| 스피커 |
성적 증명서 |
| 피터 허쉬 |
네, 오늘 함께해 주셔서 감사합니다. Hadley와 저는 데이터 액세스와 JMP 애플리케이션 빌더를 사용하여 데이터 액세스를 간소화하고 좀 더 쉽게 만드는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. |
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이제 JMP 내부의 분석 워크플로우에 대한 개요를 살펴보겠습니다. 모든 분석 과정의 첫 번째 단계는 데이터에 액세스하는 것입니다. |
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그리고 이것은 종종 시간이 많이 걸리고 지루한 과정이 될 수 있으며 많은 경우 간과됩니다. |
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데이터에서 학습을 시작하기 전에 반드시 거쳐야 하는 중요한 프로세스입니다. 데이터에 접근할 수 있어야 합니다. Hadley와 저는 다양한 출처의 데이터에 접근하는 몇 가지 방법을 알려드리고, 그 어려움을 덜어드리기를 바랍니다. |
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그래서 오늘 우리가 보여드릴 것은 간단한 버튼을 만드는 것입니다. |
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기본적으로 JMP 내부의 앱 빌더를 사용하여 OBDC 연결이나 웹 API를 통해 외부 데이터에 액세스합니다. |
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로컬 파일이나 JMP에서 액세스할 수 있는 모든 유형의 데이터 소스에도 이 기능을 적용할 수 있습니다. 또한 소스를 결합하는 방법도 보여드리겠습니다. |
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데이터 풀에서 여러 소스에 필터를 적용합니다. 마지막으로 데이터를 수동으로 입력하는 방법에 대한 인터페이스를 보여드리며 마무리하겠습니다. |
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하지만 그 과정을 조금 더 쉽게 만들 수 있습니다. 그리고 마지막으로, 우리가 만든 것을 어떻게 조직 전체에 분배하고 이를 |
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공유할 수 있는 배포 가능한 추가 기능입니다. Hadley가 ODBC 드라이버를 통해 연결하는 방법을 보여주는 것부터 시작해 보겠습니다. |
| 해들리 마이어스 |
네. |
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정말 고맙습니다, 피트. |
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어디에 계시든 이 영상을 시청해 주시는 모든 분들께 안녕하세요. 먼저 애플리케이션 빌더를 사용하여 만든 앱을 보여드리겠습니다. 이 앱의 기능은 바로 데이터베이스에 연결하는 것입니다. |
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아마도 여러분의 시스템에 데이터가 저장되는 여러 위치나 서버가 있을 수 있으니, 적절한 서버를 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 태그를 검색하고 필터링할 수 있습니다. 지금 보시는 것은 다음과 같습니다. |
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SQL 쿼리를 실행했습니다. 데이터베이스에 접근해서 태그를 몇 개 추출했는데, 그중에 적절한 태그를 선택할 수 있었습니다. |
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보고 싶은 기간을 선택할 수 있는데, 이 경우 데이터베이스는 꽤 오랜 시간까지 거슬러 올라갑니다. 해당 데이터를 실행하고 선택하세요... |
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필요한 데이터를 바로 가져올 수 있죠. 사람들이 이런 것들을 어떻게 활용하는지 보면, 이런 것들을 모아서 구석에 두는 경우가 많습니다. |
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데스크톱에서 이런 식으로 데이터를 가져오고, 데이터가 필요할 때마다 "아, 102도 가져왔어야 했는데"라고 말할 수 있죠. 문제없습니다. 그냥 가서 이렇게 가져오면 되니까요. |
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오늘은 이런 종류의 것을 만드는 방법을 보여드리겠습니다. 그리고 우리가 사용할 예시는 이것보다 조금 더 간단합니다. |
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여기서 확인할 수 있습니다. 기간을 선택하고 원하는 것을 선택하세요. |
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검색하려는 태그 중 하나는 이 경우 분석 방법입니다. 범주형 열 중 하나에 필터를 적용한 후 데이터를 가져오는 방식입니다. 따라서 더 복잡한 방식은 여기에 기능을 추가하는 확장된 방식일 뿐입니다. |
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그러면 JMP의 쿼리 빌더를 사용하여 시작해 보겠습니다. |
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데이터베이스에 연결했으면 (여기서 이미 연결했듯이) 시작하려는 테이블을 선택합니다. 이 경우에는 운영 데이터이고, 이렇게 했습니다. 결과를 조인하겠습니다. |
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샘플 데이터가 여기에 있습니다. 자, 이제 쿼리를 만들어 보겠습니다. 먼저 제 데이터를 가져오는 것부터 시작하겠습니다. 모든 프로덕션 데이터를 가져오겠습니다. |
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샘플 생성 날짜와 분석을 입력할 것입니다. 아마도 이것들을 가져와서 위쪽에 두어 여러분이 볼 수 있도록 할 것입니다. |
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조금 더 나아질 거예요. 그래서 첫 번째 열은 다음과 같습니다. |
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제 결과도 마찬가지입니다. 따라서 필터를 사용하여 이 쿼리를 설정한다면, 예를 들어 분석 결과를 여기에 입력하여 필터링할 수 있습니다. |
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여기에서 샘플 날짜를 필터링하고, 이를 범위로 변경하여 예측이라고 하며 한 날짜와 그 사이의 데이터를 가져옵니다. |
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다른 날짜. 일반적으로 이 경우 수행해야 할 작업은 다음과 같습니다. |
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실행 시 모든 프롬프트가 표시되므로 쿼리를 실행할 때 |
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사용자가 선택할 수 있습니다 |
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적절한 날짜를 선택하고, 이 데이터베이스가 꽤 오래전부터 사용되어 온 것 같으니, 아주 넓은 범위를 선택하겠습니다. 확인을 누르세요. 이제 분석에 필요한 데이터를 얻었고... |
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그 날짜들은 그렇지만 내가 할 일은 |
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이것들을 프롬프트에서 제외해서 명확한 프롬프트를 만들겠습니다. 몇 개를 직접 선택해서 쿼리에 어떻게 들어맞는지 확인해 보겠습니다... |
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코드에 넣어주세요. |
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응. |
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그럼 이 실행 스크립트를 복사해 보겠습니다. 필터를 포함하여 이 쿼리를 실행하는 스크립트입니다. 이제 애플리케이션 빌더를 열겠습니다. |
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빈 애플리케이션을 선택하고 버튼을 만들겠습니다. |
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버튼을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 버튼을 눌렀을 때 실행할 스크립트를 선택할 수 있습니다. 이 경우에는 쿼리에서 전체 실행 스크립트를 실행해 보겠습니다. |
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이제 이 기능을 실행하고 버튼을 누르면 쿼리 설정 방식과 동일하게 데이터를 얻을 수 있습니다. 하지만 제가 하고 싶은 것, 그리고 여러분도 하고 싶은 것은 사용자가 쿼리 필터를 선택할 수 있도록 하는 것입니다. |
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변수, 즉 어떤 기간을 선택해야 하고 어떤 분석을 해야 하는지에 대한 것입니다. |
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놀라울 정도로 간단하죠. |
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제가 할 일은 쿼리의 시작 시간과 종료 시간을 나타내는 숫자 편집 상자 두 개를 가져오는 것입니다. |
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제가 항상 좋아하는 건 이것들을 패널 상자 안에 넣는 거예요. 이렇게 하면 사용자가 정확히 어떤 기능인지 좀 더 쉽게 알 수 있고요... 그러니까, 제가 지시를 내릴 수 있게 되거든요. 예를 들어, 시작일을 입력하세요 같은 식으로요. |
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종료일을 입력하세요. |
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이렇게요. |
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그리고 우리는 이 변수에 우리가 이해할 수 있는 이름을 붙일 것입니다. |
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그래서 이걸 이렇게 부르죠... 숫자 편집 상자를 클릭하면 이 사람의 이름을 지정할 수 있어요. |
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시작 |
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숫자 편집 상자. |
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그리고 우리는 이것을 끝이라고 부르겠습니다. |
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숫자 편집 상자를 사용하여 형식을 지정할 수도 있습니다. |
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그래서 우리는 우리의 |
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날짜 및 시간 달력 형식은 여기에 있습니다. |
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바로 이렇게요. |
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그리고 물론 우리가 해야 할 일은 이것들로부터 정보를 얻는 것입니다. |
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데이터 입력 |
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변수를 쿼리에 추가합니다. 버튼을 눌렀을 때 start라는 변수를 생성합니다. |
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그리고 우리는 그것을 어떤 값과 같게 만들 것입니다. |
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숫자 편집 상자에 입력하세요. |
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그 가치를 알아보세요. |
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우리는 끝 숫자 편집 상자에서 값을 가져옵니다. |
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그리고 우리는 이것들을 가져갈 것입니다 |
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그리고 이를 여기 쿼리에 삽입합니다. |
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그래서 내가 이것을 실행한다면, |
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시작 날짜를 선택할 수 있습니다 |
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종료일을 선택하세요. |
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그걸 실행해서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이제 하나 더 빠르게 보여드리겠습니다. 이 분석을 어떻게 필터링할 수 있을까요? 이를 위해 저는 이것을 사용할 것입니다... |
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버튼마다 다른 옵션을 사용할 수 있습니다. 여기에 체크박스를 추가하고, 선택하려는 값을 입력할 생각입니다. |
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이제 이것을 분석으로 바꿔볼까요. |
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네, 체크박스입니다. 그럼 여기서 간단히 변수 분석을 하나 더 만들어 보겠습니다. |
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그리고 정보를 얻기 위해 어떤 명령을 사용해야 하는지 기억이 나지 않는다면... 여기에서 선택 항목을 꺼내려면 이것을 클릭하기만 하면 됩니다. |
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마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 도움말 메뉴, 스크립팅 인덱스로 바로 갈 수 있는 좋은 방법이 있는데, 이제 필요한 것은 해당 항목을 가져오는 명령이라는 걸 알 수 있습니다. |
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여기에 입력할게요 |
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선택받으세요. |
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이제 우리는 이 분석을 수행할 수 있습니다. |
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그리고 우리의 교체 |
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쿼리 매개변수가 바로 거기에 있습니다. 그래서 이걸 실행하면, |
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다시 한번, |
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시작 시간을 선택할 수 있습니다 |
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종료 시간을 선택하세요. |
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그리고 실행할 매개변수 중 하나를 선택하거나 다른 하나를 선택하거나 둘 다 선택할 수 있습니다. |
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그럼 다음 단계는... |
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물론, 내가 원하는 만큼 추가할 수 있지만 지금 내가 하고 싶은 것은 이것을 내 조직 내에서 배포하는 것입니다. 여기서 중요한 점은 이것에 접근할 수 있는 사람은 누구나 |
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데이터베이스 위치에서 이 추가 기능을 공유하면 해당 추가 기능에 액세스하거나 사용할 수 있습니다. 따라서 여기를 클릭하고 스크립트를 추가 기능에 저장하겠습니다. |
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우리는 그것을 데이터베이스라고 부르겠습니다. |
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입장 |
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그리고 |
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디비액세스1, |
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그냥 독특한 이름을 붙이려고요. |
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데이터 액세스. 그리고 추가 기능 작동에 필요한 전체 스크립트가 여기에 있으니, 이미... 이미 모두 완료되었습니다. 이걸 내 폴더에 저장하겠습니다. |
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데스크톱. |
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그리고 지금 보시다시피, 바로 여기에 설치되어 있습니다. |
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그러니까 제가 해야 할 일은 다른 화면에 저장되어 있는 것 같은 이 추가 기능을 가져오는 것뿐입니다. |
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여기 있습니다. 제 조직 내 누구에게나 이메일로 보낼 수 있습니다. 이 이메일은 미리 작성해 두었습니다. |
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편의를 위해 이미 보내드렸습니다. 해당 내용을 이메일로 보내주시면, 해당 위치에 접근할 수 있는 권한이 있는 분들은 추가 기능을 설치하여 바로 사용하실 수 있습니다. 이제 공유는 중단하고... |
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Pete에게 다시 돌아가서 웹에서 데이터에 접근하는 방법을 보여드리겠습니다. |
| 피터 허쉬 |
좋아요, 고마워요, 해들리. 네, 정말 훌륭한 시연이었어요. 그래서 이번 파트에서는 해들리가 보여준 내용을 바탕으로 더 발전시켜 보도록 하겠습니다. |
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이렇게 생긴 추가 기능을 만들 겁니다. Hadley와 같은 과정을 거치게 됩니다. ODBC 부분은 건너뛰고 |
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API 부분인데, 여기서 핵심은 두 개의 서로 다른 데이터 소스가 있다는 것입니다. 두 소스에서 데이터를 가져와서 합친 다음, 이와 같은 최종 데이터 테이블을 만들 것입니다. Hadley가 이미 완성된 것을 보여드린 것부터 시작하겠습니다. |
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Hadley가 가지고 있던 것보다 더 적은 세부 정보가 포함된 간단한 ODBC 풀입니다. |
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두 가지 다른 주식 유형에 대한 데이터가 있고 해당 주식 유형을 선택하기 위해 살펴보는 필터가 하나 있습니다. 우리가 할 일은 다음을 빌드하는 것입니다. |
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API 연결입니다. Hadley가 했던 것과 비슷한 과정을 거치겠습니다. Hadley가 아주 잘 설명해 줬죠. 여기서는 간단히 텍스트 편집 상자가 있는 패널 상자를 추가하겠습니다. Hadley가 보여준 것처럼, |
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이것들을 사용하고 참조하세요 |
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상자는 이름이 있으니까요. Hadley처럼 이것들을 살펴보고 이름을 바꿀 수도 있을 것 같아요. |
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이 경우 이것은 TextEdit1이라고 불리며, 사람들에게 하라고 말할 것은 여기에 API 키 엔터티를 입력하고 그 API 키를 사용하는 것입니다. |
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각 개인이 자신의 API 키를 사용하여 데이터에 액세스할 수 있도록 설정하여 API 키를 함께 배포할 필요가 없도록 합니다. 그리고 Hadley가 보여준 것처럼 여기에 버튼을 하나 만들고 이 버튼을 |
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API 데이터 풀. |
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좋아요, 그리고 다시 같은 작업을 하죠. 여기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Press에 스크립트를 추가하겠습니다. 그러면 이 데이터에 접근하는 위치는 다음과 같습니다. |
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Alpha Vantage라는 웹사이트가 있는데, API 데이터 풀을 시연하고 시험해 볼 수 있는 좋은 방법입니다. API 문서도 아주 잘 되어 있습니다. 만약 회사 내에서 이 작업을 한다면 약간 다른 방법이 있을 겁니다. |
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여러분이 사용하게 될 명령들이 있지만, 전반적인 아이디어는 동일합니다. 즉, 여러분은 ...에서 몇 가지를 전달해야 한다는 것입니다. |
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JMP에서 해당 API로 가져와야 합니다. 그리고 여기서 이 스크립트를 미리 작성했으므로 기본적으로 키를 전달하고 URL과 수행할 요청 유형을 알려야 합니다. |
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JMP에 적합한 형식으로 데이터를 가져오고 JSON을 파싱하는 스크립트가 여기에 더 있습니다. 이미 여기에 작성한 이것을 선택하겠습니다. 복사한 다음, 앞서 본 것처럼 여기에 넣으면 이제 |
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데이터를 가져옵니다. 여기서 제가 해야 할 몇 가지 작업은 이 키입니다... 사실 여기에 API 키를 참조하고 싶습니다. |
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그래서 내가 할 일은 "알았어, 그 키는 다음과 같아"라고 말하는 것입니다. |
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textedit1 그리고 저는 Hadley가 보여준 것처럼 말할 것입니다. |
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해당 도움말 인덱스를 살펴보고 해당 텍스트를 가져오는 데 필요한 사항을 파악하십시오. 그러나 이 경우에는 핵심은 textedit1로 이동하면 다음을 얻는다는 것입니다. |
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텍스트입니다. 여기서 또 한 가지, 필터링할 Combo1이라는 상자를 참조하고 싶습니다. 그래서 이 상자를 추가하겠습니다. |
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여기 아래에도 있고, 우리는 그것을 주식이라고 부르겠습니다. |
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변수 이름 Combo1과 같고, Hadley가 보여준 것과 마찬가지로 선택됩니다. |
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좋아요, 이제 제가 할 일은 쿼리를 통해 해당 키와 주식을 가져오는 것입니다. 그런 다음 웹사이트로 가서 ping을 보내고, 실행해서 확인해 보겠습니다. 여기서는 데모 키를 사용하고, 주식을 변경해 보겠습니다. |
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그럴 거야... 아, 그거 알아? 좋은 거야 |
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여기서 중요한 점은 여기 코드에서 그것을 변경하는 것을 잊었기 때문에 재고가 comb1이라고 말하고 있지만 여기서는 |
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이건 제 심볼이 Microsoft라는 걸 알려주는 거예요. 그러니까... 거기에 주식을 넣지 않으면 제대로 데이터를 가져오지 못할 거예요. 자, 여기서 다시 한 번 보여드리죠. 이제 필터를 보고 있고 하드 코딩하지 않아서 올바른 데이터를 가져오고 있다는 걸 보여드리겠습니다. |
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좋아요, 이제 다음 단계는 두 소스에서 데이터를 실제로 가져와서 하나로 모으는 것입니다. JMP 16에는 좋은 기능이 있는데, |
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여러분 모두 이미 들어보셨을 텐데, 바로 새롭고 개선된 로그인데, 저는 이 로그를 정리하려고 합니다. |
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이 로그는 어떤 유형의 데이터 조작이든 캡처합니다. 자, 여기 조인 예제를 보여드리겠습니다. 이 두 가지를 하나로 합치겠습니다. |
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데이터 테이블을 선택하고 조인 방법, 예를 들어 어떤 유형의 조인을 할지 선택할 수 있습니다. |
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조인에 원하는 열, 아마도 이름 |
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당신의 |
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원하는 대로 데이터를 저장할 수 있습니다. 원하는 대로 설정했으면 확인을 클릭합니다. 그러면 로그에 해당 조인에 필요한 모든 내용이 기록된 것을 확인할 수 있습니다. 여기로 이동하여 스크립트를 클립보드에 저장한 다음 |
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돌아가서 내 앱에 새 버튼을 만들어 보세요 |
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여기요. 그리고 다시 버튼 상자를 사용할 건데, 원하는 유형을 선택하셔도 됩니다. 다시 한번... 이름을 지어 볼까요? '조인'이라고 부르겠습니다. |
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여기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하세요. |
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그리고 그 대본을 언론에 발표하세요. |
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그런 다음 복사해서 붙여넣기만 하면 됩니다. |
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그러면 이제 연결 작업이 진행됩니다. 사실, 각 항목을 개별적으로 가져와서 연결할 수도 있지만, 최종 목표는 이 모든 작업을 한 번에 처리하는 것입니다. |
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여러분이 해야 할 일은 이 모든 스크립트를 한곳에 모으는 것뿐입니다. 저는 미리 그렇게 했습니다. |
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그리고... 그리고 새 버튼을 만듭니다. 스크립트에 추가한 두 가지를 보여드리겠습니다. 테마를 따라 '이지 버튼'이라고 부르겠습니다. |
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간단한 버튼. |
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그리고 나는 그냥 할거야 |
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여기 이 스크립트를 가져와서 이 모든 것을 선택하고 복사한 다음 |
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여기서도 같은 절차를 따르세요. |
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그리고 그것을 붙여넣으세요. |
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좋습니다. 이 스크립트에 이미 있는 것을 복사하여 붙여 넣는 것 외에도 추가한 몇 가지 사항이 있습니다. 대기 명령이 있는데 이 명령은 나에게 약간의 시간을 줍니다. |
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조인을 시작하기 전에 데이터 풀링이 수행되도록 한 다음, 두 개의 추가 데이터 테이블을 닫아 여러 테이블을 만드는 것이 아니라... 그러니까 |
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이것 좀 보세요. API 키를 입력하고, 주식을 선택할 거예요. 간편 버튼을 누르고, 두 곳에서 데이터를 가져온 다음 2초 정도 기다린 후, 두 데이터를 합치겠습니다. |
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그럼 여기서의 최종 목표는 다음과 같습니다. 이제 Hadley에게 다시 전달해서 데이터 입력을 조금 더 원활하게 하는 방법에 대한 좋은 예를 보여드리겠습니다. |
| 해들리 마이어스 |
응. |
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정말 감사합니다, 피트. 이제 SQL을 사용하여 외부 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 방법을 알려드렸습니다. |
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데이터베이스와 Pete가 API(웹 API)에서 데이터를 가져오고, 기존 데이터와 결합하는 방법을 알려드렸습니다. 다른 소스에서 데이터를 가져오거나 Python을 사용하여 데이터에 접근해야 할 수도 있습니다. |
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또는 다른 파일에 있을 수도 있지만, 데이터를 수동으로 입력해야 할 수도 있습니다. 여기 데이터 세트의 예가 있습니다. |
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시리얼 이름과 제조사 정보가 있는데, 이 모든 데이터는 상자 라벨에서 수동으로 입력된 것입니다. 안타깝게도 이 라벨은 데이터를 자동으로 쉽게 가져올 수 있는 형식이 아닙니다. 그래서 누군가 이 작업을 해야 할 것입니다. |
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수동으로요. 저도 예전에 그런 일을 했던 적이 있어서, 그런 일을 해야 하는 사람의 심정을 충분히 이해할 수 있어요. |
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이제, 이런 식으로 테이블에서 입력할 수도 있지만, 저는 여기에 이 애플리케이션을 만들어서 조금 더 간단하게 만들었습니다. |
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이제 한 화면에서 간단히 입력하면 표에 추가된다는 것을 알 수 있습니다. 마지막 두 개는 의도적으로 제외했습니다. |
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열입니다. 이 작업을 수행하는 방법은 정확히 동일합니다. 우리가 할 일은... 여기서 보시다시피 버튼이 하는 첫 번째 작업은 |
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테이블에 행을 추가합니다. 테이블에 있는 행의 개수를 파악한 다음 각 열과 행 번호에 대해 |
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각 입력에서 데이터를 가져와서 각 셀에 저장하는 거죠. 그럼 마지막 두 셀에 대해서도 같은 작업을 해 볼까요? |
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그리고 이 부분이 꽤 고르고, 간격이 잘 맞는 것을 눈치채셨을 겁니다. 여기 가로 세로 분할선을 사용해서 만든 거죠. 그래서 여기 아래쪽에 가로 분할선을 하나 더 추가하겠습니다. |
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그리고 여기에 패널 박스를 추가하겠습니다. |
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그리고 아래쪽에 숫자 편집 상자가 있습니다. |
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그리고 또 다른 패널 상자를 추가하겠습니다. |
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그리고 또 다른 숫자 편집 상자가 있습니다. 이걸 이렇게 부르죠. |
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여기 마지막 두 열은 제공량당 무게와 |
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시리얼 라벨에 표시된 서비스당 컵 수입니다. |
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지금은 이 친구들의 이름을 바꿀 수 있지만, 지금은 그러지 않겠습니다. 여기서는 그냥 계속하기만 하면 됩니다. |
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그리고 데이터 테이블 열에는 1회 제공량당 무게가 나와 있습니다. |
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그리고 우리의 행 번호. |
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이것을 방금 만든 숫자 편집 상자와 같게 만들겠습니다. |
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여기서도 같은 일이 일어납니다 |
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우리를 위해 |
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1회 제공량당 컵 수 |
| 하델리 마이어스 |
편집 중2. |
| 해들리 마이어스 |
그렇죠. 그럼 이제 이걸 실행하면 모든 데이터를 입력한 다음 가져올 수 있어요. |
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이것들로 |
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셀을 추가하거나 맨 아래에 행을 추가하려면 마지막으로 한 가지를 보여드리겠습니다. 누군가를 위해 이것을 만든다면 그들이 매우 감사할 것이라고 약속드립니다. |
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저쪽 사진에 약간의 색상을 더해서... 애플리케이션에 적용해 볼게요. 회사 로고를 추가하거나, 제가 여기처럼 스톡 사진을 추가할 수도 있어요. |
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그러니 완벽할 필요는 없습니다. 그냥 이렇게 추가하면, 이걸 실행했을 때 누군가의 하루가 이전보다 조금 더 즐거워지는 것을 보실 수 있을 겁니다. 이제 이걸 추가 기능으로 저장하거나 |
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스크립트에 바로 데이터 테이블에 저장하려고 합니다. |
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그것을 추가라고 부르세요 |
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데이터나 행 추가 등 원하는 작업을 할 수 있습니다. 이제 여기에 추가 기능이 있는 것을 볼 수 있습니다. 이 추가 기능을 실행할 수 있습니다. |
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시리얼. 좋은 점은 탭을 누르면 다음 시리얼로 넘어간다는 거예요. |
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그냥 가짜 데이터를 추가할게요 |
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이런 식으로요. 맞아요, 그 행을 추가하면 보이실 거예요. |
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그럼, 흥미롭게 읽으셨기를 바라며, 여러분 중 일부가 이 자료들을 활용하거나 직접 만들어 볼 기회가 있기를 바랍니다. 그럼, 피트에게 다시 전달해 드리겠습니다. |
| 피터 허쉬 |
좋아요, 고맙습니다, 해들리. |
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여기서 몇 가지 더 언급하면서 마무리하겠습니다. |
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슬라이드입니다. 여기서 살펴본 내용을 요약하자면, 데이터 접근에 어려움이 있는 경우가 많고, 이는 문제가 필요 이상으로 오래 지속될 수 있음을 의미합니다. 따라서 이 글을 통해 도움이 되셨기를 바라며, 데이터 접근이나 데이터 입력을 간소화하는 데 도움이 되셨기를 바랍니다. |
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그리고 |
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데이터를 올바른 형식으로 가져오고 있습니다. |
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쉽게 접근할 수 있는 부분이 솔루션의 약 80%를 차지하므로, 일반적으로 시간의 80%를 여기에 투자하게 됩니다. 따라서 이 부분을 간소화할 수 있다면 엄청난 시간 절약 효과를 얻을 수 있습니다. |
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그리고 데이터 문제를 해결하기 위해 똑똑한 분석가와 과학자, 엔지니어를 고용해야지, 데이터 접근 문제를 해결해서는 안 됩니다. |
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그리고 JMP 애플리케이션 빌더 내에서 간단한 버튼을 만드는 것이 매우 간단하다는 것을 보여드렸습니다. 이를 통해 소스를 선택하고, 필터링하고, 여러 소스를 결합하고, 심지어 데이터를 수동으로 추가할 수도 있습니다. |
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그리고 Hadley가 보여준 것처럼, 우리는 그것을 추가 기능으로 조직 전체에 배포할 수도 있고, 스크립트나 앱 자체로 이를 수행할 수도 있습니다. |
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시간 내주셔서 감사합니다. 도움이 되셨기를 바라며, 아래 채팅방에 남겨주시는 질문에 답변해 드리겠습니다. 감사합니다. |
