在通用電氣航空航太公司，我們建立預測模型，以優化飛機引擎的利用率，同時兼顧維修成本。這些模型可應用於眾多引擎系列，而每個系列包含多種硬體配置組合。更複雜的是，我們也為不同的引擎組或機隊貼上各種標籤（例如，航空公司、地區等）。
平行圖提供了一種相對簡單的方法，可以根據特定引擎序號的具體配置和分組，以視覺化和管理這些模型的適用性。作為額外的模型指標，這種視覺化管理有助於根據影響程度確定各個模型的更新和調整優先順序。
好的，大家好。歡迎收聽我的演講。我叫李‧貝克爾，是通用電氣航空航太公司的首席分析工程師，在資料科學部門工作。這次我將分享我最近在JMP軟體中發現的一個有趣的功能，它是一個非常有用的圖形化工具，可以幫助進行資料探索。
您可以在這裡閱讀我的摘要。它也發佈在網站上。在GE航空航太公司，我們建立預測模型，以優化飛機引擎的利用率，同時兼顧維修成本。這些模型可應用於許多引擎系列，每個系列都包含多種硬體配置組合。更複雜的是，我們也為不同的引擎組或機隊貼上各種標籤，例如按航空公司區域劃分等等。
平行圖提供了一種相對簡單的方法，可以根據特定引擎序號或資產的具體配置和分組，可視化和管理這些模型的適用性。作為額外的模型指標，這種視覺化管理有助於根據模型的影響來確定更新和調整的優先順序。
那麼，我就正式開始吧。首先，介紹一下我的背景。我在通用電氣航空航太公司工作了23年，擔任過各種工程職位。我的工作主要與飛行數據相關，特別是趨勢分析和處理我們資產產生的數據。正如我之前所說，我的工作是管理飛行時間，並努力在飛行時間和維護成本之間取得平衡。
目前，我在一家名為「數據科學與分析」的機構擔任首席分析工程師。我是工程師，並非資料科學家，所以每次談到我的職位時，總會有人提醒我這一點。我擅長視覺學習，對數據視覺化充滿熱情。最後一點要說明的是，當我對外演講時，我需要即興發揮。為了保護部分客戶的隱私，所有資料都經過了匿名處理，但內容均基於一些真實的案例研究。
正如我在摘要中提到的，在GE航空航太公司，我們建立了大量的預測模型。這些模型通常會根據資產配置，針對特定資產組進行非常細緻的調整。這裡的配置可以指引擎系列等因素。我可能擁有小型支線飛機，也可能擁有需要更大、更強引擎支援的大型國際洲際航班。
模組的意思是，我有風扇、壓縮機、燃燒室、渦輪，然後吸氣、壓縮、燃燒、吹氣。這是渦輪發動機的一般結構。但是引擎的這些部件內部硬體的年代或配置可能各不相同。我們建構的模型需要了解這一點。
航空公司客戶在飛行操作和營運地點方面都會有所不同。這其中涉及各種區域性因素、航線結構以及其他需要考慮的因素。我們試圖預測機翼或發動機的使用壽命，並管理這些資產。我這裡展示的圖表，以及我還要補充一點，我在這裡創建的所有圖表，都是透過JMP中的各種平台建構的。
如果你有興趣嘗試重現這些地圖，或者甚至還原到簡單的圖形，可以之後跟我聊聊……這是一個引擎橫截面的熱力圖，非常卡通化，但至少著色和這些地圖元素的色塊都是在 JMP 中完成的。
言歸正傳。簡而言之，要管理所有這些方面就變得非常複雜。在建立預測模型時，所有這些因素都可能成為區分不同車隊並保持其完整性的潛在考慮因素。但對我們來說，關鍵在於這些資產會不斷升級，它們的配置也會隨著時間而改變。
模型管理是了解特定時間點哪些硬體配置在哪些資產中的關鍵要素。例如，去年我管理著一支擁有 75 台採用這種壓縮機配置的發動機，而今年我有 100 台發動機採用相同的配置，其中 25 台已經升級或更換為其他配置。稍後我會詳細介紹相關的圖表。
但我們還是直接進入我今天為了方便討論而舉的具體例子吧。假設我們正在追蹤五家航空公司，每家航空公司都營運兩種不同的引擎類型。每種引擎類型都包含四個部件：風扇、壓縮機、燃燒室和渦輪。而這些零件在航空公司試圖管理的機隊中可能存在多種不同的年份或配置。
要了解哪些資產在任何時間點有哪些配置，確實會變得非常複雜。當你開始探索時，你會想：這些分佈是什麼樣的？我想最初的直覺是，我可能要開始繪製圖表了。讓我們來了解這些分佈的實際形態。如果我是新手，我只是想初步了解一些直方圖，一些非常基本的分佈。
第一個反應可能是直接使用頂部的圖表。如果您不知道 JMP 最新版本中有這個功能，不妨試試。它會產生非常簡單的直方圖。我的所有數據都是分類數據，所以不會像連續分佈那樣出現大量異常值之類的問題。但用這種方法查看分類資料並開始分析它們之間的關係也相當簡單直接。
我想接下來大家可能會想，不如直接…我們來利用分佈平台，它用起來相當簡單。對於連續數據，你可以獲得更詳細的描述性統計信息，例如頻率和統計數據。為了方便起見，我在這裡把它們隱藏起來了。
第三種方法，或許有點另類，你可能沒想過，甚至根本沒想過。你可以為每對輸入變數或座標軸分別建立一個列聯表圖。我在這裡做了一個，試圖說明這一點，沒錯，這確實有點難看。我知道有些人喜歡用這種方式視覺化數據，但當處理多維數據時，確實很難理解其中的真正意義。
我還要補充一點，即使在JMP內部，也有很多不同的探索方式。通常來說，在JMP中，幾乎任何你想做的事情都有兩到三種不同的方法。這種互動性是一大優勢，尤其是在探索過程中。如果我從我航空公司的五家分公司中選擇一家，我就可以開始查看它的引擎類型、風扇配置和壓縮機配置。
當我選擇分佈圖中的不同長條圖時，高亮顯示會改變這些分佈。在底層資料表中，我也可以看到記錄會隨著這些選擇而改變。您可以使用這些視覺化工具來輔助選擇任何已開啟的平台，包括資料表。互動性非常出色。但正如我之前提到的，維度越高，理解起來就越困難。
我對尋找新的、富有創意的方法來視覺化這些數據產生了濃厚的興趣。我偶然發現了平行圖這種方法。接下來幾分鐘，我將簡單介紹一下什麼是平行圖，並簡單介紹它的使用方法。
從宏觀層面來說，平行圖是一種用於展示多元資料的視覺化工具，正如我們這裡所展示的，每個軸代表一個不同的變量，並且這些軸彼此平行放置，而不是交叉繪製。資料點以與每個軸相交於對應變數值的直線表示，從而可以視覺化跨多個維度的模式、相關性和異常值，尤其適用於分析高維數據，有助於識別資料集中的關係、趨勢和聚類。
如果我在這裡產生大量數據，我們就能再次看到 JMP 的互動功能在理解這些關係方面非常強大。現在我無需依賴多個圖表來查看它們在例如分發平台中的關係。我可以一次看到所有這些關係，它們像帶狀線條一樣流暢地展現出來。
根據資料是連續型還是分類型，你會得到不同的視圖，稍後我會展示一些範例。但總的來說，我發現以這種方式繪製數據並利用平行圖進行探索非常有價值。接下來，我將快速講解如何以我偏好的方式建立平行圖。
進入圖形產生器，我們先回到資料表。圖形產生器就是這個圖標，或者你也可以透過「圖形」>「圖形產生器」找到它。第二步，一次選取所有要繪製的列。將它們全部拖曳到 X 軸上。然後點選這裡產生平行線圖的按鈕[聽不清楚 00:13:00]。現在還沒完全完成。我想…首先，這裡還有 JMP 中你可能知道也可能不知道的另一個技巧。
我希望所有東西的大小和形狀始終保持一致。我可以右鍵點擊，複製框架設置，然後貼上到這裡，編輯，貼上，再設置框架，這樣圖表上的所有東西看起來就都是相同大小的矩形了。這只是我個人的偏好，你可能不知道還有這種操作。
最後，我剛才的說明裡還有一點要補充：我們來為它上色。在之前的例子中，我給航空公司上色了。你只需要把航空公司參數拖到這裡，放到航空公司放置區或顏色放置區，就完成了，但還沒完全完成。我還有一點很討厭，就是有些人不說自己完成了，而是說「好了」。
在圖形產生器中，務必點選「完成」按鈕，就大功告成了。我今天演講用的就是這張圖表。解說過程大概花了兩三分鐘，但實際上只需要幾秒鐘就能快速產生一個視覺化工具，幫助你以一種全新的方式探索數據，這種方式可能與你之前了解的任何方式都截然不同。它只是簡單的分佈圖，並利用 JMP 的互動功能來幫助你輕鬆完成所有操作。
我還想簡單談談一些高級自訂功能。我已經向您展示了顏色功能。在很多情況下，這個功能非常有用，但如果我只是用顏色來標記航空公司，而該航空公司的數據已經繪製在圖表上，那麼顏色可能就沒那麼重要了。我可以把這些帶狀區域沿著各個座標軸移動，而顏色對我來說並沒有太大幫助。
但你可以嘗試簡化你正在查看的視圖，方法是使用你實際圖表中未繪製的參數進行著色。我這裡有一個例子，我從圖表中移除了引擎類型。底部少了一個 X。但我選擇使用該參數進行著色。我選擇使用該參數作為著色，以便更好地理解圖表。
如果我再次打開控制面板，我會從清單中刪除「引擎類型」。我會從顏色桶（也就是我們的放置區域）中移除顏色，然後把「引擎類型」放入[聽不清楚 00:16:12]。這基本上是一樣的。我可能不會再這樣逐一舉例子講解了。但這只是為了突出顯示查看數據的不同方式，以及如何使用顏色來查看平行圖，從而幫助你在探索數據的過程中進行多選。
讓我們回到我的例子 2。這裡有一個例子，我……我現在只繪製了三個軸，並給我的風扇配置塗上了顏色，要么是 2D 風扇葉片，要么是 3D 風扇葉片，我可以看到我所有的 2D 風扇葉片都是藍色的，所有這些 2D 風扇葉片都映射到我傳統的 V1 渦輪配置，我可能能夠推斷出一對更廣泛的關係。這一點
這只是另一個可以嘗試用來簡化視圖的技巧。這裡使用顏色作為輔助工具，幫助我們探索資料中的維度。另一個巧妙之處在於，你可以看到，在某些座標軸之外，人群中存在著顏色非常明顯的紅色或藍色區域，而這些區域左側呈現出紫色色調。有時，如果你的資料集非常二元化，要麼傾向於某一方，要麼傾向於另一方，那麼很容易看出這一點。
同樣，我可以去掉其中一個變量，去掉藍色和紅色的分層，然後依靠紫色的色調來幫助我判斷我在人群中更接近哪個極端。僅基於紫色色調的視覺線索。要嘛我是純粹的藍色，要嘛我是純粹的紅色，要嘛我介於兩者之間。
您也可以嘗試另一種技巧。局部資料過濾器也很有用，它可以幫助您探索資料集的各種排列組合，以及設定方法。我們的局部數據過濾器就在這裡。您可以對資料集中的任何變數設定局部資料過濾器，而不僅僅是您繪製的那些變數。我們來試試看。這個視圖與我之前的視圖基本上相同。
但這樣做，並使用本地資料篩選器進行探索的意義在於，現在我可以用它來篩選資料集中的各種子機隊或子群組。如果我只想查看美國航空 (Air America) 並了解它們在其他軸上的表現，我可以很輕鬆地做到這一點，而無需像以前那樣只查看……如果我選擇它並嘗試在所有其他數據背景下解讀其內容，或者我可以選擇只查看該特定機隊，或者我可以對其他軸執行相同的操作，只查看特定配置的風扇並了解它們的表現。
這只是另一種幫助您探索和篩選待查詢資料的方法。最後一個本地資料篩選範例。這是……好的，這是我為了幫助理解我之前提到的數據隨時間變化而變化的因素而整理的示例。這個 2024 年的視圖應該與我之前一直在討論的資料集完全相同。在此之前，我記錄了這些資產或引擎群的歷史數據，它們隨著時間的推移都經歷了配置變化。這就是我試圖在這裡展示或描述的內容，並將這些變化視覺化。
這裡還有一個維度我之前沒有繪製出來，那就是時間。就像之前的例子一樣，我想了解隨著退休的進行，CM5-5引擎的子機隊規模是如何隨時間推移而減少的。我可以完全縮小視圖，查看完整的資料集，然後選擇我這裡提到的子機隊或引擎組。
現在我可以回顧這些年的情況，然後說：「好的，回到2020年，看起來每個客戶都至少擁有幾架這類飛機。到了2021年，其中幾家客戶退役了。到了2022年，看起來我只剩下四架了。」美國航空在2021年至2022年間淘汰了所有這類飛機。現在，只有兩家客戶擁有這類資產。從最新的數據可以看出，截至目前，機隊規模已大幅縮減。
這裡還有一種很有用的技巧，我將用這個方法來說明，也就是觀察事物隨時間的變化。之前，我有一個非常古老的配置的壓縮器。同樣，我們需要回到所有資料的超集，將其用作選擇工具，然後回到底層資料表，找到過去某個時間點的資產。具體操作方法是：選擇資產編號，然後選擇行選擇，再選擇符合儲存格。
它會找出曾經使用過這種超舊配置的資源，以及它們目前的位置。然後它會帶我們去了解這個例子。現在我已經有了視覺化結果，雖然我還沒完全實現。我已經選出了所有曾經使用過這種超舊配置的資源，現在也都使用了這種配置。
現在我可以帶他們回顧過去，看看他們在 2020 年的情況，再看看他們 2021 年的情況，以及 2022 年的變化。看起來其中一些可能已經升級了。但你會看到，從他們最初的舊配置到 2024 年，變化非常顯著。
它們都升級到了……其中不少都升級到了這個新配置。在超集級別，這兩個圖之間的差異可能並不明顯。但話說回來，這是另一個可以用來探索數據的技巧。你可以查看一個維度或 X 軸，也就是你沒有在 X 軸上繪製的變量，並使用顏色和局部資料過濾器來幫助你探索和選擇資料。
最後，我想談談連續數據方面的問題。這是鳶尾花資料集。我在探索和準備這個簡報時偶然發現了它。如果你查看圖表，選擇平行圖，你會看到這樣的結果。我嘗試觀察了一下。這種方法在繪製連續資料方面確實非常有效，但在繪製分類資料方面則不太理想。
如果我使用圖形和平行圖工具繪製原始資料集，它看起來遠沒有那麼美觀。或許我可以探索一些其他選項來美化它，但蘿蔔青菜各有所愛。再次強調，這是一種資料視覺化方法，可能與您以往自己找到的方法略有不同。但請記住，數據有不同的應用場景和不同的探索方式。
如果我回到鳶尾花資料集，像往常一樣繪製平行圖，選擇可能的座標軸列表，將它們拖放到 X 軸，然後選擇平行圖，這樣或許能得到一些更有用的信息。但話說回來，這只是實現相同目標的不同方法而已。而我今天來這裡的目的，就是為了探討如何利用多維數據，並運用這種技術來探索數據。
以上就是我這次演講想講的內容。另外，我也想分享一些關於如何使用和視覺化資料的建議。這些建議來自JMP網站上的一個點播網路研討會，你可以在那裡找到，也可以直接聯絡他。他關於數據視覺化和保持簡潔的一些建議非常棒。
我對此深有體會，因為當你處於我所謂的探索模式而非解釋模式時，你必須格外小心。如果我正在探索數據，並為了自己的目的進行視覺化，我非常清楚自己點擊每個元素的原因，也清楚自己為什麼要以這種方式進行操作。但當你試著用同樣的圖表來解釋事物時，你可能就很難解釋清楚了。
使用像這樣看似複雜的工具進行解釋時，請務必謹慎，並儘量保持簡潔。這的確是一個很棒的探索性視覺化工具，但我認為，當你需要向聽眾或領導解釋某些內容時，或許需要回顧一下我之前提到的一些方法，嘗試簡化視圖，更快地切入主題。簡潔永遠是王道。
那麼，這就是關鍵所在。這看似顯而易見，但永遠不要想當然地認為你認為顯而易見的事情，你的聽眾也同樣顯而易見。如果你在 PowerPoint 中用圖表來解釋某些內容，那麼務必詳細闡述，並確保用清晰的要點來解釋你得出結論的過程，並且要明確你的結論。我試圖從這個圖表中得出什麼結論？永遠不要想當然地認為你認為顯而易見的事情，你的聽眾也同樣顯而易見。
最後我想提一點，說實話，我自己也常在這方面犯錯，那就是視覺效果和藝術性之間存在著微妙的平衡，所以不要為了美觀而美觀。確保你製作的圖形是有用的，能夠幫助你講述故事，而不是妨礙故事的敘述。
視覺化純粹是為了視覺化，藝術純粹是為了藝術。我還附上了 JMP 幫助文件中關於平行圖的連結。正如我之前提到的，Mike Anderson 的點播網路研討會也很有幫助，所以我強烈推薦。好了，就說這麼多，謝謝大家的關注。非常感謝。
