| 스피커 |
성적 증명서 |
| 맨디 |
좋아요, 오늘 토론에 오신 것을 환영합니다. 테이블에 대해 이야기해 볼까요? 저는 맨디 챔버스이고 JMP 테스트 팀의 수석 테스트 엔지니어입니다. |
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오늘 저와 함께할 동료이자 친구는 켈시 미클라우스입니다. 그녀는 JMP 생명과학팀의 R&D 부문 시니어 매니저입니다. |
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켈시와 저는 몇 년 전부터 함께 일하기 시작했는데, 임상 제품이 제가 테스트하는 모든 것을 대량으로 소비하기 시작했기 때문입니다. |
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그래서 저는 그녀의 그룹을 꽤 잘 알게 되었고, 그들이 실행하려고 했던 다양한 것들에 대해 그들과 긴밀히 협력하게 되었습니다. |
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그리고 제가 JMP에서 실제로 테스트한 것을 고객이 실제로 사용하는 라이브 애플리케이션을 보고, 임상 제품에서 어떻게 활용할지 볼 수 있었던 것은 저에게 정말 가치 있었습니다. |
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그래서 과거에도 이 프레젠테이션을 한 적이 있습니다. 훨씬 더 길었고, 여기서 하는 게 최선이라고 생각했습니다. |
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전체 문서를 제공해 드리겠습니다. 이 녹음 파일에는 두 세트의 데이터와 zip 파일이 첨부되어 있습니다. 데이터 테이블, 스크립트, |
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저널 몇 개와 필요한 다른 것들을 준비하고, 각 응용 프로그램을 단계별로 살펴볼 수 있도록 도와주세요. 제가 보여드리지 않거나 Kecli에서 해당 내용을 보여주지 않더라도요. 충분히 가능할 겁니다. 제 화면을 여기 공유하며 시작하겠습니다. |
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오늘 제가 무슨 이야기를 할지 이해하실 수 있도록요. 말씀드렸듯이, 제가 가지고 있던 일기장을 전체적으로 보여드리자면, 테이블 조인과 테이블을 조인하는 다양한 방법에 대해 이야기할 겁니다. |
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이 부분은 자세히 설명하지 않겠지만, 기본적인 테이블 조인에 대한 내용입니다. 여기를 클릭하면, |
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노트북 실행 및 노트북 관련 주제. 그리고 테이블 메뉴에서 JMP를 처음 사용하거나 이전에 사용해 본 적이 없다면, |
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테이블 조인을 할 수 있는데, 이건 물리적 조인입니다. 이렇게 하면 테이블들이 하나로 합쳐집니다. 노트북 실행을 노트북 주제에 조인하는 거죠. |
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이 대화 상자에서 결합할 항목을 선택합니다. 매칭, 데카르트 조인, 행 조인을 통해 결합할 수 있으며, 그런 다음 테이블을 결합할 수 있습니다. 지금은 이 작업을 하지 않겠습니다. |
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시간이 많이 걸리지만, 그렇게 하면 됩니다. 그리고 여기 테이블 메뉴 아래에 있는 JMP 쿼리 빌더에 대해서도 말씀드리겠습니다. |
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이 기능은 여러 표를 하나로 합칠 수 있는 기능을 제공합니다. 3, 4, 5, 6개, 아무리 많은 표가 있더라도, 표를 합치면 모든 것을 포함하는 하나의 표를 만들 수 있습니다. 하지만 오늘은 그렇게 하지 않을 겁니다. |
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그래서 내가 |
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여기로 돌아와서 이 테이블을 닫겠습니다. |
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가상 조인이 어떻게 생겨났는지 알아보겠습니다. 먼저 테이블 조인에 대해 알아보겠습니다. |
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어떤 유형의 조인을 사용할지 결정해야 합니다. 테이블이 작다면 물리적 조인을 하는 것이 가장 쉬울 수 있습니다. 제가 보여드린 두 테이블처럼 테이블 조인만 하려면 그다지 크지 않아야 합니다. |
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3~4개 이상의 테이블을 가져오는 경우 JMP 쿼리 빌더는 테이블을 구축하기 위한 훌륭한 도구입니다. |
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모든 데이터를 같은 테이블에 저장하고 싶으실 수도 있는데, 그게 바로 원하는 바일 수 있습니다. 다만 디스크 공간만 염두에 두시면 됩니다. |
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그리고 성능도 중요하고, 따로 놓아둔 테이블 5~6개를 물리적으로 연결하면 복제본을 만드는 것과 마찬가지라는 걸 이해하세요. |
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따라서 어떤 것을 사용할지 결정할 수 있는 방법이 있습니다. 가상 조인은 JMP 13에서 도입되었으며 다음과 같은 기능이 추가되었습니다. |
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링크, 즉 공통 링크 ID를 사용하여 여러 테이블을 연결합니다. 이는 조인 없이 조인하는 개념입니다. 공간을 절약하고 데이터 중복도 방지합니다. |
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그래서... 13 버전에서는 그걸로 시작했어요. 그리고 14~15 버전에서는 고객들이 요청한 기능들을 더 추가했죠. 테이블과 행을 연결하면 동기화가 되고, 행 상태도 동기화됩니다. 열 이름을 줄일 수도 있고, 연결된 테이블을 자동으로 열 수 있는 기능도 추가했습니다. |
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동일한 열에 링크 ID와 링크 참조를 사용할 수 있게 되었습니다. 또한, 열 소스 테이블의 소스를 알려주는 간단한 호버 팁도 추가했습니다. |
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그래서 저희가 추가한 것들이 있고, 제가 직접 설정해서 보여드리려고 합니다. 제가 실제로 얻은 데이터는... |
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그냥 상상 속의 첨단 기술 회사일 뿐입니다. HR 데이터에는 보상, 직원 수, 다양성, 규정 준수 등이 포함됩니다. |
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학력, 그리고 다른 고용 요인들. 그래서 생각해 보면, 이건 연결하기에 완벽한 종류의 데이터입니다. 왜냐하면 |
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일반적으로 직원 ID와 같은 고유한 ID 변수 또는 이를 서로 연결하여 여러 곳에 있는 HR 팀의 다양한 데이터를 확보할 수 있는 것입니다. |
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그러면 이 두 테이블을 열어서 이 두 테이블을 연결하려면 어떻게 해야 할지 간단히 살펴보겠습니다. |
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여기 이 표는 직원 점수 1이고, 그 뒤에 보상 마스터 1이 있습니다. 이 표들, 즉 직원 점수 1이 제 원본 표입니다. |
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그리고 보상 마스터는 제 참조 테이블입니다. 이 테이블에서 이 ID, 이 ID 변수를 확인할 수 있습니다. 보상 마스터 테이블에도 있습니다. |
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링크 ID를 설정하겠습니다. 방법은 여러 가지가 있습니다. 열 속성으로 들어가시면 됩니다. |
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여기 아래쪽에 링크 ID와 참조가 있습니다. 가장 쉬운 방법은 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하는 것입니다. 링크 ID가 있죠. |
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그리고 여기를 보면 이 ID 키가 해당 열에 할당된 것을 볼 수 있습니다. |
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그러면 보상 마스터 테이블로 이동하겠습니다. 그리고 이 열로 이동하겠습니다. 열 속성을 사용해서도 가능합니다. |
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하지만 가장 쉬운 방법은 바로 여기 링크 참조로 가서 ID를 확인하는 것입니다. 테이블에 ID가 있습니다. 목록에 표시됩니다. 여기를 클릭하면 링크 참조가 표시됩니다. |
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아이콘을 클릭하세요. 이제 이 표에 있던 모든 열을 이 표에서 사용할 수 있습니다. 열이 매우 많은 것을 볼 수 있습니다. |
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여기서도 볼 수 있듯이 긴 열 이름이 있고, 열 이름과 여기에 참조 열이라는 것을 알려주는 식별자가 있습니다. |
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그래서 여기에 저장해 둔 간단한 표를 실행해서 이것이 보고서라는 것을 아주 간략하게 보여드리고, 이것이 가상 열 서비스 길이라는 것을 간단히 보여드리겠습니다. |
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보상 유형은 실제로 보상 표의 일부이고, 성별은 가상 열입니다. 그래서 가상 열과 표에 있는 열을 사용하여 이 함수를 만들고 있습니다. |
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제가 여러분에게 아주 빨리 지적하고 싶었던 한 가지는 이 작은 빨간색 삼각형 아래에... 여러분이 이 데이터로 작업하고 있다고 가정해 보겠습니다. |
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"아, 이 테이블 하나만 만들고 싶어요. 모든 열을 한 테이블에 다 넣고 싶어요." 여기에는 참조 데이터 병합이라는 작은 비밀 도구가 있습니다. |
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그리고 많은 사람들이 이게 정확히 뭔지 모릅니다. 하지만 원하면 클릭해서 모든 열을 병합할 수 있습니다. |
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이 테이블 말입니다. 시간 관계상 지금은 말씀드릴 수 없지만, 그 테이블이 어디에 있는지 알려드리고 싶었습니다. |
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저널에서 다시 잠깐 보여드리겠습니다. 스크립팅을 통해 가능합니다. 속성 링크 참조를 설정하고 테이블을 가리키면 됩니다. |
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링크 열을 사용하려면 이 목록을 작성하세요. 그럼 이 페이지를 아주 빨리 닫고, 실제로 사용했던 동일한 애플리케이션으로 돌아가겠습니다. |
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여기에도 저장된 스크립트가 몇 개 있고, 몇 가지 더 보여드리고 싶은 게 있습니다. 다시 직원 점수가 있습니다. 이게 제 원본 테이블입니다. |
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그리고 보상 마스터가 있는데, 이미 연결되어 있고, 여기 보시면 알 수 있습니다. 표를 다시 실행해서 보여드리고 싶은 게 있습니다. |
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이제 열 이름이 더 짧아진 것을 확인하실 수 있습니다. JMP 14에 추가된 내용을 보여드리겠습니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 열 정보 대화 상자를 열면, |
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여기에 '연결된 열 이름 사용'이라고 적혀 있는 걸 볼 수 있습니다. 그러면 이 이름들이 더 짧아질 것입니다. |
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그리고 그것은 정말 좋은 기능인데, 하루가 끝나고 누군가와 이 보고서를 공유할 때 그들은 실제로 열이 어디에 있는지 신경 쓰지 않기 때문입니다. |
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메인 테이블이든 가상 테이블이든 어디에서든 모든 데이터가 표시됩니다. 따라서 깔끔하고 보기 좋은 보고서가 제공됩니다. 스크립트는 저장되어 스크립트에서 확인할 수 있습니다. |
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참조 테이블을 보여주는 스크립트를 저장합니다. 따라서 이것을 보면 알 수 있습니다. 이 열의 출처는 알 수 있지만 |
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공유하는 사람이 꼭 알 필요는 없습니다. 그래서 행 상태 전달과 함께 추가한 또 다른 기능을 보여드리고 싶습니다. |
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아주 간단한 예를 들어보겠습니다. 이 분포를 실행해 보겠습니다. 그리고 바로 눈에 띄시겠지만, 이 분포에는 숫자가 틀렸다는 제목을 달았습니다. |
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제가 무슨 말을 하는지 말씀드리겠습니다. 직원 점수는 제 직원 데이터베이스 테이블인데, 직원이 약 3,600명입니다. |
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이건 직원에 대한 고유 참조이고, 예를 들어 현재 직원 데이터베이스라고 해 봅시다. 제 보상 마스터 테이블은 이력 테이블과 비슷하며, 12,000개의 |
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그 안에 여러 행이 있으므로 이 표에는 같은 직원에 대한 참조가 여러 개 있을 가능성이 있습니다. 예를 들어 직원이 직장을 바꾸어서 급여 인상을 받았거나, 이사를 했을 수 있습니다. |
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또는 더 이상 회사에 없는 직원이 있을 수도 있습니다. 따라서 이 표에서 이 보고서를 실행해 보겠습니다. |
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제가 정말 원하는 정보가 나오지 않아요. 여기 아래쪽을 보니 제 계산이 틀렸네요. 더 큰 계산을 했고, 제가 찾던 정보가 정확히 나오지 않았어요. |
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이것이 우리가 행 상태 동기화를 만든 이유 중 하나이고, 켈시는 실제 응용 프로그램에서도 이에 대해 좀 더 자세히 설명할 것입니다. |
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하지만 행 상태 전송을 설정하는 방법을 간단히 보여드리겠습니다. 제가 하는 일은 일괄 처리입니다. |
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선택 색상 마커입니다. 제가 하는 일은 보상 마스터에서 직원 점수로 데이터를 전송하는 것입니다. |
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이 테이블로 정보를 보내는 이유는 (죄송합니다) 제 정보가 이 테이블에서 실행되기를 원하기 때문입니다. |
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그러니까 돌아가서 그 분포를 다시 실행하면, 이제 이 분포가 생깁니다(열이 조금 다르죠). 그런데 이 분포가 생깁니다. 그리고 바로 여기 숫자를 보면, |
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저는 직원 데이터베이스의 정확한 숫자를 가지고 있습니다. 그리고 제가 보고 싶었던 것도 바로 그거였습니다. 그러니 파견과 접수는 신중하게 해야 하며, 켈시가 이에 대해 더 자세히 설명해 줄 것입니다. 하지만 이건 그 방법에 대한 간단한 예시일 뿐입니다. |
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그리고 온라인 도움말 링크가 있다는 것을 아주 빨리 보여드리겠습니다. |
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열을 가상으로 연결하고 행 상태를 표시하는 예시입니다. 단계별로 안내해 드리겠습니다. 다른 예시도 있습니다. |
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가상 조인 사용에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 이 설정에 대한 자세한 정보를 확인해 보세요. 다시 한번 말씀드리지만, 이 모든 기능은 스크립팅이 가능합니다. 행 상태와 원하는 여러 가지 설정을 바로 여기에서 스크립팅할 수 있습니다. |
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그래서 JMP 15로 넘어가면서 몇 가지 기능을 더 추가했습니다. 테이블을 자동으로 열고, 열 위에 마우스를 올려놓으면 열의 출처를 파악할 수 있는 기능을 추가했습니다. 이게 정확히 무슨 뜻인지 설명해 드리겠습니다. |
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이것들을 클릭하면, JMP 15용으로 employeemaster.jmp라는 새 테이블을 만들었는데, 이 테이블은 여전히 HR 데이터의 일부입니다. 이 부분을 좀 더 자세히 살펴보면, 이 테이블에 대해 몇 가지 지적하고 싶은 점이 있습니다. |
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링크 ID와 링크 참조가 있습니다. JMP 15에 추가된 또 다른 기능은 같은 열에 링크 ID와 링크 참조를 함께 사용할 수 있는 기능입니다. |
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그래서 여기 홈 창을 보면 열려 있는 테이블이 두 개 더 있는 걸 볼 수 있습니다. 자동으로 열린 테이블들이죠. |
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그래서 이것들을 열어서 어떻게 작동하는지 보여드리고 싶습니다. 하지만 이 직원 마스터 테이블은 |
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a... 서로 쌓아 보세요... 교육 이력 표에 연결되어 있고, 이 표는 다시 제가 예상한 해고 표에 연결되어 있습니다. 그리고 보시다시피 |
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링크 참조가 있는 직원 ID가 있고, 링크 ID, 직원 ID가 여기 있습니다. 같은 내용인데, 예측 결정에는 ID만 있습니다. |
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직원 ID 고유 데이터가 있는 테이블이 한두 개 더 있고, 그 데이터를 가져와야 하는 경우, 여기에 링크 참조를 지정하여 문자열을 계속 이어갈 수 있습니다. 간단히 보여드리자면, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 여기 이 열을 보면, |
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링크 ID가 설정되어 있고, 링크 참조도 설정되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 그리고 이 테이블이 연결된 테이블이 교육 이력 테이블이라는 것을 알 수 있습니다. |
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자동 열기와 더 짧은 이름 설정은 해 두었습니다. 행 상태를 전송하지 않으므로 아무것도 설정되지 않았습니다. 따라서 다른 두 테이블에 있는 모든 열을 제가 참조하는 테이블인 employee master에서 사용할 수 있습니다. |
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그리고 매우 빠르게, 여기에는 여러분이 사용할 수 있는 많은 열이 있고, 링크 열은 여기 아래에 그룹화된 열로 표시됩니다. |
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그래서 고객들로부터 또 다른 질문이 있었는데, 그들이 말했듯이, 이 열들이 어디서 왔는지 알려줄 수 있는 방법이 있습니까? |
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좀 더 명확해졌죠? 그래서 이 멋진 작은 호버 팁을 추가했습니다. |
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이것, 이 특정 열 장애 플래그가 예측된 종료에서 발생한다는 것을 알려줍니다. 즉, 실제로는 제 시리즈의 마지막 테이블에서 발생하는 것입니다. |
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그리고 여기로 내려가서 이 중 하나를 클릭하면 학위 프로그램 코드가 교육 역사에서 나온다고 나옵니다. |
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그러니까 이건 여러분이 칼럼을 고르거나, 어떤 플랫폼에서 운영할지 등을 선택할 때 도움이 되는 괜찮은 기능이에요. |
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하지만 이 배포를 실행하면 직원 수준을 보여주는 간단한 배포 예가 됩니다. |
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사실 제 직원 마스터 테이블에서 가져온 것입니다. 이 학위 설명은 교육 이력 테이블에서 가져온 것이고, 이 성과 평가는 예측 해고 테이블에서 가져온 것입니다. 그리고 더 자세히 살펴볼 수 있습니다. |
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여기에 있는 다른 예들 중 몇 가지. 내가 직접 만들었어 |
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대시보드의 컨텍스트 창에는 상자 그림을 보여주는 그래프 빌더가 있습니다. 여기에는 분포, 표, 그리고 열 지도가 있습니다. |
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모든 가상 열을 사용하고, 테이블의 일부 열도 사용하지만, 가상 열에도 필터가 적용됩니다. 예를 들어 여성과 전문가를 비교하고 싶다면, |
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저는 항상 이곳의 특이한 점들을 지적하고 싶습니다. 그래서 제가 여기 들어가서 여기 어딘가에 있는 두 작은 장소를 살펴보면, 보상 비율이 사람들이 어떻게 지급되는지 보여주기 때문에 제게는 매우 흥미롭습니다. |
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기본적으로, 그들이 직무 설명에 맞는 비율로 급여를 받는지 여부입니다. 그리고 이 두 가지 이상치는 |
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꾸준히 기대치를 뛰어넘는 모습을 보이는데, 아마 급여가 낮은 것 같습니다. 그래서 여기 위에 있는 것처럼요. |
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그 자체로만 보면 기대에 부응하는 경우가 거의 없어 보이지만, 약간 과다 지급되었을 수도 있고 실수였을 수도 있습니다. 어쨌든, 그런 부분들을 자세히 살펴보면 선택이 이루어지고 있다는 것을 알 수 있습니다. |
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여기요. 이 히트맵을 보면 성과 향상을 위한 비용과 교육 비용이 지출되고 있음을 알 수 있습니다. 그러니 그 사람을 교육하는 게 어떨까요? 정말 보기 좋네요. |
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그래서 그것은 |
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제가 보여드리고 싶었던 모든 것에 대해 말씀드리겠습니다. 한 가지만 더 말씀드리고 싶었습니다. 다시 한번 상기시켜 드리고 싶었습니다. 교육 역사는 예상 종료 시점에 있는 칼럼에 접근할 수 있습니다. |
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따라서 두 테이블은 서로 별도로 통신할 수 있습니다. 그리고 이 그래프 스크립트를 실행하면, |
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저는 비슷한 성과와 훈련 비용을 가지고 있지만, 학점 평균, 반 순위 등을 보고 그 두 표의 열을 조합하여 사람들이 여기서 한계에 속하는지 살펴보고 있습니다. |
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그래서 이 글을 다른 분들께 전달하려고 합니다. 제가 공유하고 싶었던 내용의 대부분이 바로 이것이었던 것 같습니다. 이제 화면 공유는 그만할게요. 그리고 이 글을 켈시에게 다시 전달하고, 나머지는 켈시가 맡아서 진행하겠습니다. |
| 켈시 J. 미클라우스 |
고맙네요, 맨디. |
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Mandy는 우리가 이 이야기를 몇 번이나 했고 실제로 이것은 두 사람의 공동 노력이었다고 말했습니다. |
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저는 JMP Clinical 및 JMP Genomics 수직 솔루션을 위한 생명 과학 그룹에서 일하고 있습니다. |
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그리고 가상 조인을 실제로 활용할 수 있는 완벽한 예를 찾고, JMP의 마지막 몇 버전에서 해당 기능이 어떻게 출시되었는지에 대해 개발 팀과 긴밀히 협력했습니다. |
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따라서 이 섹션에서는 임상 연구에 특화된 몇 가지 예를 살펴보고 행 상태 동기화를 중심으로 이 대화형 테이블 아이디어를 실제로 어떻게 활용했는지 알아보겠습니다. |
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따라서 Mandy가 언급했듯이 이제 이것이 있고, 마지막에 시간이 있다면 행 상태 동기화를 통한 가상 조인이라는 이 아이디어가 이제 JMP 임상 보고서 및 검토가 사용되는 방식을 구동하는 전체 아키텍처가 되었습니다. |
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초기 효능 및 안전성 평가와 고객과의 임상 시험 보고서를 위한 것입니다. 그리고 이러한 방식이 매우 적합한 이유 중 하나는 일반적인 임상 시험 데이터의 형식 때문입니다. |
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따라서 내가 행 상태 동기화 또는 때때로 내가 부르는 행 상태 전파와 관련된 모든 예제에 사용할 데이터 예제는 다음과 같습니다. |
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약 900명의 환자를 대상으로 한 임상 시험의 예시 데이터입니다. 약 20~30년 전에 수행된 실제 임상 시험이었습니다. |
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이런 환자들에게 蛛膜下出血과 니카르디핀의 치료를 살펴보고 있습니다. |
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임상 데이터의 가장 큰 장점은 우리가 매우 표준적인 정규화된 데이터 구조를 사용한다는 것입니다. 즉, 임상 시험의 각 구성 요소가 수집된다는 의미입니다. 이는 Mandy가 보여준 HR 데이터와 유사합니다. |
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각 테이블이 자체 콘텐츠를 가지도록 정규화되어 있으며 이를 별도로 추적할 수 있지만 가상 조인을 사용하여 포괄적인 스토리를 만들 수 있습니다. |
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따라서 내가 살펴볼 세 가지 데이터 세트는 약 900명 미만의 환자가 있는 인구 통계 표입니다. |
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임상 시험의 경우, 여기 임상 시험 환자 한 명당 한 행이 있습니다. 이를 인구통계라고 하는데, 여기에는 출생, 나이, 성별, 인종, 받은 치료, 그리고 임상 시험 기간 동안 발생한 특정 사건에 대한 정보가 포함됩니다. |
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마찬가지로, 별도의 표를 만들 수도 있습니다. 임상 시험에서는 일반적으로 매 방문 시 환자에게 새로운 약물을 투여하는 동안 발생한 부작용을 수집합니다. |
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약물이나 연구. 이 테이블에는 약 5,000개의 레코드가 있습니다. 고유 피험자 식별자는 그대로 유지되지만, 물론 중복도 있습니다. 따라서 이 테이블에는 모든 사건이나 부작용이 기록됩니다. |
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이는 저희 임상 시험에 참여한 각 환자에 대해 보고된 내용입니다. 마지막으로 실험실 데이터 세트(labs data set)도 사용하겠습니다. |
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이는 또한 우리가 불리한 사건에서 본 것과 유사한 유형의 기록 스택 형식을 따릅니다. |
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여기서는 정기적인 방문을 생각해 보겠습니다. 방문 시 여러 가지 실험실 측정을 실시하고, 임상 시험 과정 전반에 걸쳐 측정 결과를 추적하여 이상이나 그와 유사한 사항을 찾을 수 있습니다. |
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따라서 이 세 개의 표는 임상 시험 데이터를 위한 국제 CDISC 표준이라고 하는 표준적이고 정규화된 형식입니다. |
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가상 조인을 사용하는 데 아주 적합합니다. 맨디가 말했듯이, 랩 병합 테이블을 만드는 건 쉽습니다. |
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하지만 여기에는 6,000개의 실험실 레코드가 있고, 인구 통계에서 병합하면 인구 통계 설명의 모든 단일 인스턴스가 중복됩니다. 따라서 여기에 가상 조인을 설정하고 싶은데, 이는 매우 쉽게 수행할 수 있습니다. |
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인구통계 표를 만들 경우 링크 ID로 고유한 주제 식별자를 설정합니다. |
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그리고 매우 빠르게, 우리는 일반적으로 실험실 결과를 보고 그들이 속한 치료 그룹과 같은 것을 사용하여 실험실에 차이가 있는지 확인하고 싶어하기 때문입니다. |
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이제 우리는 해당 데이터를 참조하여 실험실 결과에서 치료군 간의 차이를 실제로 평가하고 살펴볼 수 있는 시각화 자료나 보고서를 만들 수 있습니다. |
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그래서 병합을 할 필요가 없었습니다. 가상 조인의 열 속성을 두 단계로 설정하는 간단한 과정을 통해 인구 통계 테이블의 계획된 ARM 열에 접근할 수 있었습니다. |
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검사실 검사 이상 소견을 살펴보는 것도 매우 쉽습니다. 임상 시험에서 방문 횟수에 따라 비정상적으로 높은 검사 결과를 보인 각 치료군 또는 치료군별 그래프는 다음과 같습니다. |
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우리는 또한 부작용에 대해 이와 동일한 유형의 분석을 수행하고 싶을 수 있으며, 부작용에서 다른 발생이 있는지도 확인하고 싶을 것입니다. |
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해당 치료군 간에도 마찬가지입니다. 따라서 이 표를 참조된 인구 통계와 연결하여, 예를 들어 니카르디핀(활성 치료군)과 위약군에서 각각 발생하는 이상 반응의 분포를 매우 빠르게 계산할 수 있습니다. |
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이제 실제로 대화해 보도록 하겠습니다. 이 데이터와 함께 보여드릴 다음 두 가지 예는 행 상태 동기화 옵션입니다. |
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따라서 Mandy의 부분에서 그녀가 열 속성에서 이제 테이블 간에 행 상태를 동기화할 수 있는 기능이 있다는 것을 빠르게 알 수 있었습니다. |
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이것이 바로 저희의 토크를 '토킹 테이블'이라고 부르는 이유입니다. 지금 그들이 소통할 수 있는 방식이기 때문입니다. 행 상태를 전달할 수도 있고, 즉, 설정된 테이블에서 특정 링크 ID에 대한 참조를 통해 해당 테이블의 정보를 참조 ID 테이블로 다시 전송할 수도 있습니다. |
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그리고 간단한 예를 살펴보겠지만, 언급했듯이... Mandy가 언급했듯이 이것이 훨씬 더... |
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때로는 위험한 사례입니다. 확실하지 않은 결과가 나올 때가 쉽기 때문입니다. 하지만 이 방법이 효과적이고 유용한 사례를 보여드리겠습니다. |
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여러분이 알아차리셨듯이, 이 분석에서, 예를 들어 부작용과 관련하여, 우리가 링크 참조를 설정한 표(ID 표)를 통해 열에 접근하고 이 표에서 치료 그룹의 차이점을 살펴보는 것은 매우 쉬웠습니다. |
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하지만 그 반대의 경우는 없습니다. 맨디가 말했듯이, 이 새로운 조인 테이블을 사용하여 예를 들어 특정 치료군의 분포를 살펴보고 싶지는 않을 것입니다. |
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실제로 여기 있는 건 숫자가 일치하지 않기 때문입니다. 5,000명의 피험자가 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 |
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인구 통계 표에는 900명 미만이 있습니다. 치료 그룹별 약 900명의 피험자에 대한 실제 분포는 다음과 같습니다. |
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다른 모든 분포와 함께 말이죠. 하지만 이제 이 표를 분석 표로 사용하거나 분석을 만들 때 목표로 삼고 싶은 때가 있습니다. |
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그리고 당신은 그것과 사실상 연결된 표에서 정보를 얻고 싶어합니다. 예를 들어 실험실과 부작용 사례 같은 것들 말입니다. |
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따라서 여기서는 실제로 이 표를 사용하여 비정상적인 검사 결과나 심각한 부작용이 발생한 사람을 이 표에 주석으로 표시하는 시각화를 만들 것입니다. |
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그리고 이제 제가 부정행위를 한 겁니다. 이 데이터를 준비했으니까요. 제 부작용 데이터에서 보실 수 있을 겁니다. |
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저는 이미 심각한 부작용이 발생한 사례를 찾기 위한 분석을 마쳤고, 심각한 부작용이었던 기록에 행 상태 마커를 주석으로 달았습니다. |
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마찬가지로 실험실 데이터 세트에서도 |
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나는 빨간색을 사용하여 주석을 달았습니다...실험실 결과에 주석을 달았습니다. |
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비정상적으로 높습니다. 예를 들어, 비정상적으로 높은 수치를 보인 모든 항목을 볼 수 있습니다. 이 부분은 대부분 빨간색으로 표시했습니다. 행 상태를 선택하고 행 상태를 제어하는 부분만 빨간색으로 표시했습니다. |
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따라서 이 두 행 상태가 있는 이 데이터를 사용하여 인구 통계 표로 돌아갈 수 있습니다. |
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그리고 뷰를 생성하다 |
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이는 임상 시험에 참여한 환자들의 연령을 사이트별로 분포한 것입니다. |
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이제 연결된 각 테이블로 돌아가면 행 상태 동기화를 통해 이 주석이 달린 정보를 가져오는 것을 제어할 수 있습니다. |
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따라서 이 옵션을 "참조 테이블이 있는 행 상태"에서 "없음"으로, "실제로 디스패치"로 변경하겠습니다. 이 경우 주의해야 합니다. 이 테이블에서 링크 참조 테이블에 알려주고 싶은 것은 마커 세트뿐입니다. |
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적용을 클릭하겠습니다 |
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그리고 여러분은 제가 인구 통계 표를 기반으로 만든 시각화에 다른 표에서 부정적인 사건을 경험한 모든 피험자의 표시가 있는 것을 자동으로 알 수 있을 것입니다. |
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이제 실험실에서도 같은 일을 할 수 있습니다. |
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발송을 선택하세요. 이 경우에는 색상만 발송하려고 합니다. |
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그리고 이제 열 속성을 제어하는 것만으로 가상으로 결합된 테이블의 정보에 접근하여 디스패치 행 상태 동기화 또는 전파를 통해 인구 통계 테이블을 기반으로 시각화 또는 분석을 구축할 수 있습니다. |
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정말 멋지네요. 정말 강력한 기능이라고 생각해요. 하지만 디스패치 옵션에는 조심해야 할 점과 함정이 많아요. |
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즉, 가상 조인이 작동하는 전체 방식은 다음과 같습니다. |
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링크 ID 테이블, 날짜... 이 경우 설정한 데이터 테이블인 인구 통계는 ID당 한 행이며 이를 사용하여 병합하거나 가상으로 조인합니다. |
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해당 사용 ID의 사본이 여러 개 있는 데이터 테이블입니다. 따라서 일대다 관계를 만들고 있습니다. 괜찮습니다. Dispatch는 다대일 관계를 만듭니다. |
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대화. 그래서 문서에는 ...이 비디오와 함께 제공된 리소스에는 많은 내용이 있습니다. |
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이 기능을 신중하게 사용하는 방법에 대한 설명입니다. 너무 상호작용적인 기능은 바람직하지 않습니다. |
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그런 다음 행 상태를 변경하기로 결정하면 혼란스럽거나 무의미해질 수 있습니다. |
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즉, 둘 다 색상과 마커로 표시했다면 어떤 행이 "이것을 빨간색으로 칠하세요"라고 말할 수 있기 때문에 무엇을 해야 할지 알 수 없습니다. |
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하지만 다른 연결된 테이블은 파란색이나 검은색으로 칠하라고 할 수도 있습니다. 따라서 다대일 병합이라는 개념을 혼합하고 너무 상호 작용하지 않도록 매우 주의해야 합니다. |
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하지만 이 예에서, 이것은 정말로 귀중한 도구였지만, 이 지점에 도달하려면 상당한 양의 데이터 조작이 필요했을 것입니다. |
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그럼 디스패치 가상 조인 예제를 마무리하고, 아마도 더 일반적으로 사용될 accept...에 대해 이야기해보겠습니다. |
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가상 조인 대화 테이블의 수락 행 상태입니다. 이 경우에는 스크립트를 사용하여 실제로 살펴보겠습니다. 가상 조인을 대화형으로 안내하는 대신 |
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행 상태 열 속성에 대한 스크립팅 결과를 살펴보겠습니다. |
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그리고 여기의 예에서 우리가 하려고 했던 것은 이 세 개의 표(다시 말해 임상 시험의 인구 통계, 부작용 및 실험실 데이터)를 사용하여 실제로 그들이 말하는 것을 만들 수 있다는 것입니다. |
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포괄적인 안전 프로필. 이것이 바로 JMP Clinical에서 고객을 위해 사용하는 정당성과 근거입니다. |
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이러한 데이터 세트를 분리하여 보관하면서도 포괄적인 단일 분석에 사용할 수 있도록 하여 별개의 것처럼 느껴지지 않게 하는 아이디어입니다. |
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이 예시에서는 인구 통계를 열고 링크 ID로 설정할 수 있도록 하겠습니다. 이는 방금 대화형으로 진행했던 것과 유사합니다. 즉, 인구 통계 테이블을 만들고 고유 주제 식별자에 링크 ID 열 속성을 생성하는 것입니다. |
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이제 끝났습니다. 여기에 링크 ID 속성이 추가되었음을 나타내는 키가 있습니다. 이제 labs 데이터 세트를 열어 보겠습니다. |
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그리고 인구 통계 테이블에 대한 링크 참조를 사용하기 위해 해당 테이블의 고유 주제 식별자에 속성을 설정할 것입니다. |
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그리고 몇 가지 옵션과 여기 있는 옵션들. 더 짧은 이름을 사용하는 속성을 보여드리고 싶습니다. 연결된 열 이름을 사용하여 이름을 짧게 줄이세요. |
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인구 통계 테이블에서 labs 테이블로 들어오는 열입니다. 여기서는 select, exclude, hide를 수락하여 행 상태 동기화를 설정하려고 합니다. |
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AE 테이블에도 이 작업을 할 겁니다. 다음 두 코드 조각을 모두 실행해 보겠습니다. |
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그러면 AE와 랩 테이블이 열립니다. 이제 디스패치 대신 여기 속성이 수락으로 설정되었다고 표시됩니다. |
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이러한 선택, 제외 및 숨기기를 통해. 마찬가지로 부작용 테이블도 동일한 허용 범위를 갖습니다. 따라서 이 경우에는 매우 신중하게 발송했던 이 발송 대신 |
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한 테이블에서 한 유형의 행 상태, 다른 테이블에서 다른 유형의 행 상태가 링크 ID 참조 테이블로 다시 전송됩니다. 여기서는 링크 ID 참조 테이블 demography가 해당 행 상태에 어떤 일이 발생하는지 브로드캐스트하도록 하겠습니다. |
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다른 두 테이블에도 적용되고요. accept 함수가 하는 일이 바로 이것입니다. 즉, demography 테이블에서 행 상태를 받아들입니다. |
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그리고 저는 실제로 여기 인구 통계 표에 스크립트만 첨부했다는 점을 약간 속였습니다. |
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그건 제가 이미 보여드린 시각화 중 일부를 단일 창에 각 테이블에 첨부한 스크립트로 설정하는 것에 불과합니다. |
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여기 여러분의 안전 프로필을 살펴보겠습니다. 환자 인구통계 정보 분포도 있는데, 이는 인구통계표에서 가져온 것입니다. |
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위약을 복용한 443명의 환자와 니카르디핀을 복용한 427명의 환자의 정확한 숫자를 보세요. |
