Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?
Le Par groupe le concept dans Jmp est tellement utile !
Vous pouvez le trouver partout. Par exemple, dans le générateur de graphiques, vous pouvez utiliser des groupes X/Y pour générer des graphiques fractionnés - et les statistiques récapitulatives donneront automatiquement les résultats corrects pour chaque graphique.
Dans les menus de la plateforme, il y a un Par option - qui divise les données en groupes et chaque groupe est analysé séparément.
Sous la couche de porcelaine, il y a plus par groupe options, comme les fonctions d'agrégation Col (par exemple Col médian (: hauteur, : sexe)) qui renvoient automatiquement des valeurs agrégées distinctes pour les groupes de lignes.
Quelle est l’amélioration que vous souhaiteriez voir ?
Veuillez utiliser un tel Par groupe options chaque fois que cela est possible.
voyons si d'autres utilisateurs trouvent plus d'endroits où Group By pourrait être utile...
ici, je veux me concentrer sur un Interpolation groupée de col fonction qui peut être utilisée dans une formule de colonne comme
New Column("interpolated", Formula(Col Interpolate(:newX, :height, :weight, by(:sex))))Il devrait générer une interpolation pour :poids par :hauteur - divisé en sous-groupes H/F dans :sexe - et utilisez l'interpolation pour calculer les valeurs @ valeurs x :nouveauX .
De la même manière, l'existant Interpoler la fonction pourrait être élevée à un nouveau niveau en fournissant un argument PAR() qui peut être utilisé pour interpoler des sous-groupes
[pour ce cas, je pense qu'un argument supplémentaire pour() est nécessaire pour préciser les groupes d’intérêt et leur ordre]
Interpolation groupée
Interpolate(myheight, :height, :weight, by(:sex), for({"F","M"}))
Cela vaut vraiment la peine de l'avoir - comme en témoigne le fait que les utilisateurs ont investi du temps pour programmer leur propre interpolation groupée pour obtenir les résultats :
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Grouped-Interpolate/mp/692358/highlight/true#M87807
Pourquoi cette idée est-elle importante ?
Par groupe est l'un des concepts qui rendent Jmp un million de fois plus utile pour l'analyse exploratoire des données qu'Excel.
utilisez ce concept à autant d’endroits que possible dans le programme.
