In meinem vorherigen Beitrag habe ich gezeigt, wie die Python-Integration in JMP verwendet werden kann, um Videotranskripte auf YouTube zur Analyse in JMP zu extrahieren. Dieser Beitrag stellte auch eine Herausforderung dar, mit der viele Menschen, die mit Daten arbeiten, konfrontiert sind: die Wichtigkeit, effizientere Methoden zum Speichern und Umstrukturieren von Daten zu finden, anstatt sie einfach zu kopieren und einzufügen.
Heute möchte ich ein spannendes Update mit Ihnen teilen: ein Python-Skript, mit dem Sie YouTube-Videotranskripte direkt in einer JMP-Datentabelle speichern können. Diese Integration spart nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Genauigkeit und Effizienz der Datenverwaltung.
Die Kraft von JMP 18
JMP 18 hat mehrere neue Funktionen eingeführt, die die Datenanalyse effizienter und benutzerfreundlicher machen. Zu den bemerkenswertesten gehören:
Plattformvoreinstellungen
Benutzer können ihre bevorzugten Einstellungen für die zukünftige Verwendung speichern und so sich wiederholende Aufgaben schneller erledigen. Konfigurationen können gemeinsam genutzt werden, was die Standardisierung von Berichten, Stilen und Farben einfacher denn je macht.
Verbesserungen des Vorhersage-Profilers
Verbesserte interaktive Modellexplorationsfunktionen.
Python mit JMP integrieren
Meine Kollegin @yasmine_hajar hat ein Python-Skript entwickelt, das die YouTube Transcripts API verwendet, um Videotranskripte abzurufen und sie direkt in einer JMP-Datentabelle zu speichern. Hier ist das Skript:
So funktioniert das Skript
- Transkripte abrufen : Das Skript verwendet die YouTube-Transkriptions-API, um die Transkripte des angegebenen Videos auf Spanisch abzurufen.
- Erstellen der Datentabelle in JMP : In JMP wird eine neue Datentabelle namens „Spanish Transcripts“ mit Spalten für den Text, den Anfang und die Dauer jedes Segments der Transkription erstellt.
- Auffüllen der Datentabelle : Das Skript durchläuft jedes Segment des Transkripts und füllt die entsprechenden Spalten in der JMP-Datentabelle.
Vorteile dieser Integration
- Effizienz : Automatisiert den Prozess der Beschaffung und Speicherung von Transkripten, spart Zeit und reduziert Fehler.
- Genauigkeit : Durch den Wegfall des manuellen Kopierens und Einfügens wird die Datengenauigkeit verbessert.
- Benutzerfreundlichkeit : JMP 18 und Python arbeiten nahtlos zusammen, sodass Benutzer das Beste aus beiden Welten nutzen können.
Abschluss
Die Integration von JMP 18 mit Python eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten für die Datenverwaltung. Dieses Skript ist nur ein Beispiel dafür, wie wir diese Tools nutzen können, um unsere Effizienz zu verbessern.
Um mit der Verbindung von JMP zu Python zu beginnen, lesen Sie diesen Leitfaden für Einsteiger: Erste Schritte mit der Python-Integration in JMP® 18 – JMP User Community
