이전 게시물 에서는 Python을 JMP에 통합하여 JMP에서 분석하기 위해 YouTube의 비디오 대본을 스크랩하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 보여 드렸습니다. 또한 해당 게시물은 데이터를 다루는 많은 사람들이 직면하는 과제, 즉 단순히 복사하여 붙여넣는 것보다 데이터를 저장하고 재구성하는 보다 효율적인 방법을 찾는 것이 중요하다는 과제를 제시했습니다.
오늘 저는 YouTube 동영상 대본을 JMP 데이터 테이블에 직접 저장할 수 있는 Python 스크립트라는 흥미로운 업데이트를 공유하고 싶습니다. 이러한 통합은 시간을 절약할 뿐만 아니라 데이터 관리의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
JMP 18의 힘
JMP 18에는 데이터 분석을 더욱 효율적이고 사용하기 쉽게 만드는 몇 가지 새로운 기능이 도입되었습니다. 가장 주목할만한 것 중 일부는 다음과 같습니다.
플랫폼 프리셋
사용자는 나중에 사용할 수 있도록 선호하는 설정을 저장하여 반복 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 구성을 공유할 수 있으므로 보고서, 스타일 및 색상을 그 어느 때보다 쉽게 표준화할 수 있습니다.
예측 프로파일러 개선
대화형 모델 탐색 기능이 향상되었습니다.
Python과 JMP 통합
제 동료 @yasmine_hajar는 YouTube Transcripts API를 사용하여 비디오 대본을 가져와 JMP 데이터 테이블에 직접 저장하는 Python 스크립트를 개발했습니다. 스크립트는 다음과 같습니다.
스크립트 작동 방식
- 스크립트 가져오기 : 스크립트는 YouTube Transcripts API를 사용하여 지정된 동영상의 스크립트를 스페인어로 가져옵니다.
- JMP에서 데이터 테이블 생성 : "스페인어 성적 증명서"라는 새로운 데이터 테이블이 JMP에서 생성됩니다. 여기에는 텍스트 열, 전사의 각 세그먼트 시작 및 기간이 포함됩니다.
- 데이터 테이블 채우기 : 스크립트는 기록의 각 세그먼트를 반복하여 JMP 데이터 테이블의 해당 열을 채웁니다.
이 통합의 이점
- 효율성 : 성적표 획득 및 저장 프로세스를 자동화하여 시간을 절약하고 오류를 줄입니다.
- 정확성 : 수동으로 복사하여 붙여넣을 필요가 없어져 데이터 정확성이 향상됩니다.
- 사용 편의성 : JMP 18과 Python은 원활하게 함께 작동하므로 사용자는 두 가지 장점을 모두 활용할 수 있습니다.
결론
JMP 18을 Python과 통합하면 데이터 관리의 가능성이 무궁무진해집니다. 이 스크립트는 이러한 도구를 사용하여 효율성을 향상시킬 수 있는 방법의 예일 뿐입니다.
JMP와 Python의 연결을 시작하려면 초보자 가이드 인 JMP® 18에서 Python 통합 시작하기 - JMP 사용자 커뮤니티를 참조하세요.
