在当今世界，时间、效率和效益都非常重要。
由于数据量持续增长，以省时、高效且有效的方式分析数据并确保数据可追溯性至关重要。为此，我们选择 JMP 作为首选的统计分析软件，并实施了一个基于 JSL 的脚本，用于在检测方法开发过程中的技术性能研究 (TPV) 中分析数据。TPV 研究是与申报相关的性能研究，用于证明产品在多个性能指标上的性能。产品开发过程中最多需要进行 30 项 TPV 研究来验证产品性能。
我们编写了一个包含多个内置脚本的 JMP 数据管理和分析脚本，并在 JMP 中进行了验证，以便使用相应的 JMP 平台可视化和计算数据，并生成与提交相关的文档输出。
该演示文稿展示了脚本如何实现流程自动化，从而帮助技术人员在日常工作中进行检测方法的开发。在列举了这种方法的优缺点之后，演示文稿还通过一段视频演示了如何尝试弥补这些缺点，并展示了脚本的工作原理。
我们希望通过这张海报向您展示，我们如何通过数据分析、提高数据质量和数据完整性来节省检测方法开发时间，从而更快地将产品推向市场。我叫Anika Cobernuss-Rahn，在罗氏诊断公司从事检测方法开发工作，担任血液筛查产品的产品维护负责人。
我叫布里塔·西尔伯萨克，也曾在罗氏诊断公司工作。我是一名高级科学家，负责领导JMP检测开发支持团队。我想以塞内卡的一句话作为我们海报展示的开篇：“不是我们拥有的时间太少，而是我们浪费的时间太多。如果你懂得如何利用时间，生命其实很漫长。”
在当今世界，时间是极其宝贵的资源。我们从事检测方法开发，一直在寻找一种能够高效、有效地分析不断增长的数据量的方法。我们几年前开始的这段旅程，可以比作航天飞机的飞行。航天飞机需要大量的能量才能进入太空，而进入太空的方式也多种多样。我们在检测方法开发中运用自动化数据分析的方法，与以下五张图片所描述的类似。
我仍然清晰地记得以前用Excel表格分析数据的日子。我花了很长时间才做出满意的图表，并找出数据分析中的复制粘贴错误或公式错误。我花费了大量时间分析和检查数据，以避免和纠正错误。
不仅我一个人遇到这个问题，我的很多同事也一样。因此，我们开始寻找解决方案，最终发现自动化数据分析可以减少工作量，简化流程。我们寻找的软件必须满足一些特定要求。我们希望能够像使用 Excel 表格一样查看数据，轻松进行统计分析，并快速便捷地创建和修改所需的图表。能够编写小型程序似乎也很有帮助。这就是我们选择 JMP 软件的原因，而我们的旅程也由此从航天飞机的发射开始。
正如我之前提到的，航天飞机需要大量的能量才能成功进入轨道。这意味着它需要足够的燃料，这些燃料储存在不同的燃料箱中。同样，我们也需要大量的精力来实现JMP中数据分析的自动化。这种精力来自我们的分析方法开发团队，他们认同我们的想法，支持我们，并且也必须负责自动化流程的实施。
我们重点介绍了自动化带来的优势。我们也展示了数据分析自动化如何影响项目进度。自动化不仅避免了错误，还显著缩短了分析所需时间。此外，自动化还提高了数据的完整性和质量。在介绍该软件并展示一些示例后，检测开发团队决定使用 JMP 软件进行数据分析。正是由于这一决定，我们的航天飞机才能顺利开启太空之旅。
软件或脚本的价值取决于其使用方式。我们如何才能说服同事们改变长期以来的数据分析流程？我们尝试通过演示 JMP 的快速计算和图表创建功能来激发同事们对它的兴趣。我们提供培训课程，教授他们常用的分析方法，并解答他们的疑问。此外，我们还成立了一个 JMP 高手团队，成员均是经验丰富的 JMP 用户。他们的目标是帮助用户解决数据分析过程中遇到的任何问题。
我们航天飞机的最后一个动力提升点在于我们的JMP高级用户团队，该团队除了负责JMP支持工作外，还参与了其他项目。他们往往没有时间在日常工作之余参加JMP培训课程。因此，我们建立了一个JMP高级用户网站，内容如下。
首先，引入所有高级用户，以便将支持工作量分配给所有高级用户。其次，培训课程的培训材料已公开，用户可以在无需高级用户协助的情况下，随时获取培训。第三，创建用于评估特定分析主题（例如灵敏度或线性度）的速查表。这使用户能够自行进行分析。
第四，我们还制作了简短易懂的JMP特殊功能培训视频，例如数据表连接、重新编码或文本分列等。最后，我们希望建立一个JMP脚本俱乐部，让对JSL语言感兴趣的人聚集在一起。这样，大家就可以分享知识，并在编写脚本时寻求帮助。此外，我们还会收集其他用户的脚本需求，并将其添加到愿望清单中，以便为JMP脚本编写者提供更多提升脚本编写能力的机会。
我们的航天飞机已成功进入轨道。
然而，为了确保其在太空持续成功飞行，数据自动化程度需要进一步提高。这意味着必须维护现有脚本并编写新的脚本。我们还希望将脚本用于技术性能研究（简称TPV研究），这些研究是评估产品各项性能指标所必需的。为此，需要对脚本进行验证。
为了处理这些任务，我们组建了一个 JMP 脚本团队，负责维护现有脚本并在必要时进行修改。他们还将新项目集成到现有脚本中，并开发可用于其他数据分析的新脚本。至此，我们数据分析自动化的历程告一段落。脚本的使用现已成为我们数据分析流程的一部分。这不仅规范和简化了我们的分析报告，还降低了出错的可能性。
然而，这段旅程尚未结束。正如海报中所述，我们仍将面临诸多变化，例如对数据兴趣的下降，导致人们逐渐依赖他人支持，以及统计学知识和兴趣的衰退。以下视频展示了一个示例脚本。
我们的脚本可以分为三个部分。第一部分是用户导入。它包含两个用户输入框，提示用户输入有关检测研究的详细信息以及数据文件的位置。缺少这些信息，脚本将无法运行。
第二部分是创建数据表。所有文件都已合并到一个数据表中，并进行了初始计算。用户可以执行的内置脚本已保存在左上角。这些内置脚本因研究而异，可在数据合并后执行。如果用户需要进行其他计算，他们也可以使用包含所有数据的数据表。
第三部分也是最后一部分是脚本的输出结果。脚本生成的报告保存在输出文件夹中，供用户用于文档记录。
通过我们在海报中展示的这些步骤，我们能够缩短检测方法的开发时间，并提高数据的完整性和质量。因此，我们可以更快地将检测方法推向市场。感谢您关注并对此主题感兴趣。如果您希望使用 JSL 语言实现数据分析的自动化，我们祝您一切顺利。
