투표함 최우수 초청 논문 서밋 참석자.
참고 1: 이 강연 내용의 대부분은 다음 두 가지 내용을 기반으로 했습니다. @Jeff_Perkinson 의 블로그(고맙습니다, Jeff!)는 바로 아래 링크에서 찾을 수 있습니다. 꼭 보세요.
-브래디
https://community.jmp.com/t5/Jeff-Perkinson-s-Blog/10-Things-You-Don-t-Know-About-JMP/ba-p/21314
https://community.jmp.com/t5/Jeff-Perkinson-s-Blog/10-More-Things-You-Don-t-Know-About-JMP/ba-p/28959
참고 2: 현재 화면 녹화 영상을 커뮤니티에 업로드하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 사과드리며, 문제가 해결되는 동안 양해해 주셔서 감사합니다.
레벨: 초급
Brady Brady, JMP 기술 지원 엔지니어, SAS
이미 알고 계시듯이 JMP는 데이터 분석 및 탐색을 위한 놀랍도록 풍부한 도구입니다. 이는 또한 JMP에서 거의 모든 작업을 수행할 수 있는 방법이 여러 가지 있다는 것을 의미합니다. 여기에 공유된 10가지(또는 그 이상!) 팁과 요령은 여러분의 효율성을 높이고 기술, 키보드 단축키, 수식 등을 소개합니다. 들어와서 초보자에서 전문가로, 또는 전문가에서 전문가로 레벨업하세요.
JMP 저널에는 다음과 같은 10가지 이상의 팁에 대한 예가 포함되어 있습니다.
단축키
도움말 > 도서 > 빠른 참조
JMP에는 많은 일반적인 작업에 대한 키보드 단축키가 있습니다. 예를 들어, JMP의 많은 커서는 단일 키 단축키를 사용하여 선택할 수 있습니다.
A: 화살
?: 물음표
S: 선택
R: 스크롤러
H: 손
B: 브러쉬
L: 올가미
Z: 돋보기
C: 십자선
T: 주석을 달다
기본 메뉴에서 "도움말 > 책 > 빠른 참조"를 선택하면 이러한 단축키와 기타 다양한 키보드 단축키가 나열된 빠른 참조 가이드가 열립니다.
결합된 테이블 만들기
보고서 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 "데이터 테이블로 만들기"를 선택하여 출력을 데이터 테이블에 배치할 수 있습니다.
동일한 유형의 여러 테이블이 보고서 내에 있는 경우(예: "기준" 그룹을 사용하여 분석이 생성된 경우) 클릭한 테이블과 기타 모든 테이블을 편리하게 수집하는 "결합된 데이터 테이블 만들기"를 선택할 수 있습니다. 단일 데이터 테이블로 좋아합니다.
창 결합
JMP에 열려 있는 여러 창을 병합하여 대시보드를 빠르게 생성하려면 메인 메뉴에서 “창 > 창 결합”을 선택하세요.
보고서 창으로 열 끌어오기
데이터 테이블 열 창(데이터 테이블의 왼쪽 가운데)에서 열을 클릭하여 열려 있는 보고서의 그래프로 드래그합니다. 그래프에서 현재 사용 중인 열을 드래그한 열로 바꾸려면 빨간색 영역 중 하나에 끌어 놓습니다.
인터넷 오픈
기본 메뉴에서 "파일 > 인터넷 열기"를 선택하고 대화 상자에 웹페이지 링크를 붙여넣은 다음 JMP가 웹페이지에서 가져올 수 있는 테이블을 검색하도록 합니다.
JMP가 찾은 테이블을 나열한 후 가져오려는 테이블을 선택하면 JMP가 자동으로 데이터를 테이블에 배치합니다. JSL 스크립트를 사용하여 이를 반복할 수 있도록 테이블 스크립트가 저장되며, 테이블에 이미지가 있는 경우 원하는 경우 이를 테이블에 로드할 수 있도록 테이블 스크립트가 제공됩니다.
열 이름 복사/붙여넣기
데이터 테이블 왼쪽 중앙에 있는 열 창에서 원하는 수의 열 이름을 쉽게 복사/붙여넣을 수 있습니다. 원하는 열을 선택한 다음 복사/붙여넣기 키보드 단축키(Windows에서는 CTRL-C/CTRL-V, Mac에서는 CMD-C/CMD-V)를 사용하여 이름을 복사하거나 붙여넣습니다. 이렇게 하면 여러 열 이름을 한 번에 쉽게 정리할 수 있습니다.
속성 표준화
속성 표준화를 사용하면 여러 열의 열 속성을 동시에 설정할 수 있습니다.
속성을 변경하려는 열을 선택한 다음 선택한 열 중 하나의 상단을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "속성 표준화"를 선택합니다.
단어() + 단어()
이 두 함수는 선택한 구분 기호에 따라 문자열을 단어로 분리합니다.
Word(k, string, delimiterString)은 delimiterString에 포함된 구분 기호를 기반으로 문자열의 k번째 단어를 반환합니다. 예를 들어 Word( 2, “Mg#55%A%17”, “#” )는 “55%A%17” 문자열을 반환하는 반면 Word( 2, “Mg#55%A%17”, “#%”는 문자열을 반환합니다. ”)는 문자열 “55”를 반환합니다.
Words(string, delimiters)는 문자열에 있는 모든 단어의 목록을 반환하므로 Words(“Mg#55%A%17”, “#%”)는 목록 { “Mg”, “55”, “A”를 반환합니다. , “17” }.
두 함수 모두 빈 문자열 ""을 사용하여 문자열을 개별 문자로 나눕니다. 따라서 Word(5, “abcdefg”)는 문자열 “e”를 반환합니다. delimiterString을 생략하면 공백 문자열 " "이 구분 기호로 사용됩니다.
일치하는 셀 선택/선택 반전을 사용하여 복사/붙여넣기
데이터 테이블에서 행을 선택하면 복사 + 붙여넣기 작업은 강조 표시된 셀에만 적용됩니다. 이를 통해 CRTL-C를 사용하여 텍스트를 버퍼에 쉽게 배치하고, 몇 가지 기준(예: "행 > 행 선택" 하위 메뉴 사용 또는 그래프에서 점 선택)을 사용하여 테이블에서 행을 선택한 다음 텍스트를 버퍼에만 붙여넣을 수 있습니다. 테이블에서 강조 표시된 셀입니다.
이 기술은 데이터를 정리하거나 그래프에서 선택한 항목을 기준으로 행을 분류할 때 특히 유용합니다.
다중 응답: 순열을 조합으로 변경
다중 반응 데이터로 작업할 때 반응의 순서가 중요한 경우도 있고, 순서가 아닌 반응 집합만 중요한 경우도 있습니다. 모든 문자열 작업은 "cat, dog"을 "dog, cat"과 다른 것으로 간주합니다. 예를 들어 요약 플랫폼은 이런 방식으로 작동합니다. 다음 접근 방식을 사용하면 특정 세트 내의 모든 요소가 알파벳 순서로 표시되도록 할 수 있습니다(따라서 "cat, dog"만 가능함).
메인 메뉴에서 "Cols > Utilities > Make Indicator Columns"를 선택하여 다중 반응 데이터에서 발견된 각 요소에 대한 지표 열을 생성합니다. 보시다시피 표시기 열은 알파벳 순서로 나타납니다.
그런 다음 모든 지표 열을 선택한 후 메인 메뉴에서 “Cols > Utilities > Combine Columns”를 선택하고 “선택한 열은 지표 열입니다” 확인란을 선택하세요. 생성된 열은 모든 요소가 알파벳 순서로 되어 있어 각 응답 집합이 고유하게 표현된다는 점을 제외하면 원래 선택한 열과 같습니다.
값 순서
JMP는 범주형 축을 알파벳순으로 정렬하지만 값 정렬 열 속성을 사용하여 원하는 방식으로 정렬할 수 있습니다.
열 상단을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 “열 속성 > 값 순서 지정”을 선택합니다. 대화 상자를 사용하여 원하는 방식으로 값을 재정렬합니다. 변경 사항을 적용하면 모든 그래프와 보고서에 지정한 순서대로 값이 표시됩니다.
축 열 속성
이 열 속성을 사용하면 열의 축 설정을 지정할 수 있으므로 그래프에서 변수가 사용될 때마다 이 변수의 축을 다시 편집할 필요가 없습니다. 접근하려면 열 상단을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 “열 속성 > 축”을 선택하세요.
대화 상자 내에서 복사/붙여넣기 사용
JMP의 대화 상자 대부분은 복사/붙여넣기 작업을 지원합니다. 강연에 사용된 예에서는 테이블에서 51행 x 2열 데이터 블록을 복사하여 값 레이블 대화 상자에 붙여넣어 데이터 입력 프로세스를 크게 단순화하고 오류 가능성을 줄였습니다.
요약 히스토그램
요약 통계 계산 외에도 요약 플랫폼은 요약 테이블에 히스토그램을 작성할 수 있습니다. 히스토그램 옵션은 요약 플랫폼의 실행 대화 상자, 통계 드롭다운 메뉴 하단에 있습니다.
요약에서 자동 참여
요약을 수행하고 결과를 소스 테이블로 다시 끌 수 있습니다. 이는 요약 테이블에 새로 생성된 열에도 적용됩니다.
예: 무게에 대한 P.8 - P.2
연결된 요약 테이블의 모든 열(요약 테이블이 생성된 후에 생성한 열 포함)은 조인 없이 끌어서 놓기를 통해 소스 테이블에 조인할 수 있습니다.
이렇게 하려면 드래그하려는 열 헤더를 길게 클릭한 다음 소스 테이블 위로 드래그하여 열 헤더 위에 놓습니다. 열은 테이블에서 끌어 놓은 위치에 삽입됩니다.
스크립트에서 "By" 그룹을 쉽게 지원합니다.
JSL에서 번거로운 where 절이 필요하지 않도록 요약 테이블을 사용하여 기본 테이블의 선택 항목을 순환합니다.
기본적으로 이를 지원하지 않는 분석에 대해 "기준" 그룹을 지원하려면 복합 "Select Where" 절 대신 요약 테이블을 사용할 수 있습니다.
"기준" 그룹을 알고 나면 요약 테이블을 만들고 원하는 경우 숨긴 다음 한 번에 한 행을 선택하여 이동합니다. 이렇게 하면 원본 테이블의 해당 행이 모두 선택되므로 하위 집합을 가져와서 하위 집합 테이블의 데이터에 대해서만 분석을 수행할 수 있습니다.
완료되면 하위 집합 테이블을 닫고 요약 테이블의 나머지 각 행에 대해 프로세스를 반복합니다.
빠른 쿼리 및 하위 집합을 위한 그룹 내 번호
간단한 수식 "Col Cumulative Sum ( 1, <> )"은 지정된 그룹 내 각 행의 인스턴스를 테이블에 나타나는 순서대로 계산합니다. 테이블이 정렬될 때마다 이를 반영하여 숫자가 업데이트됩니다. 이러한 방식으로 새 열은 동적 순위 도구 역할을 하여 시간이 많이 걸리는 쿼리 구성이나 제기된 각 질문에 대한 추가 순위 열이 필요한 질문에 답할 수 있습니다.
강연의 예에서는 "국가"와 "유형"을 그룹화 열로 사용했습니다. 이를 통해 "각 국가 및 유형 조합 내에서 무게가 가장 낮은 자동차 3대는 무엇입니까?"와 같은 질문에 쉽게 답할 수 있었습니다. 답변을 위해 우리는 "가중치"를 내림차순으로 정렬하고 누적 합계 열에서 1, 2, 3을 선택한 다음 "일치하는 셀 선택"을 호출하고 선택한 행에서 하위 집합 테이블을 생성했습니다.
타임스탬프가 지정된 데이터에 유사한 접근 방식을 사용하면 각 도구에 대한 가장 최근 관찰이나 각 인구 통계 내에서 수신된 처음 5개의 설문 조사 응답을 포함하는 하위 집합을 쉽게 생성할 수 있습니다.
파레토 프론티어
행 > 주요 선택
(Wikipedia): 파레토 효율성 또는 파레토 최적성은 적어도 하나의 개인 또는 선호 기준을 악화시키지 않으면서 어느 한 개인 또는 선호 기준을 더 좋게 만들기 위해 재할당이 불가능한 자원 할당 상태입니다. 파레토 프론티어는 모든 파레토 효율적 할당의 집합입니다.
JMP에서는 기본 메뉴에서 "행 > 행 선택 > 우세 선택"을 선택하여 파레토 프론티어를 선택할 수 있습니다. 우리 강연의 예에서는 캔디바 75개 중 6개가 선택되었습니다. 6개의 막대 각각은 칼로리가 적고 최적의 막대만큼 불포화 지방을 함유한 다른 막대를 선택하는 것이 불가능하다는 점에서 최적이었습니다.
열에서 선택한 이름
메인 메뉴에서 “행 > 행 선택 > 열에서 이름 선택”을 선택하면 값이 2개인 열이 생성됩니다. 여기서 하나의 값은 현재 선택된 모든 행에 할당되고 다른 값은 선택되지 않은 행에 할당됩니다. 이렇게 하면 이 새로운 열과 "일치하는 셀 선택" 기능을 사용하여 나중에 정확히 동일한 포인트 세트를 쉽게 다시 선택할 수 있습니다.
행 상태 열
"행 상태" 데이터 유형을 할당한 열은 나중에 검색하기 위해 테이블의 행 상태를 저장할 수 있습니다. 행 선택, 제외, 숨기기, 표식 및 색상은 행 상태 열에 저장할 수 있는 속성의 예이며 원하는 만큼 많은 행 상태 열을 사용할 수 있으므로 필요에 따라 다양한 행 상태 구성 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.
행 상태 열은 빨간색 "별표" 아이콘으로 쉽게 식별됩니다.
'선택됨' 수식 열
선택됨(행 상태())
"열의 이름 선택"을 동적으로 만들 수 있다면 어떨까요? 우리는 할 수 있습니다! 간단한 수식 "선택됨( 행 상태 ( ) )"을 사용하여 선택한 모든 행에 대해 1을 포함하고 선택되지 않은 모든 행에 대해 0을 포함하는 수식 열을 만듭니다. 이 새로운 열을 사용하면 선택한 행과 선택되지 않은 행 간의 비교를 쉽게 수행할 수 있습니다.
이 열에 명목형 모델링 유형을 할당하면 한 그래프에서 행을 선택할 수 있고, 다른 그래프에서는 히스토그램, 상자 그림, 분석 플랫폼 또는 상상할 수 있는 모든 것을 사용하여 이를 선택되지 않은 행과 비교할 수 있습니다.
이 열에 연속 모델링 유형을 할당하면 선택 열의 평균을 계산하여 선택된 행의 비율을 확인할 수 있습니다. "기준" 그룹을 사용하여 이 작업을 수행하면 그룹 간의 흥미로운 차이점을 쉽게 드러낼 수 있습니다.
그래프 빌더의 테이블에 저장 및 이미지 레이블을 사용하여 드릴다운 제공
그래프 빌더의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "데이터 테이블로 만들기"를 선택하여 그래프 이미지를 테이블에 저장합니다. 그런 다음 이러한 이미지를 원래 데이터 테이블에 다시 결합하고 마커로 사용하여 뷰어에게 요청 시 추가 정보를 제공할 수 있습니다.
사용자 정의 만족도 함수로 최적화
JMP 프로파일러는 만족도 함수를 통해 설정한 기준에 따라 출력을 최적화하는 요인 설정을 찾는 데 도움이 됩니다.
기본적으로 이러한 함수는 기본 만족도 곡선을 적절한 모양으로 끌어서 지정됩니다. 그러나 다음 단계에 따라 사용자 정의 만족도 함수를 최적화할 수 있습니다.
최적화하려는 반응에 대한 예측 공식에 따라 사용자 정의 만족도 함수를 공식 열로 추가합니다.
메인 메뉴에서 “그래프 > 프로파일러”를 선택하고 예측 열과 사용자 정의 만족도 열을 “Y” 역할로 캐스팅한 후 “확인”을 클릭합니다.
예측 프로파일러의 빨간색 삼각형 메뉴에서 '최적화 및 만족도 > 만족도 함수'를 선택하여 만족도 함수를 켜세요. "최적화 및 바람직성 > 바람직성 설정"을 선택하고 모든 예측 열의 중요도 값을 0으로 설정하고 사용자 정의 바람직성 함수의 중요도를 1로 설정합니다.
마지막으로 "최적화 및 바람직성 > 바람직성 최대화"를 선택하여 사용자 정의 바람직성 함수에 따라 입력을 최적화합니다.
이미지를 프레임박스로 드래그
JMP 그래프는 다양한 내장 배경을 지원하지만 이미지 파일을 그래프로 드래그할 수도 있습니다. 이 기능은 (필요한 JSL과 함께) JMP에서 사용할 수 없는 데이터를 가져오는 데 사용할 수 있습니다.
강연에는 두 가지 스크립트 예제가 사용되었습니다. 첫 번째는 함수 이미지를 사용하여 데이터 테이블에 (x,y) 점을 배치한 후 모델을 맞추고 예측 공식을 저장했습니다. 이를 통해 원하는 대로 함수에서 데이터를 생성할 수 있었습니다.
두 번째 예에서는 분포의 밀도를 스케치하여 먼저 수학적 표현을 도출할 필요 없이 분포에서 샘플링할 수 있도록 했습니다.
