我们四年前开始使用 JMP。我们厌倦了 Excel 的笨重，我们喜欢 JMP 的拖放功能和易学性。然而，从那时起我们已经取得了长足的进步，目前使用 JMP 进行统计，更重要的是，用于自动化和产品质量控制。
这项荟萃分析只是我们使用 JMP 节省的时间和精力的一个例子。我们从客户农场收到关于我们的产品对仔猪存活率/死亡率影响的实验数据。这项荟萃分析始于五年前，是一个需要三到五周、大量使用 Excel 的流程。随着时间的推移，它逐渐演变成主要自动化的 JMP 流程，耗时一周或更短。节省的时间意味着我们有更多的时间进行“增值”流程步骤，例如向客户展示数据和为会议撰写摘要。这也意味着我们可以花更多时间查询数据以获取信息，这使我们能够在每次展示时提出“新的东西”。JMP 确实教会了我们遵循流程图的价值以及自动化对我们查看数据的方式的影响。
大家好。我叫 Stefan Buzoiano。我是 Tonisity International 的高级科学家。今天我们将讨论从 Excel 到 JMP 自动化的历程。我的电子邮件地址就在屏幕上，如有任何问题或建议，请给我点赞。
先介绍一下背景，Tonisity PX 是一种等渗蛋白饮料，喂给新生仔猪，补充水分，并为它们的肠道细胞提供关键营养。因此，仔猪存活率更高，生长速度更快，而且更健康。因此，您可以将 Tonisity PX 视为肠道的充电宝，因为它提供关键营养来支持细胞代谢，增强细胞连接，确保仔猪不会出现肠漏，支持免疫系统，支持微生物群。作为主要效果，我们看到仔猪存活率提高或产仔前死亡率降低。这就是我们在接下来的几张幻灯片中要讨论的内容。
我们在整个过程中了解到，我们的客户开始越来越多地关注数据，而通过展示一到五次试验你能获得的信息是有限的，因为人们会问你关于可重复性的问题，会问你关于统计分析的问题，会问你关于趋势的问题。
因此，通过汇总数据、我们的演讲和传播，这些材料将更加强大。因此，通过展示 10、20、50、90、100 次试验的结果，我们的客户开始关注，我们开始进行更有意义的讨论，为我们的产品或进入市场创造更多附加值。因此，数据越多越好。这就是聚合数据的力量。
为了实现这一目标或增强我们的数据能力，我们每年进行一次死亡率荟萃分析。到目前为止，我们已经进行了六次迭代。我们从 2018 年开始，进行了大约 29 次试验，涉及 33,000 头猪。截至本月，我们的数据库中有 91 次试验，涉及 185,000 头猪。因此，我们对该数据分析进行了六次迭代，我们在上一次的基础上添加了一次，直到今天。
从时间分配和分析投入来看，我们发现早在 2018 年，我们就在 Excel 中做了很多数据准备工作。红色表示 Excel 数据准备。橙色表示 SAS 和 JMP 之间的分析，蓝色表示传播，这是增值步骤。我们的高管、管理委员会和客户更感兴趣的是传播方面，而不是数据操作，正如您所想的那样。
我们一开始使用非常多 Excel 的流程。我们花了八天时间才真正搞清楚数据库，处理所有这些公式并进行复制粘贴。这其中涉及了相当多的人为错误。2019 年，数据集并没有增加太多，但我们仍然没有进行大量传播。
我们在 2020 年获得了 JMP。我们对数据库进行了彻底改造，从 2021 年开始，我们开始进行更多的传播，数据操作大幅减少。你可以看到，我们已经专注于传播方面的这一增值步骤。
这是按流程步骤进行拆分的另一种方式。Excel 数据准备分析和传播。我们可以看到我们花在 Excel 上的时间减少了。从 8 天到 0.1 天，这非常显著，这为我们的流程增加了许多价值。因此，数据操作更少，错误更少，处理此问题所花的时间也更少。
分析步骤我们中间保持不变，但我们已经从 SAS 密集型流程转变为 JMP 密集型流程，这有其好处，因为我们将很多东西保存在一个地方。
但这里的主要重点是，我们将传播时间从半天缩短到大约四天。这为日常工作增添了很多价值。例如，我们今年提交了两份摘要。过去几年，我们进行了一些自动化，并增加了一些新的分析。因此，我们不必在 Excel 中来回移动数据，从而节省了时间，我们将其用于提交摘要、传播信息、为客户举办网络研讨会以及与学术界交流。
这就是我们的数据分析流程，所以它是数据分析流程中最丑陋的部分。很多表格、很多交互、很多汇总、合并等等。这里最重要的是，很多繁重的工作都是在 JMP 中完成的。Excel 很少，SAS 很少，但主要是 JMP。
后台流程是这样的。我们将数据集或数据库位置从 Excel 导入 JMP。我们通过 SAS 运行它，然后将其重新吸收到 JMP 中，最后得到这个主表，它是我们每个分析的支柱。其他一切都在这里被识别并向前推进。因此，我们有一个总体死亡率荟萃分析，涵盖五个地理区域、两个管理方案和四个遗传学。因此，这个数据表的大约 13 个组件已经实现自动化，并且 JMP 在后台无缝合并它们。
我们有一些常规图表，它们在迭代过程中不断移动。代码已经编写好了，JMP 为我们完成了繁重的工作。我们只需运行脚本即可。正如我所说，所有这些时间节省让我们能够专注于数据解释和传播。我们现在能够查看数据集中的角落，查看我们的产品何时运行良好以及何时发生意外并产生意外结果。这使我们能够与客户一起排除故障，以确保我们在他们使用我们的产品时为他们带来价值。
这就是我们在后台所做的基本工作。所以这里有一堆无聊的步骤。我们查看 Excel，将其导入 JMP，进行一些初始解析（稍后我们会讨论这一点，并进行演示）。我们将其发送到 SAS，进行分析，然后将其输出到 Excel，再将其导入 JMP，然后进行大量合并死亡率平均值、这些 P 值和其他摘要，并进行一些绘图和 PowerPoint 演示。
现在，正如我所说的，因为 JMP 在后台通过公式、连接等为我们完成了繁重的工作，我们能够查看数据来进行传播、摘要、网络研讨会和客户培训课程等。
我们开始演示，此时每个 JMP 用户都会停下来祈祷代码能够无缝运行。让我们来看看。这是我的 JMP 项目。没什么特别的，很多行代码。我真正喜欢 JMP 的地方是它为我提供了代码折叠选项，这样我就可以折叠整个代码段。我将所有内容加载到内存中，并协调它们，然后从右侧的面板运行这些代码段。我们将导入表格并开始使用它们。
然后我们需要连接到 SAS。它会在后台运行一些代码。我们将表格导出到 SAS 以便它工作。然后 SAS 返回一些相当丑陋的表格。有七个表格，其中包含所有 P 值和各种估计值以及必须连接并带入我们主表格式的内容。JMP 可以为我们做到这一点，没有问题。这是我们的主表。就是这样。
然后，我们在左侧留下了一堆我们用不到的表格。当然，我们会清理它们，关闭它们。抱歉，我们做得不好。然后，问题是，我们这里还剩下一些表格，我必须从旧版本的迭代中获取图形或图表的代码。
我们就是这么做的。您可以在这里看到代码、脚本，我可以随意操作。这些是我的标准图表。我可以根据需要随意操作。那里还有另一个。完美。再次重申，这只是其中一个图表的示例。X 轴上是对照组的死亡率，Y 轴上是 PX 治疗组的死亡率，还有这些小旗子。它让我了解欧洲试验在哪里，我们数据库中每个点代表一个试验。那里有很多美国试验，死亡率非常高。亚洲的试验通常在底部死亡率较低。
因此，它允许我查看数据，具有灵活性，并了解数据中发生了什么，而不是从 SAS 中通过 Excel 导入数据并在 Excel 中绘制图表。因此，这为我们节省了大量时间。
完美。关于这一点我只想说几点。JMP 意味着我们可以减少数据操作，因此 JMP 许可证物有所值。我们减少了人为错误。JMP 软件负责处理所有公式、所有连接、所有表格的合并等所有您能想到的工作。它在后台执行这些工作，因此完全不存在人为错误。当我编写代码时，一切都已安排妥当。节省了所有这些时间，让我们可以专注于增值步骤。查看数据、撰写摘要、举办网络研讨会、与客户讨论。这样可以让我们的时间更有价值。
它使我们能够进行大量故障排除并以各种方式解释数据，并且使我们能够对数据本身进行各种不同的分析。现在，这里的另一件重要的事情是，我们完成了所有这些工作并从 2020 年开始，并且我们之前没有 JMP 脚本编写经验。如果我能做到，你们也能做到。非常感谢。再次重申，我的电子邮件在屏幕上。如果您有任何问题或建议，我很乐意听取。
