Ein Bild sagt bekanntlich mehr als tausend Worte, und die mit dem JMP Graph Builder erstellbaren Grafiken sind wahre Kunstwerke, die dem Betrachter überzeugende Informationen vermitteln. Diese Präsentation zeigt, wie Sie mit dem Graph Builder beliebte und ansprechende Diagrammansichten erstellen. Basierend auf den beliebten „Pictures from the Gallery“-Beiträgen präsentiert die Gallery 9-Präsentation neue Ansichten und Tricks der neuesten JMP-Versionen. Sie stellt verschiedene gängige Diagrammformate aus verschiedenen Branchen vor, deren einfache Erstellung in JMP Ihnen vielleicht noch nicht bekannt war. Ansichten wie Swimmer-Lane-Diagramme, Donut-Diagramme, Delaunay-Triangulation, erweiterte Overlay-Diagramme und vieles mehr werden vorgestellt, um Ihren Diagrammen und Berichten neuen Schwung zu verleihen!
Herzlich willkommen! Hier sind die Bilder aus Galerie 9. Mein Name ist Scott Wise, und ich freue mich sehr, Ihnen eine weitere Reihe fortgeschrittener Graph-Building-Ansichten zu präsentieren. Bevor wir beginnen, möchte ich Ihnen etwas Inspirierendes mitgeben. Ich bin überzeugt, dass Graph Building Ihnen helfen kann, Zusammenhänge herzustellen. Inspiriert wurde ich von einer alten Wissenschaftssendung namens „Connections“. James Burke hat sie entwickelt und moderiert. Sie war genial. Er zeigte immer eine Reihe von scheinbar zusammenhanglosen Ereignissen und fragte: „Was haben diese miteinander zu tun?“ Und er verdeutlichte, wie zufällig Veränderungen oft sind. Wenn jemand in einem Bereich etwas tut, kann das dazu anregen, es auf eine völlig andere Weise einzusetzen, an die er nie gedacht hätte. Wenn Sie jemals die Gelegenheit haben, diese Sendung zu sehen, schauen Sie unbedingt mal rein!
Zu Ehren von James Burke möchte ich Ihnen heute etwas über die Verbindung zwischen Graphen und anderen Objekten erzählen und dabei genauso vorgehen wie in seiner Sendung. Was hat die Suche nach Fledermäusen in Texas mit Dreiecken zu tun? Was hat sie mit den Mustern in Buntglas zu tun? Und was hat sie mit der Rettung von Wahrzeichen wie der Kathedrale Notre-Dame zu tun? Wahnsinn! Das ist ja eine ganze Menge, nicht wahr? Ich zeige Ihnen, wie alles begann.
Ich habe mir ursprünglich nur Daten aus meiner Gegend angesehen. Ich wohne im zentralen Texas, und es gehört zu unseren Lieblingsbeschäftigungen, die Fledermauskolonien zu beobachten, wie sie in der Dämmerung aus ihren Nestern fliegen, um nachts die lästigen Insekten zu vertilgen. Wir lieben unsere Fledermäuse, und viele unserer State Parks beherbergen Fledermauskolonien in Höhlen oder unter Brücken. Die Daten habe ich vom Texas Department of Wildlife erhalten. Ich schalte mal die Überschriften ein. Ich sehe, ich habe hier einige Standorte. Unglaublich, ich habe sogar Breiten- und Längengradangaben für die Standorte. Nicht nur den Namen. Ich habe auch die Fledermauspopulation. Und sogar Bilder. Hoffentlich kann man die Bilder in eine JMP-Datentabelle importieren und als Hover-Label oder Markierung verwenden – das wäre echt cool. Aber ich habe ja schon mal ein paar Informationen.
Als Erstes sagte ich: „Zeigt mir einfach eine Karte.“ Wir haben in unseren Vorträgen schon öfter Karten gezeigt. Das gehört zu den ersten Dingen, die man in den Grundlagen lernt. Es gibt verschiedene Karten, die man verwenden kann. Diese hier ist eine Karte der US-Bundesstaaten und Landkreise. Ich habe meine Längen- und Breitengrade an den Rändern eingezeichnet. Meine Markierungen, die ich gesetzt habe, sind nach der Größe der Fledermauspopulation skaliert. Hier leben 50 Millionen Fledermäuse in San Antonio. Wahnsinn! Und hier ist eine, ganz in meiner Nähe. Das ist die Congress Avenue Bat Bridge in Austin, Texas, die über den Colorado River führt, der mitten durch die Innenstadt fließt.
Das ist eine wirklich große Touristenattraktion. Was mich aber geärgert hat: Ich wohne etwas nördlich von hier, und da führt eine Brücke über die Autobahn durch meinen Ort. Er heißt Round Rock. Unter der Neil Bridge leben 3,5 Millionen Fledermäuse, aber niemand geht hin, um sie zu beobachten, außer man ist zufällig in der Nähe, wenn sie ausfliegen. Ich habe mich gefragt: Wo gibt es sonst noch Fledermauskolonien in Zentraltexas? Es gibt tatsächlich ein Diagramm, das uns das sehr gut veranschaulichen kann. Es heißt Konturdiagramm. Ich hole mein Bedienfeld wieder hoch und zeige es Ihnen.
Hier oben befindet sich dieses Dichtesymbol in Ihrem Symbolmenü. Es zeichnet Linien um Bereiche herum, die die erwartete Fledermauspopulation darstellen, egal ob Sie die Bereiche füllen oder nur die Linien sehen möchten. In diesem Fall war meine Ausgabe die Fledermauspopulation, die ich entsprechend eingefärbt habe. Es ist logisch, dass die roten Bereiche eine sehr hohe Fledermauspopulation in San Antonio repräsentieren. Weiter westlich liegt die Frio-Fledermaushöhle mit 12 Millionen Fledermäusen. In diesem Gebiet, etwa anderthalb bis zwei Stunden südlich von mir, gibt es größere Fledermauspopulationen als hier oben, eher im grünen Bereich. Das leuchtete mir ein. Ich dachte: „Ich möchte weitere Punkte in mein Diagramm einfügen. Vielleicht kann ich dieses Konturdiagramm verwenden, anstatt ein Modell zu erstellen, um herauszufinden, welche Fledermauspopulation ich an einem bestimmten Breitengrad und Längengrad innerhalb dieses Gebiets erwarten kann.“ Das habe ich getan und diese weiteren Punkte hinzugefügt.
Ich blende diese Punkte jetzt ein und schließe sie auch wieder ein. Wie Sie sehen, habe ich ihre Position anhand ihrer Kontur geschätzt. Jetzt habe ich mehr Punkte. Was erwarte ich in Mason, Texas? Ich gehe von 5.800.000 Punkten an diesem Standort aus. Das ist wirklich eine clevere Art, Punkte zu nutzen. Ich habe mir das hier genauer angesehen, und da sind all diese Steuerelemente. Das sind Ihre Element-Panels hier unten. Manchmal erreichen Sie sie auch per Rechtsklick unter dem Diagramm. Aber normalerweise nutze ich diesen Weg, um schneller und vollständiger zu sein. Hier kann ich einiges machen? Ich wusste, dass ich die Anzahl der Ebenen ändern und die Form der Elemente anpassen kann.
Hier ist die Alpha-Version. Schaut mal, was passiert, wenn ich das ganz nach unten schiebe. Ich weiß zwar nicht, wie die entstehen, aber es sieht ganz so aus, als würden Dreiecke erzeugt, oder? Dreiecke bauen, Dreiecke bauen und irgendwie diese Konturen darin erzeugen. Das hat mich echt neugierig gemacht. Was hat das mit Dreiecken zu tun? Also habe ich in der Community nach Konturdiagrammen gesucht. Und siehe da, ich bin auf einen tollen Blog gestoßen. Der Beitrag stammt noch aus JMP 15, als Dan Schikore viele zusätzliche Elemente für Konturdiagramme und den Graph Builder eingeführt hat. Dan Schikore und Xan Gregg sind unsere Experten für Visualisierungsentwicklung.
Er hat diesen wirklich hervorragenden Blogbeitrag geschrieben. Wenn ich hier im Blog nachsehe, habe ich etwas über die Verwendung von Dreiecken zur Berechnung der Konturen gelesen. Hier ist ein kleines Diagramm, in dem er diese Dreiecke mit der Kontur im Hintergrund eingezeichnet hat. Er hat sogar einen Link eingefügt, und zwar zu einem Wikipedia-Artikel, der die Methode zur Erstellung dieser Konturen beschreibt. Delaunay, wenn ich das richtig wiedergebe, verwendet Triangulation. Dabei nimmt man Punkte, verbindet diese Punkte mit Dreiecken und zeichnet einen Kreis, dessen Umfang die Punkte umschließt. Daraus erhält man dann die Konturlinien. Auf die statistischen Details gehen wir jetzt nicht ein. Ich finde das ziemlich faszinierend.
Aber wir werden versuchen, die Dreiecke zu speichern. Sie sehen toll aus und erinnern mich an Netzwerkdiagramme. Ich dachte: „Die möchte ich unbedingt speichern!“ Im Graph Builder habe ich keine Möglichkeit dazu gefunden. Aber in der alten Benutzeroberfläche für Konturdiagramme (unter „Diagramme“, nicht unter „Graph Builder“, aber es ist eine ältere Version) kann man das Konturdiagramm erstellen. Man füllt einfach den Dialog aus. Ich habe das gemacht, und wie Sie sehen, erhalte ich dasselbe Ergebnis wie vorher. Diesmal gibt es aber unter dem roten Dreieck zusätzliche Speicherfunktionen, mit denen man die Triangulation speichern kann. Wie sieht das aus? Kann ich damit ein Diagramm erstellen? Ich habe es gespeichert, und voilà! Es ist eine gestapelte, sortierte Datentabelle mit den Koordinatenpositionen sowie Längen- und Breitengraden.
So, jetzt ist alles für Dreieck eins da. Ich sagte: „Cool!“ Wenn ich den Graph Builder aufrufe, kann ich wohl meine Breitengrade auf der Y-Achse und meine Längengrade auf der X-Achse eintragen. Ich könnte vielleicht eine Überlagerung über dem Dreieck einfügen. Mal sehen, ob wir hier ein paar Linien hinzufügen und sie verbinden können. Ich weiß, dass es sich um Zeilenreihenfolgen handelt, also klicke ich darauf. Fast geschafft, aber leider nicht ganz. Schau dir mal eine an. Es sieht so aus, als würden nur die Linien für zwei Seiten meines Dreiecks gezeichnet. Ich möchte das Dreieck schließen, damit es besser sichtbar ist. Mir ist aufgefallen, dass ich nur diese Tabelle ein bisschen anpassen muss.
Für Dreieck eins habe ich mir überlegt: Die erste und zweite Zeile bilden die erste Linie, die zweite und dritte die zweite. Das Programm wusste aber nicht, wie man die Linien wieder verbindet und die Form schließt. Deshalb habe ich die Koordinaten der ersten Zeile genommen und sie als vierte Zeile unter dem Dreieck eingefügt. Fertig. Jetzt habe ich alle vier Linien. Jetzt kann ich das Dreieck schließen. Ich kann es nicht nur schließen, sondern es im Kontrollfeld des Graph Builders auch füllen. So würde es aussehen, wenn es nicht gefüllt wäre.
Aber da sind diese Fülllinien hier unten. Auf diesen Fülllinien füllt man einfach. Diesmal fülle ich unten, und jetzt habe ich ein wunderschönes Kunstwerk. Es erinnerte mich an Buntglas. Es erinnerte mich an Muster und Mosaike und so etwas. Ich starrte es an und begann, ein Muster zu erkennen. Siehst du auch ein Muster? Es ist wie bei 3D-Puzzles. Vielleicht erkennst du es ja auch. Ich sehe ein Muster. Ich habe beschlossen, ein paar Dreiecke zu entfernen, damit man das Muster besser sieht.
Schauen wir uns das mal an. Da haben wir es. Ein wunderschönes, fledermausförmiges Mosaik/Glasbild. Einfach traumhaft anzusehen. Präsentiert von meinem besten Gast, der uns die Heimat der Fledermäuse in Zentraltexas zeigt. Ist das nicht toll? Und jetzt kommt der Zusammenhang: Ich saß da und dachte: „Wofür könnte man das verwenden?“ Natürlich könnten wir es in jeder Galerie ausstellen, oder? Deshalb ist es ja auch in den Galeriebildern zu sehen. Aber gäbe es vielleicht noch bessere Verwendungsmöglichkeiten? Ich fragte mich: „Wo könnte ich das sonst noch einsetzen?“ Dann las ich von der Wiedereröffnung der Kathedrale Notre-Dame.
Vor einigen Jahren gab es einen furchtbaren Brand. Er zerstörte große Teile der historischen Kathedrale Notre-Dame in Paris, die inzwischen wieder aufgebaut wurde. Ich erinnere mich, dass in dem Artikel viel darüber diskutiert wurde, wie historisch korrekt die Reproduktionen sein sollten, da einige Kunstwerke, darunter Mosaiken, beschädigt oder verbrannt waren. Notre-Dame ist ja im Laufe der Jahrhunderte so alt wie die Stadt selbst. Ich erinnere mich, dass der Pariser Bürgermeister vorgeschlagen hatte: „Hey, vielleicht könnte man oben etwas Moderneres anbringen, zum Beispiel ein schönes Mosaik oder eine Gedenktafel mit den Namen der Stifter und der Pariser Persönlichkeiten!“
Natürlich wollte er sicher seinen Namen darauf sehen, vielleicht auch die Wiederwahl von Bürgermeister Pierre, so etwas in der Art. Aber das kam nicht gut an. Ich denke, sie haben die historische Genauigkeit gewahrt, egal aus welcher Zeit die Kunstwerke in die Kathedrale Notre-Dame eingeführt wurden. Aber wenn sie dafür offen sind, sagte ich: „Wisst ihr was? Ich kann euch meine Fledermaus-Glasmalerei geben, die zwei Zwecke erfüllt und sie vielleicht sogar schützen könnte!“ Denn hier hat man die Fledermaus-Glasmalerei, und dort, wenn man Licht hindurchscheinen lässt, was sieht man dann?
Mann, du kriegst das Bat-Signal! Batman kann jetzt kommen und Notre Dame in Paris vor jeder Gefahr retten. War nur ein kleiner Scherz. Aber hey, wenn du glaubst, du könntest den Verantwortlichen des Wahrzeichens deiner Stadt überzeugen, unser von Fledermäusen inspiriertes Glasfenster, das gleichzeitig als Bat-Signal dient, anzubringen, sag Bescheid. Ich komme gerne vorbei und mache das. Hoffentlich lachst du jetzt nicht zu laut. Aber wir haben dabei zwei Tipps gelernt und vielleicht konntest du dich ja auch ein bisschen inspirieren lassen.
Ein Tipp, den wir gelernt haben: Konturdiagramme sind wirklich nützlich. Sie sind im Graph Builder enthalten und werden meiner Meinung nach zu selten genutzt. Auch Linien lassen sich füllen. Wir werden das Füllen von Linien sicher noch öfter besprechen, aber es ist ein sehr gutes visuelles Hilfsmittel. Vielen Dank fürs Mitmachen. Jetzt aber zum eigentlichen Highlight: den Bildern aus der Galerie. Hier ist unsere diesjährige Version, Version 9.
Wir haben Superplots, Swimlanes, Survival-at-Risk-Plots, Donut-Plots und zwei weitere, die jetzt in JMP 18 verfügbar sind. Ich zeige Ihnen JMP 18. Das ist Overlay-Codierung und Seitenraster. Ich werde diese Diagramme nach und nach vorstellen. Fangen wir mit dem ersten an. Und jetzt möchte ich Ihnen noch ein Geschenk machen: Wie bei jeder Version erhalten Sie dieses Journal. Wenn Sie sich die Zusammenfassung ansehen, können Sie es herunterladen. Darin finden Sie die Abbildungen, meine Erläuterungen und – noch wichtiger – alle Schritte zur Erstellung des Diagramms.
Sie erhalten einen Link mit den eingebetteten Daten und können diese durch Anklicken eines Skripts reproduzieren. Üben Sie dies selbst und erstellen Sie dieselben Ansichten. Betrachten wir diese Ansicht kurz genauer. Das Superplot-Diagramm ist ein beliebtes Diagramm, das zunehmend in der Biotechnologieforschung eingesetzt wird. Es handelt sich dabei um ein Overlay-Diagramm. Sie können Rohdaten einfügen und darüber Informationen zu Gruppenstatistiken sowie gegebenenfalls eine weitere Ebene mit Gruppenstatistiken.
Man kann Gruppenmittelwerte und Gruppenmittelwerte berechnen. Die Darstellung ist sehr übersichtlich, daher auch der Name „Superplot“ – viele Informationen in einem Diagramm. Wie erstellt man so etwas? Ich zeige es Ihnen Schritt für Schritt. Hier sehen Sie meine Datenstruktur. Ich habe zwei Behandlungen, die ich kontrollieren kann, beispielsweise wo die eigentliche Behandlung stattfand. Ich habe über drei Gruppen. Ich habe die eigentlichen Daten. Dann gibt es eine Formelspalte, in der ich einfach den Spaltenmittelwert der Daten nach Behandlung und Gruppe berechnet habe.
Das ist alles bereit für uns. Ich klicke auf den Diagramm-Generator und lass uns das Diagramm gemeinsam erstellen. Ich nehme beide Datensätze auf der Y-Achse und ordne die Gruppe zuerst der Behandlung zu. Dann platziere ich die Behandlung auf der X-Achse und die Gruppe im Overlay. Noch etwas unübersichtlich. Es ist noch nicht ganz übersichtlich, aber das ist okay. Wir räumen das auf. Ich muss hier mit der rechten Maustaste klicken und ein zweites Punkteelement hinzufügen. Jetzt habe ich Punkte übereinander. Noch etwas verwirrend, bis ich anfange, Auswahlen zu treffen.
Als Nächstes möchte ich die Rohdaten für diese ersten Punkte verwenden. Dazu muss ich lediglich die Variablenauswahl öffnen und die Mittelwerte entfernen. Diese erste Punktegruppe zeigt nun die Streuung meiner Rohdaten über die Behandlungsgruppen hinweg – das ist gut. Ich schließe diese Auswahl. Die nächste Punktegruppe möchte ich etwas anders darstellen. Anstatt die Daten selbst zu betrachten, möchte ich die Mittelwerte verwenden. Jetzt habe ich viele Punkte, die alle den Mittelwert anzeigen.
Ich kann die Jitter-Beschriftung ganz unten in diesen Bereich einfügen. Ich kann die zusammenfassende Statistik auch auf den Mittelwert ändern. So, jetzt habe ich es hier. Jetzt ist es etwas schwer zu erkennen. Ich kann mit der rechten Maustaste direkt in das Diagramm klicken, ich mache das jetzt. Ich gehe einfach auf „Diagramm“ und dann auf „Markierungsgröße“. Wenn Sie die Markierungsgröße aller Punkte im Diagramm ändern möchten, können Sie das so machen und sie sehr groß machen. Was kann ich jetzt tun, um diese Ansicht übersichtlicher zu gestalten?
Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, unter den roten Hotspot (das rote Dreieck, ich nenne ihn Hotspot) zu gehen und im Menü „Diagramm-Builder“ die Legendeneinstellungen aufzurufen. Fügen wir die zweite Punktegruppe wieder hinzu. Jetzt bearbeiten wir nicht nur die Farben (die wir nicht ändern können), sondern die Markierungen. Vielleicht kann ich die Markierungen anpassen, um das Ganze übersichtlicher zu gestalten. Hier unter „A“ gehe ich auf „Markierung“. Anstelle eines kleinen ausgefüllten Punktes erstelle ich ein Dreieck. Unter dem anderen „A“ erstelle ich ein offenes Dreieck. Das ist der Mittelwert der Gruppen, und das hier sind die Rohdaten.
Für B zeichnen wir keine Punkte, sondern ein geschlossenes Dreieck als Markierung. Für das B der zweiten Punktegruppe zeichnen wir ein offenes Dreieck usw. Hier verwenden wir Rauten. Für C zeichnen wir eine ausgefüllte Raute für den ersten Punkt und eine geschlossene Raute für den zweiten Punkt. So. Markierungsgröße, geschlossene Raute. So. Das sieht schon besser aus.
Ich weiß, dass man bei den ersten Punkten auch die Streuung anpassen kann, und ich werde sie vielleicht noch etwas vergrößern. Was mir helfen könnte: Ich klicke hier mit der rechten Maustaste auf die X-Achse, gehe zu den Achseneinstellungen und füge hier direkt unter „Kontrolle“ und „Behandlung“ eine dickere Linie hinzu. Man sieht, wo der Gruppenmittelwert von A unter „Behandlung“ und „Kontrolle“ liegt. Das ist dieser leere Kreis. Man sieht, wo er unter B liegt, und dann sieht man, wo die restlichen Punkte liegen. Das ist schon mal gut. Aber geht das noch besser? Ja, das geht.
Wir können eine weitere Informationsebene hinzufügen. Ich füge Balken hinzu, und dadurch wird ein Balkendiagramm erstellt. Dieses Balkendiagramm ist allerdings nicht sehr aussagekräftig. Ich möchte den Mittelwert der Behandlungen unabhängig von der Gruppe sehen. Dazu ändere ich den Stil in Gleitkommazahlen. Ich aktiviere eventuell Fehlerintervalle und schaue mir den Standardfehler an. Jetzt sehen Sie, dass die Daten nach Gruppen aufgeschlüsselt sind. Natürlich muss ich hier in den Variablen noch einiges anpassen. Ich kann die Daten entfernen, ich kann die überlagerte Gruppe entfernen, und jetzt habe ich ein recht ansprechendes Diagramm. Ich klicke auf „Fertig“. Jetzt habe ich drei Informationsebenen im selben Diagramm. Ganz einfach zu erkennen.
Außerdem – und ich zeige Ihnen das wahrscheinlich nur einmal, weil ich das oft mache – können Sie Bilder als Hintergrund einfügen. Ich mache das jedes Mal, wenn ich Bilder aus der Galerie verwende. Ich habe dieses Bild als Hintergrund. Jetzt können Sie mit der rechten Maustaste darauf klicken und „Bild“ auswählen. Passen wir die Größe und Skalierung an, sodass das Bild das Diagramm ausfüllt. Oh, das verdeckt meine Daten, also machen wir es transparent. Vielleicht auf 0,3 oder so. Jetzt haben wir ein schönes Hintergrundbild. Natürlich können Sie die Titel und die Legendeneinstellungen ändern, einschließlich deren Position. Das ist im Prinzip alles. Das ist das Superdiagramm. Okay. Sehr cool.
So, kommen wir zum nächsten Diagramm. Das nächste zeigt Swimlanes, und dafür möchte ich meinem guten Freund Jed Campbell herzlich danken. Jed ist ein echtes Talent. Er ist ein extrem begabter Statistiker, ein JMP-Experte und Programmierer für benutzerdefinierte Skripte, aber auch ein begabter Holzarbeiter. Er vereint all diese Talente und hat gerade diese wunderschöne Schale angefertigt. Er hat sie in einem Blog vorgestellt, und ich habe den Link dazu eingefügt, damit ihr sie euch ansehen könnt. Er hat sogar einen Segmentrechner für Drechselarbeiten in JMP entwickelt, um die Schale herzustellen, und diese Ansicht mit Swimlanes erstellt. Swimlanes funktionieren genau so, wie ihr es euch vorstellt. Wenn ihr in einem Schwimmbad seid, habt ihr eure eigene Bahn. Ihr könnt in eurer Bahn schwimmen, und niemand wird euch im Weg sein.
Dadurch werden diese Swimlanes in Ihrem Diagramm erstellt. Das war besonders hilfreich für die Ringposition, da es die inneren und äußeren Radiusdimensionen lieferte. Wir können nun diese Daten abrufen. „Ring“ ist ein ordinaler Datensatz. Er hätte auch kategorial sein können, aber für die Darstellung benötigen Sie ordinale oder nominale Daten. Die inneren und äußeren Dimensionen sind kontinuierlich. Gehen wir nun zum Diagramm-Generator.
Tragen wir den Innen- und Außendurchmesser auf der X-Achse ein. Den Ring tragen wir auf der Y-Achse ein. Okay, soweit so gut. Er hat Punkte. Ich glaube, er möchte auch Linien. Und nicht nur Linien, sondern eine Stufenlinie. Der Verbindungstyp ändert sich hier von Linie zu zentrierter Stufe. Oh, das ist gut. Es scheint innerhalb der Swimlane gut zu funktionieren, also können Sie sie füllen. Dies wäre eine Füllung zwischen den Zeitpunkten. Es sieht so aus, als ob die Grafik das tut, was ich wollte. Ich werde diese Dinge auf unserem Bildschirm nur noch etwas dunkler machen. Aber sehen Sie sich an, was passiert, wenn ich beginne, Gitterlinien hinzuzufügen. Es liegt nicht an der X-Achse. Das sieht ziemlich gut aus.
Wenn ich jetzt unter die Y-Achse gehe und in den Achseneinstellungen versuche, eine Gitterlinie hinzuzufügen, sehen Sie, was passiert. Sie können es schon in der Vorschau sehen. Es wird eine Linie direkt neben der Ringnummer gezeichnet. Das möchte ich nicht. Das sind nicht die Schwimmbahnen. Die Seile sind nicht da, wo ich sie im Pool haben möchte. Um das zu ändern, gehe ich einfach zurück zu den Achseneinstellungen. Jed hat mir gezeigt: Wenn man hier auf „Teilstriche anzeigen“ klickt, kann man statt einfacher Markierungen auch Teiler einfügen. Hier ist ein kurzer Teiler. Sehen Sie sich das an. Dadurch werden die Schwimmbahnen angezeigt. Okay, und jetzt haben wir die richtige Ansicht.
Man könnte jetzt ein Bild seiner wunderschönen Bowl einfügen, aber eigentlich brauchte er genau das, um diese Bowl zu bauen und die richtigen Swimlanes für eine optimale Sicht zu realisieren. Also, Swimlanes. Danke, Jed, für diesen Beitrag. Schaut doch mal auf seinem Blog vorbei.
Overlay-Codierung. Echt witzig! Ich habe gerade die neuen Funktionen von JMP 18 entdeckt. Früher, also in Version 17 und den Vorgängerversionen, hat man oft zu viele Elemente in die Diagramme eingefügt. Wenn man dann das Overlay-Element verwendet hat, wurden die Farben oder der Stil der eigentlichen Darstellung überschrieben. Das wurde in Version 18 behoben, und ich habe die perfekten Daten gefunden, um das zu veranschaulichen. Sie zeigen, was mit Overlay-Codierung alles möglich ist.
Dies ist die Eisbildung auf den Großen Seen zwischen Kanada und den USA. Sie ist einer der Faktoren, die Forscher untersuchen, um die Auswirkungen des Klimawandels auf die Erderwärmung zu messen. Gibt es im Winter weniger Eis? Ähnlich verhält es sich mit dem Michigansee. Wie Sie sehen, musste ich die Daten in zwei Zeiträume unterteilen: vorher und nachher. Gut, rufen wir die Daten auf und analysieren sie. Hier ist die Eisbildung auf den Großen Seen. Für dieses Beispiel betrachten wir alle Seen.
Wir öffnen jetzt unseren Graph-Generator. Hier ist er. Ich möchte die Eisansammlung auf meinem Y darstellen. Ich möchte einen Monat. Das ist eine Ordinalzahl, und zwar eine geordnete Ordinalzahl. Ich bin mir nicht sicher, ob der 11. Monat der erste ist, denn das sind die Wintermonate, zumindest in der Nähe der Großen Seen. Juni zähle ich nicht zum Winter, aber ich schätze, irgendwann gab es dort noch Eis in den Seen. Okay, das ist gut. Was brauchen wir noch? Ich möchte das Jahr. Wir möchten separate Punkte und Linien für jedes Jahr. Das ist eine Überlagerung. Ich habe die Daten nach Jahr überlagert.
Jetzt kann ich hier mit der rechten Maustaste klicken. Ich möchte keine Boxplots. Ändern Sie das auf Boxplots. Ich möchte Punkte und die Glättungslinien hinzufügen. Unter „Punkte“ gehe ich nun zu den Diagrammelementen. Jetzt erstellen wir die Mittelwerte, was gut aussieht. Hier unten könnte ich die Konfidenzintervalle für die Glättungslinien aktivieren. Das sieht alles ziemlich gut aus. Wenn ich es mir jetzt ansehe, ist die Legende etwas unübersichtlich. Ich könnte die Legende entfernen, aber Sie sehen, dass meine Punkte und Linien die gleiche Farbe haben. Was wäre, wenn ich ein weiteres Element hinzufügen möchte? Ich habe diese Winterperiode, und sie zeigt mir die Differenz zwischen den Zeitpunkten nach dem Winter 2016 und den Zeitpunkten davor. Ich möchte diese Daten einfügen.
Na ja, kein Problem. Ich nehme einfach den Winterzeitraum und färbe ihn jetzt ein. Oh nein! Was ist passiert? Es hat die Jahresdatenpunkte übernommen und ihnen ein Symbol gegeben. Wollte ich das wirklich? Ich weiß es nicht. Aber in JMP 18 gibt es dafür eine Option. Sie befindet sich direkt im Bereich für die Overlay-Funktion. Rechtsklick und dann „Overlay-Codierung“. Es gibt eine automatische Einstellung, und ich glaube, die automatische Einstellung ist immer... Sie entscheidet zwischen Farbe und Stil. Normalerweise ist es Farbe. Aber mal sehen, welche Farbe das wäre. Ich mag Farbe nicht, weil meine Linien jetzt die Trennung zwischen den beiden verschiedenen Jahresperioden darstellen. Aber jetzt haben sie verschiedene Farben, die ich kaum erkennen kann.
Ich meine, ich könnte unter „Diagramm“ die Marker vergrößern, aber die Farben sind dann schwer zu erkennen, und ich möchte, dass alles blau oder rot ist. Wie geht das? Ich klicke mit der rechten Maustaste auf „Overlay-Codierung“. Vielleicht geht es über den Stil. Nein, das ist umständlich. Rechtsklick. Oh je, da ist ja „Keine“. Ich kann diese Option im Overlay deaktivieren und es einfach darüberlegen lassen, aber die anderen Bereiche, in diesem Fall den Farbbereich, übernehmen die Farbgebung. So ist es richtig. Ich brauche die ganzen anderen Informationen nicht in der Legende. Die kann ich vielleicht entfernen, aber so habe ich die richtige Ansicht. Das ist also ganz einfach.
Wenn Sie sich die Grafik ansehen, die ich hier eingefügt habe, sehen Sie die Achsenlinien. Ich habe hier einen kleinen Filter hinzugefügt, und jetzt können Sie mit verschiedenen Seen experimentieren: Michigansee, Ontariosee, ein Ort, an dem ich früher gelebt habe, Eriesee. Prüfen Sie, ob Sie in jedem See denselben Trend erkennen, und stellen Sie sich vor, Sie könnten mit Ihrem kleinen Eisbrecher durch das Eis fahren. Nun gut. Es zeigt sich – ich sage es nur ungern –, dass wir in den letzten acht Jahren in eine Phase mit geringerer Eisbildung eingetreten sind, was bedeutet, dass die Temperatur steigt. Okay, eine wirklich interessante Ansicht. Vielen Dank an die Entwickler für diese Overlay-Codierung. Wir können jetzt noch viel mehr Diagrammtypen erstellen.
Okay, wir haben etwa die Hälfte geschafft und sind gut dabei. Ich denke, wir können uns jetzt die nächsten Schritte ansehen. Der nächste Schritt hier ist etwas kniffliger. Genau wie beim Superplot kamen unsere Kunden vorbei und sagten: „Hey, ich möchte diese Ansicht!“ Das ist eine typische Ansicht für klinische Studien: ein Überlebensdiagramm mit den Risikozahlen darunter.
Ich habe hier ein Diagramm, das mir das Überleben dieser beiden Gruppen anzeigt. Es gibt sogar eine kleine Anzeige, die die verbliebene Populationsgröße anzeigt. Eine Person im Test hat bis zu diesem Zeitpunkt überlebt, das waren tausend Personen. Eine andere Person hat nicht einmal 600 erreicht. Ich befinde mich im blauen Diagramm im Standard-Modus, als wahrscheinlich nur noch drei bis vier Personen übrig waren. Das ist eine wirklich übersichtliche Darstellung. Sie entsteht durch das Übereinanderlegen mehrerer Diagramme in einem Fenster. Das lässt sich erstellen.
Wenn Sie ein Produkt wie JMP Clinical verwenden, sind solche Berichte standardmäßig in die automatischen klinischen Berichte integriert, die Ihnen bei der Datenanalyse und -auswertung helfen. Sie können dies aber auch direkt in JMP tun, und ich zeige Ihnen, wie. Wenn die Daten noch nicht aufbereitet sind, sondern Sie beispielsweise nur über Rohdaten wie diese verfügen, gibt es eine praktische Plattform – vielleicht nicht dort, wo Sie sie vermuten –, mit der Sie eine Überlebenskurve erstellen können.
Für Interessierte: Es geht um Analyse, Zuverlässigkeit und Überleben. Hier ist es. Es heißt Überleben. Die Zeitangabe bezieht sich auf meine Zeit. Die Behandlungsmethode ist meine Gruppierung. Bei solchen Diagrammen kann man einen Indikator dafür verwenden, ob etwas in diesem Zeitraum überlebt hat oder nicht. Das nennt man Zensierung. Man sieht das auch bei der Zuverlässigkeit. Wir klicken darauf, und das dient nur dazu, dieses Diagramm zu erstellen. Es sollte ziemlich ähnlich aussehen. Es ist ein zackiges Diagramm. Es ist nicht glatt, aber es ist dasselbe. Aber wo sind die Risikozahlen?
Nun, die Daten befinden sich in den drei unteren Tabellen. Wenn ich eine davon öffne, sehen Sie die Anzahl der gefährdeten Personen. Mir fiel aber auf: „Oh, ich habe ja noch Zeit- und Überlebensdaten in dieser Tabelle.“ Wenn Sie Berichte mit Tabellen geöffnet haben, können Sie mit der rechten Maustaste klicken und eine kombinierte Datentabelle erstellen. Dadurch werden alle ähnlichen Datentabellen, die im Berichtsfenster geöffnet sind, übereinander gestapelt. Da ist die Standardtabelle, die Testtabelle und die kombinierte Tabelle. Mich interessieren vor allem die Standard- und die Testtabelle, deshalb habe ich sie gespeichert. Daher stammen diese Daten, und daher können Sie auch die Informationen für Ihre Überlebenskurve entnehmen. Falls Ihnen die vorhandene Kurve nicht gefällt, können wir eine neue erstellen.
Ich habe das bereits gespeichert. In Ihrem Journal finden Sie die kombinierte VA-Lungenkrebs-Datenbank. Genau diese habe ich verwendet, und ich habe die Standard- und Testdaten aus dem Stapel beibehalten. Jetzt sollte es relativ einfach sein, da ich meine Diagrammdaten nun in meiner Tabelle habe – meine Risikodaten, die ich zu einem Diagramm zusammenfassen kann. Gehen Sie zum Diagramm-Generator. Jetzt trage ich das Überleben auf der Y-Achse und die Zeit auf der X-Achse ein und verwende die Gruppierung für die Überlagerung. Entfernen wir die Punkte, für die ich Glättungsfunktionen verwendet habe. Mit drei Klicks habe ich die Ansicht neu generiert. Ganz einfach. Darunter kann ich dann die Gruppierung einfügen.
Denk dran, die Gruppe entsprach meiner Behandlung, egal ob Standardbehandlung oder eine andere Therapieform. Ich trage die Überlebensdaten nicht auf der Y-Achse ein, sondern darunter. Dadurch entsteht ein geteiltes Diagramm, was ganz praktisch ist. Man könnte die Daten auch getrennt halten. Es gibt hier auch eine kleine Einstellung für den Abstand im Diagramm. Da ich jetzt zwei Datenpunkte habe, kann ich die Linie zwischen ihnen etwas dicker machen. Das ist nur so ein kleines Extra.
Aber ich sehe mir das jetzt an, es werden Punkte angezeigt. Nun, das sind noch nicht die Zahlen. Wie füge ich die Zahlen hinzu? Um die Zahlen anzuzeigen, gehe ich unter das kleine rote Dreieck unter dem Punktelement. Ich wähle „Formspalte festlegen“. Ich stelle sicher, dass „Gefährdet“ ausgewählt ist. Jetzt habe ich die Zahlen für die gefährdeten Personen. Ich klicke hier mit der rechten Maustaste unter „Markierungsgröße“ und vergrößere sie. Das ist super. Man kann die Punkte verschieben, sie werden nach oben und unten verschoben, und ich kann sie ganz nach links verschieben, und jetzt sind sie alle in einer Zeile.
Hier werden die Daten übereinandergelegt, um es deutlicher zu machen. Vielleicht möchte ich darauf einen Filter anwenden. Aber genau diese Ansicht suche ich. Man könnte sagen: „Oh, das sieht unten schrecklich aus. Wie kann ich das verbessern?“ Wenn ich den Mauszeiger entlang der Achse bewege, verwandelt er sich in kleine Greifhände. Damit kann ich Elemente in diesem Bereich nach oben und unten verschieben. Ich kann damit arbeiten und sogar die kleine Rasterlinie hier oben platzieren und so lange bearbeiten, bis der Bereich etwas kleiner ist als der kleinere Bereich und der Bereich darüber. Das gefällt mir.
Jetzt muss ich nur noch, wenn ich auf „Fertig“ klicke, zu meinem lokalen Datenfilter gehen, der sich direkt unter dem großen roten Dreiecksmenü (roter Hotspot) befindet. Ich gebe hier einfach die Zeit ein und kann nun die gewünschten Zeiträume auswählen. Ich kann bei null beginnen, einige bei acht oder 18. Ich versuche, die Zeiträume etwa alle zehn auszuwählen und so das Diagramm zu erstellen. Das habe ich bereits erledigt. Es ist sogar in den Daten hinterlegt. Ich habe ein Bild importiert und Achsenlinien hinzugefügt. Jetzt können Sie hier genau die Zeiträume auswählen, die Sie im Diagramm auf derselben Skala darstellen möchten.
Wenn Sie Ihrem Diagramm eine Achsenlinie hinzufügen – und ich habe diese Gitternetzlinien hinzugefügt –, funktioniert das für beide Diagramme, da es sich im Grunde um dasselbe Diagramm handelt. Sie wurden einfach übereinandergelegt und teilen sich die Achsen. Es sind zwei verschiedene Diagramme, die sich dieselbe Achse im selben Fenster teilen. Das ist eine wirklich interessante Ansicht, und ich freue mich, dass wir diese Herausforderung meistern konnten. Vielleicht ist das auch für Sie hilfreich. Egal, was Sie betrachten, etwas, das sich im Laufe der Zeit entwickelt – dieses Diagramm könnte sehr nützlich sein. Es müssen keine klinischen oder biotechnologischen Daten sein. Es könnten beispielsweise Garantiefälle sein. Es könnte alles sein, was im Feld oder in einem Labor anfällt.
Okay. Das war unser Risikodiagramm. Schauen wir uns nun die Seitenraster an. Hier ist eine weitere Funktion, die nur in JMP 18 verfügbar ist: Wenn man mehrere Diagramme in einem Raster vergleicht, möchte man oft, dass die Achsenskalen erhalten bleiben, da man lediglich nach Trends sucht. Man versucht nicht, die Daten zu kombinieren oder die Werte bzw. deren Größenordnung zu vergleichen. Man sucht einfach nur nach Trends. Das war vorher ohne Anpassungen sehr schwierig.
Ich zeige Ihnen, wie das aussieht. Ich habe alle Kaffeeexporte nach Ländern aufgelistet. Darin ist auch vermerkt, wie viel Kaffee exportiert bzw. konsumiert wird – alle diese Informationen sind enthalten. Das war ein wirklich gutes Beispiel dafür. Ich öffne es. Ich habe meinen Diagramm-Generator. Ich nehme meine drei Ausgaben und trage sie alle auf der Y-Achse ein. Anstelle von Punkten wähle ich eine Linie. Ich sortiere die Daten nach Jahren. Hier sind meine Jahre, mit Blick auf die Anbausaisons. Das gefällt mir, aber ich möchte die Daten nach Ländern aufschlüsseln. Hier unten ist der Button „Seite“.
Okay, ich erstelle jetzt verschiedene Ansichten pro Seite. Sie werden einfach übereinander gestapelt. Ich klicke jetzt auf „Fertig“. Dann klicke ich mit der rechten Maustaste und aktiviere den lokalen Datenfilter. Schauen wir uns mal ein 2x2-Raster mit einigen meiner Lieblingsländer an. Brasilien, ein großartiger Kaffeeproduzent und -konsument. Costa Rica, ich beziehe viel Kaffee aus Costa Rica. Ich mag dunklen Röstkaffee. In Costa Rica gibt es guten dunklen Röstkaffee. Ich füge auch meine zweite Heimat, die Philippinen, hinzu, und Vietnam, einen der aufstrebenden Kaffeeproduzenten.
Ich habe jetzt diese Ansichten. Sie können hier oben mit der rechten Maustaste klicken und „Ebenen pro Zeile“ auswählen. Nehmen wir zwei. Jetzt habe ich ein Raster. Das ist praktisch, da jedes Land seine eigene Achse hat. Vor JMP 18 sah es so aus. So sah es aus. Alle Länder mussten sich die größte Achse teilen, nämlich die für Brasilien, die von null bis 50.000 oder mehr reicht.
Also, in Costa Rica ist gar kein Trend erkennbar. Auf den Philippinen sieht man einen Trend. In Vietnam ist ein leichter Trend erkennbar. Für die Trendanalyse ist das aber nicht wirklich hilfreich. Man muss hier auch nichts erzwingen. Mit einem Rechtsklick hier kann man die Option „Seitenachsen verknüpfen“ auswählen. Das ist neu in JMP 18. Wenn die Option „Replizierte Seitenachsen“ aktiviert ist, wird sie über das gesamte Raster verteilt. Man kann dann festlegen, ob die X-Achse, die Y-Achse oder keine der Achsen gemeinsam genutzt werden soll. In diesem Fall ist die X-Achse die einzige gemeinsame Achse, da alle die gleichen Jahreszeiträume hatten. Jetzt habe ich es verstanden, und die Anzeige ist wieder so, wie sie standardmäßig angezeigt wurde. Jetzt kann ich Trends unabhängig von den Zahlen erkennen. Ich weiß, dass Brasilien 3-, 5-, 10-fach und die anderen Werte aufweisen. Aber ich sehe jetzt den Abwärtstrend für Costa Rica, den stagnierenden Konsum bzw. den leichten Anstieg.
Oh mein Gott! Schau dir die Philippinen an! Unglaublich! Ab dem letzten Teil dieser Datenreihe ist der Inlandsverbrauch – die grüne Linie – gestiegen. Ich werde bald dorthin reisen und bin daher bestens vorbereitet, denn ich mag hier Kaffee. Ich freue mich schon sehr darauf, den einheimischen philippinischen Kaffee zu probieren. Der Trend in Vietnam ist deutlich steiler, sowohl was Exporte als auch die Gesamtproduktion angeht. Das ist wirklich eine tolle Möglichkeit, eine Rasteransicht zu gestalten. Die von mir eingefügte Version enthält natürlich Bilder, und ich habe für jedes Land ein schönes Bild hinzugefügt, sodass sie noch ansprechender wirkt.
Okay, wir sind fast am Ende. Ich denke, wir liegen zeitlich gut im Plan. Schauen wir uns jetzt das letzte Diagramm an: ein Ringdiagramm. Das ist eine Variante des Kreisdiagramms. Ich finde es eine nützliche Alternative zu den klassischen Kreisdiagrammen. Wenn man nicht zu viele Kategorien hat und diese alle ausreichend präsent sind, eignet es sich hervorragend, um einen Filter für ein anderes Diagramm auszuwählen. Ich habe dazu ein paar wirklich interessante Daten. Ich zeige euch jetzt, wie man ein ganz einfaches Dashboard erstellt. Wenn wir hier zum Beispiel auf „glasierte Donuts“ klicken, möchte ich die Aufschlüsselung nach Generationen sehen. Geht das?
Mache ich euch mit meinen Donuts etwa Appetit? Wahrscheinlich schon, also entschuldigt bitte. Aber mal ehrlich, wer mag denn keine Donuts? Ich habe da mal eine tolle Datensammlung zum Donut-Geschmack verschiedener Generationen gefunden. Die haben während der Pandemie eine große Studie dazu gemacht. Keine Ahnung, wie die das mit den ganzen Leuten online hinbekommen haben. Die haben die Leute einfach gefragt, welche Donuts sie am liebsten mögen. Und dann haben sie die Ergebnisse in Prozentwerten ausgewertet. Von den Babyboomern bis zur Generation Z.
Ich erwähne es hier immer wieder: Ich habe eine Wertesortierung vorgenommen. Ich könnte die Sortierung individuell anpassen, sodass die Babyboomer beispielsweise am Ende meiner Diagramme erscheinen. Ich habe diese Sortierung also festgelegt. Jetzt wird es ganz einfach. Wir erstellen zwei Diagramme. Das erste wird das bereits erwähnte Kreisdiagramm sein. Ich füge den Datentyp hinzu. Einfach „Text“ auf der X-Achse und die Prozentwerte auf der Y-Achse. Hier kann ich mit der rechten Maustaste klicken und zu einem Kreisdiagramm wechseln, oder man wählt einfach das Kreissymbol oben aus. Ich mag diese Art von Kreisdiagramm nicht. Ich erstelle ein Ringdiagramm. Da ich diese Prozentdaten habe, kann ich unter „Beschriftungen“ die Beschriftung nach dem Prozentsatz der Gesamtwerte auswählen. Ganz einfach.
Insgesamt mögen 30,7 % glasierte Donuts. So sieht ein glasierter Donut aus. Ich habe die Beschriftungen etwas übersichtlicher gestaltet. Diagramm 1, das ist mein Ringdiagramm. Können wir jetzt etwas mit den Balkendiagrammen machen? Ich gehe zum Diagramm-Generator. Wir erstellen hier ein Balkendiagramm. Dafür füge ich „Generation“ auf der Y-Achse und „Prozent“ auf der X-Achse hinzu. Hier steht „Generation“ auf der Y-Achse und „Prozent“ auf der X-Achse. Ich wähle Balken aus. Es sieht noch nicht besonders interessant aus. Ich wähle jetzt die Summe. Unter diesem Prozentsatz gehe ich zu den Achseneinstellungen und kann den Stil auf „Prozent“ setzen. Das sieht richtig gut aus. Im Moment ist das Diagramm noch etwas langweilig, aber vielleicht wäre dieses Diagramm interessant, um es zu verlinken. Wenn man damit die Einstellungen in diesem Diagramm steuern könnte, wäre das super. Ich wusste zwar, dass man über Datei und dann Neues Dashboard gehen kann und dass es Vorlagen gibt und man das aus einer Vorlage erstellen kann, aber es gibt einen einfacheren Weg.
Gehe zu „Fenster“ und dann zu „Fenster kombinieren“. Die meisten kennen das nicht. Hier werden dir ein paar Daten angezeigt. Die Daten interessieren uns aber nicht. Hier ist das erste Diagramm. Ja, das möchte ich mit dem zweiten Diagramm kombinieren. Im ersten Diagramm: Filter es nach diesem Diagramm. Okay. Jetzt hast du ein fertiges Dashboard. Wir können die anderen sogar ausblenden, damit du siehst, dass es jetzt ein eigenständiges Dashboard ist. Wenn ich das richtig gemacht habe, klicke ich auf die glasierten Donuts. Unglaublich! Das hat die Wahrnehmung der Generationen verändert. Also, Kuchen-Donuts. Ich liebe Kuchen-Donuts, aber ich gehöre zur Generation X, und selbst die Babyboomer haben mehr davon gegessen. Kuchen-Donuts eignen sich aber super zum Eintunken, oder? Kennst du noch Dunkin' Donuts? Daher kommt der Name. Man hat seinen Donut in den Kaffee getunkt. Das war echt lecker. Dadurch wurde der Donut schön matschig. Deshalb brauchten Sie einen guten, festen Donut, zum Beispiel einen Kuchen-Donut.
Das würde man bei einem glasierten Donut nie wagen. Aber heutzutage scheint das nicht mehr so beliebt zu sein. Mal sehen, die mit Sahne oder Marmelade gefüllten Donuts mag ja jeder.
Und Streusel? Oh, die Generation Z liebt Streusel. Ich mag sie auch, aber das ist wohl mein inneres Kind. Streusel mag doch jeder. Und dann gibt es da noch die anderen, diese komischen Voodoo-Donuts, oder? Mit dem Speck oben drauf. Aber glasierte Donuts kaufe ich nicht. Der berühmteste glasierte Donut ist der Round-Rock-Donut. Das ist die einzige Touristenattraktion, für die wir bekannt sind. In unserer Round-Rock-Donut-Bäckerei kann man sich einen riesigen glasierten Donut holen. Texas-Größe. Hier oben gibt es sogar einen, den ich nicht esse. Sie sehen ja, ich habe ihn mit Totenkopf und gekreuzten Knochen markiert, weil man „Diät“ nicht ohne „sterben“ schreiben kann. Das ist nur so ein Sprichwort. Wer keine Donuts mag, muss tot sein. Aber leider müssen Leute wie ich, die Generation X und die Babyboomer etwas mehr auf ihr Gewicht achten. Deshalb essen wir jetzt vielleicht keine Donuts mehr. Schrecklich. Ich esse sie immer noch. Das ist cool. Das könnte man als Drehbuch speichern. Dies ist der einfachste Weg, in ein Dashboard zu gelangen und einen Ringselektor zu verwenden.
Hoffentlich hat es Ihnen gefallen.
Okay, das waren also unsere Bilder aus der Galerie. Ich verlinke euch außerdem unsere anderen Galerien in der Community. Es gibt eine Übersicht aller Galerien seit 2016 mit Links zu den zugehörigen Fachartikeln, damit ihr sie nachbauen könnt. Schaut euch Wasserfalldiagramme und vieles mehr an. Hier findet ihr einiges, und dieses Bild wird der Liste ebenfalls hinzugefügt. Wir empfehlen euch außerdem weitere Blogs und Fachartikel. Ich habe auch den Link zum JMP-Blog verlinkt, wo es viele gute Beiträge zum Thema Grafik gibt. Außerdem findet ihr hier gute Präsentationen von Xan Gregg, Dan Schikore und Dan Valente – wirklich kluge Köpfe im Bereich Visualisierung. Weitere Tutorials findet ihr ebenfalls in der Community. Besucht einfach den Lernbereich in der Community, um alle unsere Schulungen zu Visualisierung und Diagrammerstellung zu entdecken.
Wenn Sie vor einer Herausforderung stehen, die Sie im Graph Builder aktuell nicht lösen können, oder wenn Sie wissen möchten, ob wir ein anderes Element, beispielsweise ein Diagrammelement, hinzufügen würden, besuchen Sie bitte unsere JMP-Wunschliste in der Community. Dort können Sie suchen, ob Ihr Anliegen bereits geäußert wurde, und Ihre eigene Wunschliste hinzufügen. So können wir die Meinung unserer Kunden bei der Entwicklung neuer Ansichten von Diagrammen berücksichtigen.
Okay, ich verabschiede mich nun mit unseren wunderschönen Bildern aus der Galerie. Vielen Dank, dass Sie heute dabei waren, und wir hoffen, dass jeder viel Neues entdeckt hat. Viel Spaß beim Ausprobieren, Erkunden, Vernetzen und Inspirieren mit Graph Builder! Vielen Dank.
