your_data.zip 解壓縮到一個資料夾並運行 demo.jsl，它應該會打開一個窗口，其中兩個資料集都已可視化。
演示視窗包括滑塊，可用於使標記在所有圖形生成器上更加可見。 左側影像隱藏了標記，右側影像的透明度設定為 1 (100%)。
我也將此發佈到我的 github (github.com/jthi0)但 github 版本不包括 datasaurus 集，因為我沒有費心去檢查是否可以自由共享它（但你可以從https://www.autodesk.com/content/dam/autodesk/www/autodesk-reasearch/Publications/pdf/SameStatsDataAndImages.zip ，我使用 DataSaurusDoze.tsv 作為示範腳本的基準。 將其轉換為 .jmp 檔案並保存到與 demo.jsl 和支援腳本相同的資料夾中）。
該腳本可以相當容易地轉換為加載項，並且可以進行相當多的改進（例如從使用者介面匯出資料）。
討論
您是否遇到過類似的情況，視覺化讓您或您的組織擺脫了許多麻煩？
