그림 한 장이 천 마디 말보다 낫다는 말이 있듯이, JMP Graph Builder로 만들 수 있는 시각 자료는 보는 사람에게 강렬한 정보를 전달하는 예술 작품과 같습니다. 이 저널 프레젠테이션에서는 JMP Graph Builder를 사용하여 인기 있고 매력적인 그래프를 만드는 방법을 소개합니다.
인기 있는 "갤러리의 그림들" 저널을 기반으로 한 갤러리 9 프레젠테이션에서는 최신 JMP 버전에서 사용할 수 있는 새로운 보기 기능과 유용한 팁을 소개합니다. JMP에서 손쉽게 만들 수 있다는 사실을 몰랐을 수도 있는 여러 인기 있는 산업 그래프 형식을 선보입니다. 슈퍼 플롯, 오버레이 인코딩, 페이지 그리드, 도넛 플롯 등 다양한 보기 기능을 통해 그래프와 보고서에 새로운 생기를 불어넣어 보세요!
시작하겠습니다. 여러분, 갤러리 사진 시리즈 9번째, 고급 그래프 구축 보기 편에 오신 것을 환영합니다. 저는 스콧 와이즈입니다. JMP에서 16년 동안 근무하면서 그래프 관련 업무를 많이 해왔고, 이 시리즈를 계속해서 이어갈 수 있게 되었습니다. 이번 편에서는 그래프 빌더를 활용하여 구현할 수 있는 멋진 기능 6가지를 보여드리겠습니다. 그래프 빌더의 활용 범위를 더욱 넓혀보는 시간이 될 것입니다.
시작하기 전에, 여러분이 조금 생각하게 만드는 것으로 시작하는 것을 좋아합니다. 저는 그래프 만들기가 연결고리를 찾는 데 도움이 된다고 생각합니다. 이 아이디어는 제임스 버크가 만든 영국의 역사 교육 프로그램 '커넥션스(Connections)'에서 영감을 받았습니다. 이 프로그램은 역사를 통해 겉보기에는 관련 없어 보이는 사건들이 어떻게 서로 연결되어 큰 변화를 일으켰는지 보여줍니다. 저는 그래프를 통해 여러분과 공유하고 싶은 연결고리가 있습니다. 텍사스에서 박쥐가 어디에 서식하는지 조사하기 시작했습니다. 이 데이터를 분석하다 보니 삼각측량이라는 거리 측정 방법이 떠올랐고, 그것이 다시 스테인드글라스로 이어졌습니다.
마지막으로, 이 기술이 노트르담 대성당과 같은 랜드마크를 보호하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 이제 우리 데이터와 이러한 연관성이 어떻게 나타나는지 보여드리겠습니다. 여기 데이터가 있습니다. 방금 JMP에서 텍사스 주 내 박쥐 서식지들을 모아봤습니다. 다리 밑일 수도 있고, 동굴일 수도 있습니다. 여기에는 꽤 많은 서식지가 있습니다. 보시다시피, 지역 이름뿐만 아니라 위치, 개체 수, 그리고 JMP에서는 사진을 가져올 수도 있습니다. 열을 표현식 데이터 유형으로 설정하기만 하면 됩니다. 사진을 가져와 레이블이나 마우스 오버 요소에 사용할 수 있습니다. 꽤 재미있습니다.
저는 이 정보를 가지고 지도를 만들었습니다. 여기 텍사스 중부 지역 내 박쥐 개체 수 기록 정보가 있는 모든 위치를 표시한 지도가 있습니다. 샌안토니오 근처 브래큰 동굴 보호구역에는 1,500만 마리나 되는 엄청난 규모의 박쥐가 서식하고 있습니다. 제가 사는 곳도 이 지도와 비슷한데요. 여기는 오스틴의 콩그레스 애비뉴 다리인데, 여기에는 150만 마리 정도밖에 없습니다. 하지만 이 지도를 통해 박쥐 개체군이 어디에 분포하는지 대략적으로 알 수 있지만, 분포가 고르지 않다는 것을 알 수 있습니다. 더 자세한 정보를 볼 수 있는 그래프가 있으면 좋겠습니다. 그래프 메뉴와 그래프 빌더에서 사용할 수 있는 추가 그래프 기능이 있다고 들었습니다. 바로 등고선 플롯입니다.
이 정보를 가지고 처음부터 다시 시작할게요. 여기 새 창을 열어 보겠습니다. 그래프, 그래프 빌더를 선택하고, Y축에 위도, X축에 경도를 입력하겠습니다. 이번에는 점 대신 등고선을 추가할게요. 이 부드러운 선을 등고선 요소로 변경하겠습니다. 메뉴 모음에서 등고선 요소를 선택할 수도 있습니다. 박쥐 개체수는 색상으로 표시할게요. 색상으로 표시하면 경계선과 채워진 영역이 나타나기 때문입니다.
여기 아래쪽 등고선 영역을 보시면 레벨 수를 선택할 수도 있습니다. 레벨 수를 10으로 설정하고 채우기는 해제하되, 선에는 색을 입히겠습니다. 이렇게 하면 눈이 편안해지고 영역 전체를 훨씬 쉽게 살펴보고 인구 밀도가 높은 곳을 찾을 수 있습니다. 그런데 저는 이 경계선이 어떻게 만들어지는지 정말 궁금했습니다. 힌트를 드리자면, 아래쪽에 있는 알파 슬라이더를 보시면 알 수 있습니다. 슬라이더를 오른쪽 끝까지 당겼다가 왼쪽으로 움직이면 점들이 삼각형으로 연결되는 것을 볼 수 있습니다. 이 삼각형 분할을 이용해서 이런 형태를 만들어내는 것입니다. 이 때문에 좀 더 자세히 알아보게 되었고, 이 내용을 저널에 기록해서 여러분과 공유하겠습니다. 저희 커뮤니티에 Dan Schikore 님이 Graph Builder 내의 등고선 플롯에 대해 쓴 훌륭한 블로그 글이 있는데, 그 글에서 "아, 이건 델로네 삼각분할법을 사용하는군요."라고 언급했습니다.
거리를 계산하는 기하학 기반 방법인데 정말 멋졌어요. 이 삼각형들을 그래프에 담고 싶었는데, 그래프 빌더에서 그런 옵션을 제공하지 않는다고 나오더라고요.
하지만 아직 희망은 있습니다. 그래프 빌더로 바로 가는 대신, 메인 그래프 메뉴로 이동하면, 기존 플랫폼에서 볼 수 있는 등고선 플롯 메뉴가 나타납니다. 이 메뉴에 X축에 경도와 위도를, Y축에 박쥐 개체수를 입력하면, 빨간색 삼각형 아래에 더 많은 옵션이 표시됩니다. 레벨 개수도 지정할 수 있는데, 저는 10으로 설정하겠습니다. 이번에는 저장 옵션도 있는데, 삼각형을 저장할 수 있습니다. 삼각형 생성 과정을 저장하면, 그래프를 생성하는 데 사용된 삼각형의 각 위치 좌표가 표시됩니다. 이 기능이 멋지다고 생각해서, 더 활용해 보고 싶었습니다. 삼각형 생성 과정을 저장한 후, 그래프 빌더로 돌아가서 점과 선을 입력해 보니 다음과 같은 결과가 나왔습니다.
이제 선 채우기 기능을 끄면 어떻게 되는지 볼 수 있습니다. 오른쪽의 이 파란색 점을 클릭하면 삼각형의 두 변을 얻기에는 충분한 정보였지만 삼각형이 닫히지는 않았습니다.
각 삼각형의 두 변만 보이고 있었어요. 나중에 채우려고 하면 제대로 작동하지 않을 것 같아서 조금 손봐야 했죠. 세 번째 변, 즉 삼각형의 세 번째 선을 추가해야 한다는 걸 깨달았어요. 한 변일 수도 있고 두 변일 수도 있지만, 원래 위치로 되돌려야 했어요. 그래서 바로 아래에 있는 첫 번째 삼각형의 위치를 복사해서 추가했어요. 이제 선과 점으로 구성된 그래프 빌더를 보면 훨씬 보기 좋아졌죠. 제어판을 열어서 설정을 보여드릴게요. 행 순서가 중요하니까 선택되어 있는지 확인해야 해요. 채우기는 '없음'으로 설정했어요. 모든 삼각형이 완성되고 선 색깔도 다르게 지정되어서 보기 좋네요.
채우기에서 아래와 같은 채우기를 사용하면 꽤 괜찮은 결과가 나오고, 이제 각 삼각형 안에 서로 다른 색상이 생겼습니다.
제가 이걸 봤는데, 스테인드글라스처럼 보이지 않나요? 마치 모자이크나 스테인드글라스 창문을 만드는 것처럼 삼각형 모양을 사용했더라고요. 뭔가 패턴이 있는 것 같았어요. 그래서 저장해 둔 삼각형들을 다시 살펴보고 편집했어요. 중요하지 않은 삼각형들은 삭제했죠. 이제 이렇게 됐어요. 이제 모양이 보이시나요? 이게 2019년에 노트르담 대성당에 발생했던 큰 화재 같은 일을 막는 데 어떻게 도움이 될까요? 지금은 천천히 재건되고 있고, 다시 개방된 것 같아요. 제 생각에는 일반적인 역사적인 스테인드글라스 대신 제 멋진 박쥐 모양 스테인드글라스 창문을 설치할 만한 곳을 찾을 수 있을 것 같아요. 제 눈에는 배트맨의 상징처럼 보이거든요. 만약 우리가 이 창문에 빛을 비추면 불이 붙거나 누군가 뭔가를 훔치려고 할 때 배트맨에게 알릴 수 있고, 배트맨이 나타나서 우리를 구해줄 수 있겠죠.
그냥 재미삼아 해본 거예요. 하지만 이 방법을 통해 윤곽선이 표현할 수 있는 가능성을 더 넓히고, 이러한 관계들을 살펴보고, 나아가 아름다운 예술 작품을 만들어낼 수 있다는 것을 알게 되어 정말 좋았습니다.
방금 보여드린 건 워밍업에 불과했지만, 윤곽선 플롯이 꽤 멋지다는 걸 아셨기를 바랍니다. 그럼 바로 갤러리에서 사진들을 보여드리겠습니다. 앞으로 20분 동안 이번에 저희가 선정한 6가지 뷰를 하나씩 살펴보겠습니다. 이번이 아홉 번째 에디션입니다. 고객분들이 "그래프 빌더에서 이렇게 하는 건가요?"라고 질문하실 때마다 이 에디션을 준비했습니다.
슈퍼플롯에 대해 알아보겠습니다. 스윔레인, 오버레이 인코딩, 페이지 그리드, JMP 18의 새로운 기능인 생존 위험 플롯, 그리고 도넛 플롯을 살펴볼 것입니다. 첫 번째 플롯부터 시작해 보겠습니다. 앞서 말씀드린 것처럼, 이 저널을 드리겠습니다. 저널에는 우리가 하려는 작업, 그 이유, 그리고 만드는 데 도움이 되는 팁이 그림으로 설명되어 있습니다. 그림을 다시 만들어 보고 싶으시다면, 저널에 단계별 지침과 최종 그림이 스크립트로 작성된 원본 데이터가 포함되어 있습니다. 이 지침을 따라 직접 만들어 보세요. 이제 이 슈퍼플롯을 클릭해 보겠습니다. 슈퍼플롯은 많은 정보를 시각적으로 보여주는 방법입니다.
여기 있는 데이터를 살펴보면 세 그룹에 각각 두 가지 처리가 있습니다. 그룹화가 꽤 많이 되어 있죠. 이게 데이터이고, 이게 Y축입니다. 여기 보시면 그룹별 평균을 계산하는 간단한 수식도 있습니다. 2.8은 대조군 A의 평균이고, 5.7은 대조군 B의 평균입니다. 정보가 정말 많죠. 이 모든 걸 하나의 차트에 나타낼 수 있을까요? 그래프 빌더를 열어서 연속형 변수인 데이터와 평균을 Y축에 배치하겠습니다. X축에는 처리 변수를, 오버레이에는 그룹을 배치하겠습니다. 복잡해 보이죠? 앞으로 더 복잡해질 겁니다. 점들을 하나만 표시하는 대신, 차트에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 두 번째 점 요소를 추가하겠습니다. 첫 번째 점의 경우, 여기 있는 작은 변수 상자 아래에 해당 그래프 요소가 어떤 변수와 관련되어 있는지 표시해 줄 겁니다.
제 생각에는 그냥 데이터를 다루면 됩니다. 사실, 더 쉽게 설명하자면 데이터 포인트라고 불러도 될 것 같습니다.
그다음 이 그래프는 평균값을 나타낼 부분입니다. 이 평균값 부분에서는 일반 데이터는 제거하고 평균값만 표시하겠습니다. 평균값이 모여 있는 부분이 보이시죠? 이제 지터 제한을 왼쪽 끝까지 이동시켜 중앙으로 들어가도록 조정하겠습니다. 이렇게 했으니 시각화를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 마커 설정과 크기를 조정해 보죠. 빨간색 삼각형 아래에 있는 그래프 빌더에서 조정할 수 있습니다. 저는 이 부분을 핫스팟이라고 부르겠습니다. 범례 설정을 보면, 바로 위에 있는 범례 설정에서 A를 보겠습니다. 현재 파란색 원이 표시되어 있는데, 실선 원으로 바꿔 보겠습니다. B는 원이 아니라 마름모꼴로, C는 사각형으로 표시해 보겠습니다. A는 평균값에는 괜찮지만, B는 테두리가 있는 마름모꼴 마커로, C는 테두리가 있는 사각형 마커로 바꿔 보겠습니다.
그냥 "알겠습니다"라고 말하세요. 지금은 괜찮아 보이지만, 사실 여러 가지 요소들이 서로 경쟁하고 있어요.
또 다른 인기 있는 팁은, 제가 처음 몇 개를 만들었던 범례 설정으로 돌아가는 것입니다. 완전히 투명하게 만들지 않고 투명도를 1보다 낮은 0.25로 낮춰 보겠습니다. 이렇게 하면 됩니다. 각 범례마다 설정해야 하지만, 앞쪽에 더 잘 드러나고 뒤쪽은 희미하게 보일 것입니다. 이제 그룹 B의 평균값이 어디에 있는지, 그리고 다른 실선이지만 이제는 투명해진 다이아몬드들이 어디에 있는지 확인할 수 있습니다. 제가 보고 싶었던 세 가지 중 두 가지를 확인했습니다. 그럼 나머지 무엇을 보고 싶었을까요? 대조군과 처리군의 전체 평균값을 알고 싶었습니다. 그러기 위해 그래프에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 막대를 추가하겠습니다. 하지만 제가 사용할 막대는 평균값을 나타내는 선이 있는 플로트 막대입니다. 변수는 "있잖아요?"라고 말하기만 하면 됩니다.
오버레이 그룹을 사용하지 마세요. 이미 두 처리군(대조군과 처리군)에 대한 원시 데이터가 설정되어 있으므로, 그 데이터를 기반으로 바로 처리하세요.
오차 범위와 표준 오차도 여기에 추가할 수 있겠네요. 이제 다 됐습니다. 이제 여러 그룹의 정보와 원시 데이터를 모두 하나의 차트에 담았습니다. 이게 바로 슈퍼 트랙입니다. 마음에 드시면 언제든지 사본을 만들어 비교해 보실 수 있습니다. 슈퍼 플롯 아래에 있습니다. 클릭하면 열립니다. 배경 이미지도 넣었는데, 배경이 약간 투명해져서 볼 때 더 돋보입니다.
다음으로 살펴볼까요? 다음은 스윔 레인(Swim Lanes)입니다. JMP의 동료인 제드 캠벨 덕분에 아주 좋은 블로그를 만들 수 있었습니다. 그는 나무 공을 만들면서 여러 가지 요소와 측정값을 계산하는 공식이 필요했고, 이를 시각적으로 보여주는 방법도 필요했습니다. 그는 각 링에 따라 치수를 파악할 수 있도록 스윔 레인이라는 채널이 필요했던 거죠. 이를 위해 데이터를 열어보겠습니다. 이런 종류의 차트를 만들 때 중요한 점은 Y축에 표시할 데이터가 명목척도인지 순서척도인지 선택하는 것입니다.
이제 이 안쪽 반지름과 바깥쪽 반지름을 비교해 보겠습니다. 이 값들은 계산하신 연속적인 측정값입니다. 그래프를 선택하고 그래프 작성기를 엽니다. 안쪽 반지름과 바깥쪽 반지름을 선택하여 X축에 놓습니다. 반지름을 선택하여 Y축에 놓습니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 점을 선으로 변경합니다. 아래쪽에 있는 선 옵션에서 연결 방식을 변경하여 가운데로 놓습니다. 여기에 레이블도 추가하겠습니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 액세스 설정을 선택합니다. 격자를 켜겠습니다. 그런데 격자선이 레이블을 가로지르고 있는 것을 보실 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 눈금 레이블 표시를 선택하고 구분선을 짧게 설정하면 됩니다. 이제 완료되었으니 확인을 누르겠습니다.
꽤 괜찮아 보이네요. 선 색깔을 같은 색으로 바꾸면 어떨까요? 이제 제드가 공을 만드는 데 필요한 건 거의 다 갖췄네요.
링 1을 보시면 안쪽 반지름과 바깥쪽 반지름을 확인할 수 있습니다. 추가적인 설정도 가능합니다. 배경 그림뿐만 아니라 숫자 옆에 측정 단위를 표시하고 그림 뒤에 격자선을 추가하는 등의 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 프로젝트 관리나 프로그램 관리처럼 시간 경과에 따른 변화를 살펴볼 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 스윔 레인은 활용도가 매우 다양합니다.
다음 자료입니다. JMP 18의 새로운 기능입니다. JMP 18은 올해 초에 출시되었는데, 다들 빨리 업그레이드하셨으면 좋겠습니다. JMP 18에서는 오버레이 인코딩 관련 문제가 해결되었습니다. 여러 가지 뷰를 동시에 표시하고 싶었는데, 오버레이를 사용하면 그렇게 하기가 어려웠습니다. JMP 17 이후 버전에서는 오버레이 기능이 너무 많은 리소스를 잡아먹어서, 색상이나 스타일을 지정해 놓더라도 선과 기호의 모양을 마음대로 정해버리는 경우가 많았습니다. 이 자료는 미국 오대호의 얼음 축적량을 보여줍니다. 제가 직접 내려가서 이 데이터를 가져와 보겠습니다.
여기 흥미로운 점이 몇 가지 있습니다. 최근 데이터와 과거 데이터를 비교해 겨울 기간을 살펴보겠습니다. 연구진은 지구 온난화의 지표로 얼음 축적량을 분석했습니다. 겨울철 호수의 얼음량이 시간이 지남에 따라 감소하는지 살펴보는 것이죠. 어떤 변화가 있는지 확인해 보겠습니다. 그래프를 선택하고 Y축에 얼음 축적량을 입력합니다. 월별 데이터와 연도별 데이터를 함께 표시해 보겠습니다. 여기 있는 모든 오대호의 데이터를 보면 상자 그림이 나타납니다. 상자 그림은 별로 마음에 들지 않아서 점으로 바꾸겠습니다. 모든 데이터가 필요하지 않을 수도 있겠네요. 평균값만 보고 싶다면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 '평활화'를 적용하겠습니다. 이렇게 하면 원하는 그래프가 나옵니다. 각 선은 서로 다른 연도를 나타냅니다.
여러 달에 걸쳐 색이 변하는 모습이 보이네요. 꽤 멋져 보여요. 지금 이 색도 마음에 들었는데, 겨울 기간을 추가하면 어떻게 될까요?
완전히 엉망이네요. 색상이 기간별로 바뀌는 건 마음에 드는데, 기호들이 바뀐 건 별로예요. 오버레이 인코딩으로 가려면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고, 오버레이 랜딩 영역을 선택하면 인코딩 옵션이 나오는데, 코딩을 색상, 스타일 또는 없음 중 어떤 것으로 할지 선택하라고 되어 있어요. 스타일이 좀 이상해요. 선 모양이 제각각이더라고요. 제가 원했던 게 아니었어요. 색상으로 코딩을 오버레이했는데, 선 색상은 제대로 나왔지만 연도별, 점별로 색상이 다 달랐어요. 저는 그런 걸 원하지 않았거든요. 오버레이 코딩에서 좋은 방법은 '없음'을 선택하는 거예요. '없음'을 선택하니까 이제 제가 원하는 대로 됐네요. 이제 이 범례를 정리할 수 있겠어요. 여기 데이터에 포함된 범례도요. 예인선, 또는 [들리지 않는 부분 00:21:28] 예인선의 멋진 배경 사진이네요.
하지만 저는 지역별 필터를 사용해서 여러 호수의 데이터를 얻었습니다. 이제 미시간 호수를 보시면, 파란색으로 표시된 이전 기간에는 얼음이 더 많았고, 최근의 빨간색 기간에는 얼음이 더 적었던 것을 알 수 있습니다.
이리 호수는 조금 덜 크죠. 남쪽에 있는 호수니까요. 놀랄 일도 아니지만, 이 호수들을 모두 함께 볼 수 있다는 건 놀라운 일이 아닙니다. 이 오버레이 인코딩을 사용해서 사용자가 원하는 모습만 보여주는 건 정말 멋진 방법이죠. 오버레이 인코딩 말이에요. 시간이 지나면서 점점 발전하고 있고, 꽤 잘하고 있습니다.
다음은 생존 위험도 그래프(Survival at Risk Plot)입니다. 이 그래프는 생명공학 분야에서 슈퍼플롯(SuperPlot)처럼 매우 인기 있는 도구입니다. 이 그래프는 시간에 따른 생존율을 보여주면서 아래에 수치 표를 제공합니다. 이 그래프는 데이터 분석 플랫폼에서 찾아볼 수 있는데, 분석, 신뢰도, 생존율 기능을 제공합니다. 다양한 생존율 분석 플랫폼을 통해 표준 그룹과 테스트 그룹에서 시간에 따른 생존율을 확인할 수 있습니다. 기본적으로 제공되는 표에는 특정 시점의 생존자 수가 표시되어 있습니다. 필요한 모든 정보를 얻을 수 있죠. 하지만 여기서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 이 데이터를 통합 표로 만들 수 있습니다. 그러면 아래쪽 표에 있는 모든 정보를 한 번에 확인할 수 있습니다.
자, 그럼 데이터를 불러오겠습니다. 테스트에서 표준 데이터를 저장했는데, 생존 열과 위험 열이 있습니다. 이제 그래프 빌더로 쉽게 이동할 수 있을 겁니다. Y축에 생존, X축에 시간을 놓고, 점을 제거하겠습니다. (죄송합니다, 좀 더 부드럽게 보이도록 했습니다.) 그룹별로 겹쳐서 표시하면 첫 번째 그래프가 나타납니다. 이제 그 아래에 그래프를 추가하고 싶습니다. 콤보 그래프는 축 중 하나에 다른 섹션을 추가하는 그래프입니다. 이 경우에는 그룹을 선택하겠습니다. Y축 아래쪽으로 내려가면 분리되는 것을 볼 수 있습니다. 좋습니다. 여기서 몇 가지 작업을 하겠습니다. 아래쪽에 있는 Points[Group] 부분에 지터 제한을 같은 줄에 배치하겠습니다. 빨간색 핫스팟 아래를 클릭하고 "Set Shape Column by"를 선택하겠습니다.
위험군 기준으로 설정할게요. 이제 숫자가 입력됐으니, 여기서 이것저것 만져보면서 값을 정할 수 있겠네요...
대각선이 있는 부분이 바로 여기입니다. 이 부분을 클릭하면 데이터를 좀 더 명확하게 볼 수 있습니다. 여기서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 그래프로 이동하여 마커 크기를 조절할 수 있습니다. 좀 더 크게 만들 수도 있고, 좀 더 돌출시킬 수도 있습니다. 필터로 사용하기에 좋은 부분입니다. 데이터에 '버전'을 추가하려고 할 때, 배경 이미지뿐만 아니라 축에 눈금선도 추가했습니다. 보시다시피 모든 데이터를 볼 필요는 없기 때문에 특정 시점만 선택해서 표시했습니다. 이제 상당히 보기 좋은 그래프가 만들어졌고, 테스트에서 마지막 생존 시점, 표준에서 마지막 생존 시점, 그리고 각 생존 곡선이 생존 개체 수에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.
시간이 충분할 것 같으니 마지막 두 가지를 빠르게 살펴보고 나중에 질의응답 시간을 갖도록 하겠습니다. 다음은 JMP 18의 기능 중 하나인 페이지 그리드입니다. 여러 개의 차트를 그리드 형태로 배치하는 기능입니다. JMP 17에서는 이런 보기 방식을 사용할 수 없었습니다. 브라질 차트를 보면 50,000부터 0까지 표시되어 있는데, 이 차트는 3,000부터 0까지만 표시됩니다. 기존 JMP는 가장 큰 단위만 기준으로 모든 차트의 스케일을 강제했는데, 이는 바람직하지 않습니다. 하지만 이제 JMP 18에서는 스케일을 직접 제어할 수 있습니다. 경우에 따라 스케일을 조정하는 것이 좋을 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있습니다. 이 차트에서는 커피 생산량, 수출량, 소비량 데이터를 불러오겠습니다. Y축에는 이 모든 데이터를, X축에는 연도를 표시하고, 점을 선으로 바꾸겠습니다.
자, 이제 국가를 선택해서 페이지에 표시할게요. 그리고 여기 빨간색 핫스팟을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭해서 지역 데이터 필터를 적용해 볼게요.
국가별로 브라질, 콜롬비아 같은 몇몇 국가를 선택해 보겠습니다. 제 두 번째 고향인 필리핀도 넣어볼게요. 필리핀은 한때 주요 커피 생산국이었죠. 그다음은 베트남입니다. 이제 이 국가들을 선택했으니, 여기서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 행별 레벨을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 그리드를 만들 수 있습니다. 저는 2x2로 하고 싶습니다. 한 줄에 두 개씩 넣겠습니다. 좋습니다. 그래프 빌더의 빨간색 핫스팟 아래에 '페이지 연결'이라는 항목이 보이시죠? JMP 17에서는 모든 그래프의 X축과 Y축을 공유했었습니다. 즉, 동일한 Y축과 X축을 사용해야 했죠. X축은 괜찮습니다. 여기 있습니다. 하지만 Y축 때문에 브라질과 베트남 모두 최대값이 50으로 제한됩니다. 필리핀은 생산량이 적어서 추세조차 볼 수 없습니다.
브라질이 얼마나 큰지 비교해 보면 정말 놀랍습니다. 같은 축을 기준으로 비교해 보니 더욱 그렇네요. 이제 링크 페이지에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 "X축만 공유해 줘"라고 할 수 있습니다. 그러면 콜롬비아의 그래프가 평평하게 유지되는 추세를 볼 수 있습니다.
필리핀은 인구수가 3,000명에 불과하지만 소비가 상당히 높은 것 같습니다. 스타트업을 시작하기에 좋은 곳이죠. 스타트업들이 많이 생겨나고 있습니다. 베트남은 수출 증가율 면에서 브라질보다 훨씬 더 가파르게 성장하고 있는 것 같습니다. JMP 18의 페이지 그리드 기능을 사용하면 이런 종류의 작업을 할 수 있습니다.
이제 마지막 차트를 보여드릴 시간이 충분할 것 같습니다. 재미있는 차트인데요. 1~2분 정도 더 걸릴 수도 있지만, 분명 마음에 드실 겁니다. JMP에서는 원형 차트를 많이 사용하지는 않지만, 링 차트라는 종류가 있는데, 기본 그래프와 대시보드를 구성하는 데 아주 유용합니다. 선택기로 사용할 수도 있고, 범주형 레벨이 몇 개 없을 때 특히 좋습니다. 여기 원형 차트와 막대 차트가 나란히 있습니다. 여기서 뭔가를 클릭하면 막대 안의 내용이 바뀝니다. 어떻게 설정하는지 알아볼까요? 저는 세대별 도넛 소비량에 대한 흥미로운 데이터를 가지고 있습니다. 여기서 원하는 세대를 선택할 수 있습니다.
이제 그래프를 몇 개 만들어 보겠습니다. 첫 번째 그래프는 원형 차트입니다. Y축에는 백분율을, X축에는 유형을 입력하겠습니다. 차트 형식을 원형 차트로 변경하겠습니다. 원형 차트 스타일을 선택하는 것에 놀라지 마세요. 원형 차트를 선택하겠습니다. 레이블은 백분율로 지정하겠습니다. 간단하고 사용하기 쉬운 차트입니다. 여기에 저장해 두겠습니다. 두 번째 그래프도 간단합니다. 백분율로 표시되는 그래프를 보겠습니다. 차트 형식을 점(points) 대신 막대(bar)로 변경하겠습니다. 막대 차트로 변경합니다. 이제 됐습니다. 이 막대 차트에서는 합계를 표시하겠습니다. 축을 더블 클릭하고 JMP에서 서식을 백분율로 설정하겠습니다. 눈금선을 추가합니다. 이제 이 차트가 완성되었습니다. 이제 두 차트를 합치려면 [창] 메뉴에서 [창 결합]을 선택하면 됩니다.
원하시는 차트를 클릭하시면 됩니다. 여기 링 차트가 있고, 여기 막대 차트가 있습니다.
사실, 링 차트를 이용하면 필터로 사용할 수 있습니다. 자, 이제 시작해 볼까요? 제대로 했다면, 얼마나 많은 사람들이… 음, 스프링클을 선택해 볼게요. 누가 스프링클 도넛을 좋아하는지 보고 싶습니다. 클릭하면, 스프링클이 어떻게 생겼는지 기억하기 쉽게 그림 옆에 라벨을 띄워 놓았습니다. 스프링클 도넛은 Z세대 스타일이나 큰 스프링클이 특징이죠. 요즘 누가 케이크 도넛을 좋아할까요? 클릭해 보면, 베이비붐 세대는 커피에 넣어 먹는 걸 좋아할지도 모르겠네요. 하지만 요즘은 도넛이 커피보다 싸잖아요? 그래서 케이크 도넛은 잘 안 먹죠. 요즘은 다들 글레이즈드 도넛을 좋아합니다. 이렇게 인터랙티브 대시보드를 만들 수 있다니 좋네요. 이 데이터를 데이터 테이블에 저장할 수도 있고, JMP Live에서 인터랙티브 보고서로 저장할 수도 있습니다. HTML5로 인터랙티브하게 만들면 정말 멋지죠. 공유하는 방법도 다양합니다. 지금까지 살펴봤습니다. 이제 이 저널을 통해 여러분을 안내해 드리겠습니다.
이 녹음 파일이 있는 곳으로 가시면 제 일지를 보실 수 있습니다. 튜토리얼, 블로그, 다른 프레젠테이션 등 더 자세한 내용을 알아볼 수 있는 곳도 알려드리겠습니다. 새로운 의견이 있으시면 JMP 커뮤니티의 위시리스트에 방문하셔서 그래프나 개선 사항을 제안해 주세요. 다음 JMP 버전이나 갤러리 이미지에 반영될 수도 있습니다.
함께해 주셔서 정말 감사합니다. 앞으로도 즐거운 탐험 되시길 바랍니다.
