Merci pour adhésion, tout le monde.
Mon nom est Jason Wiggins.
Je suis a senior systèmes ingénieur pour JMP.
Je viens depuis a assez long carrière dans huile et gaz
et fabrication et RMD et et qualité.
Quoi étaient ici à parler à propos aujourd'hui est désordonné données.
I vraiment croire n'importe qui OMS analyses données a rencontré a données ensemble
quelque part le long de le chemin que nécessaire a parcelle de travail avant il pourrait être analysé.
Nettoyage ou façonner données peut être difficile,
mais Hé, alors que c'est a désordre, I trouver il que il en fait peut être assez frustrant,
en particulier quand nous avoir à faire il manuellement.
Quelques de mon messiest données problèmes avoir viens depuis Exceller feuilles de calcul.
I croire il y a a couple de raisons pour que.
Exceller est super pour beaucoup des choses, mais pour analyse, c'est juste pas que super.
Partie de le raison est que il n'a pas imposer le format pour le données.
M y esprit, données formats sont comme varié comme le imaginations de personnes en utilisant eux.
Exceller fichiers aussi tendre à être main organisé,.
Le probabilité de faute d'orthographe et incompatible notre conventions
sont vraiment assez commun.
Le exemple Je suis présentation aujourd'hui
vient depuis mon carrière dans huile et gaz.
I croire que le problème et solution que Je suis en allant à montrer
peut être trouvé dans beaucoup de ton données ensembles.
mon but pour tout le monde est à voir a peu possibilités
pour simplification que devant fin de notre analytique flux de travail.
Allons-y prendre le exclamation indiquer dehors de, Ouah, c'est a désordre,
et juste dire, Ouais, mais Non problème I comprendre comment à accord avec ce.
Maintenant, Je suis aussi en utilisant un exemple
où là sont données disponible que toi peut télécharger désactivé le Web.
Je suis en allant à être téléchargement mon présentation matériels
dans cas n'importe qui serait comme à pratique
quelques de le concepts que Je suis en allant à travail à travers aujourd'hui.
Tous droite, donc allons obtenir à ce.
Notre problème.
Boulanger Hughes a a été édition rotatif gréement compter données.
Ces sont le plates-formes que percer pour soit huile ou gaz tous autour le monde.
Ils ont a été affectation actif rotatif gréement compte pour générations.
Une plate-forme compter est a très important entreprise baromètre pour le huile et gaz industrie.
Si tu es dans le industrie, toi ne le faites pas besoin le explication.
Tu es consommant ces données sur a tous les jours, si pas hebdomadaire base, mais c'est utilisé largement
tous le chemin depuis en aval à en amont et exploration ou défi.
Comme I posé le travail préparatoire, nous sont en allant à être transaction avec Exceller données
et quelques de le problèmes que nous avoir avec que.
Un, beaucoup de le feuilles de travail que Boulanger Hughes fait disponible
sont pas dans le droite format pour analyse dans JMP.
I aussi trouvé beaucoup erreurs.
Ce dette certainement n'est pas le la plupart sujet aux erreurs données ensemble
que J'ai travaillé avec à venir depuis Exceller,
mais là sont a peu dans là que sont doozy
que Bien se concentrer sur aujourd'hui.
Et vraiment, ils sont en allant à être autour
vente et incompatible termes et abréviations.
Encore, dans termes de le dans l'ensemble analytique flux de travail.
Dans commande pour nous à même obtenir à ces analyse et connaissance génération,
connaissance partage,
nous avoir à obtenir notre données ensemble dans a format où nous peut commencer à faire que travail.
Étaient en allant à être se concentrer sur obtenir données dans JMP, mélange et nettoyage,
et alors à le fin, Bien faire a petit peu de données exploration et visualisation.
Finalement, quoi étaient tournage pour est à avoir a données ensemble
où nous pourrait regarder à gréement compter tendances par État, pour exemple.
Ces tendances,
pourrait être très révélateur à propos le économie dans le industrie sur temps.
Nous peut aussi vouloir à regarder à plus de a temps série basé analyse, comme a bulle parcelle,
où nous concevoir le changement dans plates-formes sur temps pour le différent États.
Encore, dans commande à obtenir à que indiquer
allons voir, JMP est pause sur moi pour a deuxième.
Là nous aller. D'accord, dans commande à obtenir à que indiquer,
nous vraiment besoin à obtenir le données dans quelque chose que nous peut travail avec.
ce est le final données ensemble.
Ce est quoi étaient en allant à être pousser vers.
I avoir a couple de manières de comptabilité pour date dans le données ensemble.
Ce est quoi vient depuis Boulanger Hughes feuille de travail.
Mais Je suis en allant à créer a couple de autre variables
que nous peut vouloir à prendre a plus proche regarder à fois.
étaient en allant à créer quelques nouveau variables.
A mois ici variable et a année variable.
Étaient en allant à réparer quelques orthographe erreurs dans le État,
et finalement, étaient en allant à rejoindre ce avec un autre données ensemble
que a le Années long coordonnées pour le capital ville de chaque État.
I ne le faites pas savoir quoi le meilleur chemin est à montrer
que temps série croissance et contraction
avoir à choisir a indiquer capital villes disponible.
Nous avoir à faire a peu des choses dans commande à faire ceux données ensembles connecter.
C'est où étaient en allant.
Tous droite, c'est essentiellement quoi I décrit verbalement.
Mais Je vais pause pour a deuxième et juste laisser tout le monde prendre a regarder
à notre analyse flux de travail, lequel est que composant,
que données façonner, données mélange, données visualisation.
Tous droite, allons parler à propos importation données.
Pour ceux de toi OMS vouloir à essayer ce.
I vouloir à indiquer dehors que le données
que Boulanger Hughes publie est dans a binaire Exceller format.
À ce indiquer, JMP fait pas avoir a chemin à directement importer ces données.
Si ce étaient XLSX, lequel il utilisé à être,
Je suis pas bien sûr quand le binaire déposer format était adopté,
mais il utilisé à être que toi pourrait faire a déposer Internet ouvrir
et ping le URL et automatiquement télécharger le données.
Mais nous ne peut pas faire que nous avoir à faire un intermédiaire étape.
C'est joli simple.
Si nous aller à le site web laisser moi tirer que dos en haut encore réel rapide.
Si nous cliquez sur n'importe lequel de ces links, ça va télécharger le données.
Nous ouvrir que données en haut dans Exceller et alors sauvegarder il comme un Exceller SX.
Là sont manières à faire ce automatiquement,
mais ils sont en allant à arriver dehors de JMP.
Pour ceux que vraiment vouloir à explorer ce et faire il automatique,
il y a a peu de a défi en haut devant.
I volonté indiquer dehors quelques manières à automatiser et JMP après nous obtenir le données dans.
Tous droite, donc ce est quoi étaient regarder à,
c'est dans fait le Exceller feuille que étaient en allant à charger.
Tous droite, donc le d'abord chose que nous besoin à faire dans fait.
D'abord des choses d'abord, allons obtenir notre données dans
Colonne en-têtes que sont sur rangée cinq, mais I avoir a couple rangées de colonne en-têtes.
Ce est commun dans Exceller.
Personnes utiliser fusionner cellules à combiner
texte depuis plus que un cellule dans a célibataire étiquette.
Nous vouloir à faire bien sûr que nous capturer que.
Étaient en allant à dire données commence sur rangée cinq
et nous avoir deux rangées de colonne en-têtes.
Je suis Désolé, colonne en-têtes commencer sur rangée cinq et nous avoir deux rangées de eux.
Alors nous saut dehors de couches et notes comment à ajuster pour où le données commence.
Ce est bien.
I toujours comme à prendre a regarder à le aperçu et juste faire bien sûr que
obtenir quoi Je suis demander pour et ce apparence droite.
Étaient importation le correct feuille de travail.
Allons-y juste importer que.
Tous droite.
Ce est dans a large données format.
C'est pas typiquement le format que JMP goûts, faire un analyse.
Presque toujours nous vouloir à être dans a grand données taper format.
Quoi Identifiant comme à avoir est a colonne que a ces colonne en-têtes comme rangées.
Alors un autre colonne que a le gréement compter pour chaque un de le colonne en-têtes.
Le opération que nous besoin à faire pour que est a empiler opération.
Allons-y juste parler à travers ce.
Je suis en fait faire le présentation dans JMP 17,
et le raison Je suis faire ce est que il y a a cool nouveau fonctionnalité dans 17
que I trouver à être donc pratique pour ce taper de travail.
Tous droite, I oublié à faire un chose.
Laisser moi dos en haut réel rapide, juste à garder le dialogue simple.
Quoi Identifiant comme à faire est obtenir débarrasser de ces résumé statistique colonnes.
Ces volonté certainement faire sens dans a large données contexte.
Ils sont en allant à faire sens si nous empiler eux.
étaient juste en allant à supprimer ceux.
Nous peut faire que, accord avec que dans a parcelle de différent manières, mais garder il simple.
Bien juste supprimer il dehors de le données tableau et alors aller dos à notre empiler,
tourner sur a aperçu, et allons juste sélectionner tous de ceux colonnes.
Ce est super. Un chose I amour à propos le aperçu est,
d'abord désactivé, I obtenir à voir que,
Oui, ce est dans le forme que I besoin pour mon analyse,
mais I peut aussi faire quelques changements
et voir comment le données tableau est en allant à regarder
avant I en fait commettre à fabrication a données tableau.
Si toi souviens-toi, nous recherché le compter à être gréement compter.
Que données colonne, nous vouloir à être nombre de plates-formes.
Source colonne.
Étaient en allant à nom ce État et taper,
et alors étaient en allant à séparé ceux dans le fin.
Un autre exemple de création nouveau variables, étaient en fait en allant à diviser ceux à part
donc nous peut utiliser eux comme deux séparé variables.
Mais pour droite maintenant, I pense c'est joli descriptif.
Si I frapper entrer ou cliquez n'importe où autre et I obtenir à voir le mise à jour
et Oui, en effet, ce est quelque chose que I vouloir.
C'est données façonnage. Étape un.
Nous peut avoir à faire plusieurs mesures de données façonnage.
Dans ce cas, c'est a simple exemple,
piles, approprié, et c'est tous nous avoir à faire.
Tous droite, avant I montrer ce glisser, allons aller sur à le données ensemble.
Un de le d'abord des choses que I faire quand Je suis manipuler données tables
et fonctionnement avec nouveau données ensembles.
Est I comme à graphique le données, parcelle le données,
ou montrer le données dans quelques chemin graphiquement
à aide moi voir si là sont problèmes que I besoin à résoudre.
Distribution est a super chemin de faire que.
Je vais juste pause, laisser tout le monde regarder.
C'est probablement petit imprimer. Laisser moi faire que beaucoup plus gros.
I pense même dans le d'abord couple de barres, peu barres, moitié a douzaine barres,
avec un peu de chance tout le monde est reconnaissant quelques potentiel problèmes.
Un, qu'est-ce que laver?
Je suis pas bien sûr pourquoi Washington était abrégé.
Il y a probablement quelques raison historiquement, ces données ensembles sont assez vieux.
Nous avoir abréviations pour Ouest.
Nous avoir abréviations pour nord et sud.
Tours dehors que est le exact même abréviation comme pour nouveau.
Nous avoir plusieurs problèmes.
laisser moi rouleau vers le bas. Il y a un autre doozy ici.
Heureusement il y a seulement un de eux.
Voir si I peut trouver il. Étaient regarder pour Tennessee.
Là nous aller, Tennessee.
Tout le monde prendre a regarder à Tennessee là et voir si toi avis le problème.
Étaient manquant un S, droite?
C'est quelque chose que I serait faire.
Je suis a horrible orthographe quand Je suis dactylographie, en particulier quand Je suis dactylographie rapide.
Nous trouvé un orthographe erreur là.
Maintenant le astuce est, comment faire I analyser que dehors et réparer tous de ces des erreurs ?
Plus surtout, comment faire I faire que
dans a chemin que n'a pas impliquer 1000 mesures
pour renommer ces différent abréviations et des fautes d'orthographe ?
C'est où régulier expressions viens dans.
Dans Rico, là sont a variété de différent outils à accord avec données nettoyage problèmes.
I toujours comme à choisir le le plus simple un, mais souvent ils sont pas que simple.
Quoi sont régulier expressions?
Bien, ils sont séquences de personnages que spécifier a recherche modèle.
a simple exemple, J'ai a obtenu chats et chiens, données ensemble.
Chaque un de ces personnages représente a modèle, a recherche modèle pour le texte
et alors a commande pour quoi il est que étaient en allant à retour.
Pourquoi nous utiliser eux?
Bien, ils sont très compact et flexible.
I peut résoudre vraiment complexe personnage données problèmes
avec a petit poignée de régulier expressions,
et I juste ne peut pas imaginer comment autre I pourrait faire que.
Il certainement prend désordonné problèmes et fait eux plus simple,
mais a obtenu à apprendre a nouveau concept.
Si régulier expressions sont marque nouveau à toi, I avoir a ressource que I comme.
C'est gratuit, c'est en ligne, c'est Déboguer X.
Un de mon préféré parties de ce est le tricher feuille ou le rapide référence guide.
I vouloir à comprendre quoi ceux recherche personnages signifier.
I peut regarder à ce rapide référence
et I peut commencer à commencer à morceau ensemble régulier expressions.
I ne le faites pas souvent utiliser le test partie de le site web,
mais si toi avait quelques exemple texte
et recherché à test ton régulier expression contre il, toi pourrait faire il ici.
I préférer à faire que et JMP.
Il juste sauvegardes moi temps.
JMP en fait a quelque chose que tu vas voir que nous peut utiliser dans a similaire chemin.
Tous droite, donc c'est quoi ils sont.
Bien lieu à aller apprendre à propos eux et allons prendre a regarder à comment nous utiliser eux.
Tous droite, Je suis seulement en allant à réparer a couple de ces,
et Bien réparer a couple de eux ensemble.
Je vais parler à travers quoi le régulier expression moyens comme I taper il.
Avant nous même obtenir là.
Identifiant comme à recommander que quand étaient faire ce taper de travail,
que quand nous recoder, nous vouloir à décharge le résultats dans a formule colonne.
Raison être est si nous décider à ajouter sur à ce données tableau,
ceux correctifs volonté persister dans le avenir.
C'est le seulement temps étaient vraiment en allant à être en utilisant il.
Peut être nous ne le faites pas utiliser le formule colonne, mais I préférer que.
Dans fait, I vraiment comme à voir que droite en haut haut pour mon personnel utiliser.
Comment faire nous obtenir à le régulier expressions?
Nous avoir a remplacer chaîne utilitaire.
Encore, là sont beaucoup autre services publics.
Toujours choisir le le plus simple un.
Si étaient juste en essayant à cueillir d'abord et dernier mot, pour exemple,
I ne le faites pas vouloir à écrire a régulier expression pour que,
mais dans ce cas, I a obtenu quelques désordre I besoin à faire le ménage en haut.
étaient en allant à utiliser a remplacer chaîne à faire que.
A couple nécessaire de ingrédients.
Toi avoir à faire bien sûr que le Utiliser régulier Expressions vérifier boîte est tourné sur.
Souviens-toi que aperçu le Déboguer X spectacles.
Bien, voici notre aperçu.
Nous seulement avoir à taper une fois et ajuster une fois, avec un peu de chance.
alors nous obtenir à voir le résultats.
allons essayer que dehors sur a couple de ces exemples.
Encore, Je suis en allant à parler qu'est-ce que événement comme I taper.
Allons-y travail avec le nouveau d'abord.
Souviens-toi, N. peut soit être nouveau ou nord.
Si I regarder à que ensemble de données,
semble logique à réparer le nouveau un d'abord et alors travail sur nord.
Je suis en allant à regarder pour le personnage N
dans le chaîne dans le rangée de le colonne que Je suis analyser
Alors Je suis en allant à regarder pour a période.
Le raison Je suis putting ce dans supports est
que à a période aussi est a recherche personnage.
Il moyens n'importe lequel personnage.
À être honnête, toi pourrait partir le supports dehors de ce
est toujours en allant à travail, mais c'est a petit peu déroutant.
Si étaient en utilisant a spécifique personnage
que peut exister comme a recherche personnage aussi parfois c'est bon à support eux dehors.
Fait il a petit plus interprétable.
Tous droite, après N nous avoir a espace.
Ce barre oblique inverse est blanc espace personnage
et Je suis en fait en allant à taper dehors Mexique.
Maintenant I pourrait utiliser a recherche modèle,
a recherche personnage ici comme a W étoile ou quelque chose comme que.
Je vais expliquer que a petit peu plus comme I aller.
Mais parfois quand tu es en écrivant régulier expressions,
c'est pratique à avoir quelque chose c'est a petit peu plus lisible.
Je suis choisir à taper dehors le mots ici
et là ne sont pas n'importe lequel problèmes avec ceux mots.
Je suis juste en allant à référence eux directement.
Maintenant avec a régulier expression I peut utiliser logique.
I peut accord avec tous le nouveau problèmes mais un dans a célibataire doubler.
Je vais dire toi pourquoi étaient en allant à accord avec le Nouveau Hampshire un
a petit peu différemment.
Allons-y faire le Nouveau Mexique.
Nouveau York.
Que tuyau encore est notre logique minerai et alors Bien faire Jersey.
Le raison Je suis putting parenthèses autour ce
est que il permet moi à retour le résultat de tout à l'intérieur le parenthèses
et chaque parenthèses gauche à droite est référencé par 1, 2,3 donc en numérique commande.
I pense que est probablement bien sauf Oh, nous faire besoin à avoir que dernier partie,
que tiret atterrir ou si là étaient offshore plates-formes,
I ne le faites pas pense là sont dans Nouveau York, mais épouser vouloir à capturer que.
Il y a mon n'importe lequel personnage et Je suis regarder pour n'importe lequel personnage que ça arrive
plus que une fois et mettre parenthèses autour que.
Voici où le magie est.
Bien, donc maintenant I peut taper nouveau.
Maintenant I avoir a blanc espace dans là
donc I ne le faites pas besoin à en fait mettre a blanc espace dans le remplacement texte.
Mais ce un et deux référence qu'est-ce que à l'intérieur le parenthèses.
Le un est en allant à être le logique résultat de que recherche
à l'intérieur le d'abord parenthèses et alors le deuxième c'est en allant
à capturer tous le personnages que aller sur derrière il.
Allons-y rouleau vers le bas et voir comment nous a fait.
Nous obtenir a étoile pour rien que était recodé et il apparence bien.
Nouveau Jersey, Nouveau Mexique, Nouveau York.
I pense nous avons fait notre emploi ici.
Encore, un autre juste classique raison pourquoi toi vouloir à utiliser régulier expressions est
que I a obtenu dans a célibataire déclaration, I était capable à réparer trois problèmes.
Allons-y faire un plus.
Allons-y juste faire a couple de plus avec notre fin et alors Bien se déplacer avant avec ce.
Tous droite, donc Bien aller dos à remplacer chaîne.
Toi peut avoir comme beaucoup régulier expression remplacer chaîne commandes comme toi vouloir
dans recoder.
Parfois encore, c'est bon.
Toi pourrait obtenir vraiment intelligent
et réparer a parcelle de problèmes avec a célibataire régulier expression.
Parfois c'est a petit plus lisible si
nous tacle eux peut être dans a peu à a temps ou même dans le unique cas un à a temps.
nous utiliser régulier expressions allons accord avec le Nouveau Hampshire problème.
Même chose étaient en allant à faire Caractère N suivi par a période.
Alors étaient en allant à faire,
en fait, allons pas faire parenthèses parce que nous ne le faites pas vouloir le Hampe période.
Nous vouloir à regarder pour il.
Hamp, fin avec a période,
et alors nous vouloir à capturer tous le texte que est derrière que.
maintenant nous faire Nouveau Hampshire avec le Dashland derrière il,
rouleau vers le bas et il fixé il.
C'est super.
I pourrait faire quelque chose similaire.
Étaient en cours d'exécution court sur temps.
I vouloir à faire bien sûr nous à moins obtenir à quelques de le graphique partie de ce.
Mais nous pourrait faire a similaire ensemble de mesures à accord avec le nord et le sud
et le Ouest et le beaucoup autres et quoi que apparence comme dans le final données tableau.
Si I regarder à le recodé formule colonne.
Une fois encore, très bon à avoir ce parce que il est portable.
Ceux sont le régulier expressions
que I utiliser à réparer tous le données problèmes dans que colonne.
Encore, le avantage de faire ce,
est si tu es fonctionnement avec a vraiment énorme données ensemble,
pourrait toi imaginer en allant à travers et main dactylographie ceux
chaque temps toi vouloir à faire un analyse sur nouveau données, pour exemple?
C'est joli difficile.
Nous avons enregistré nous-mêmes a parcelle de temps avec juste a petit peu de créativité.
C'est régulier expressions.
Encore, mon intention n'était pas à gentil de enseigner régulier expressions,
mais vraiment montrer que comme un opportunité pour gens à enquêter
que peut aide accord avec beaucoup de ton désordonné données problèmes.
allons jouer autour avec ces nouveau variables.
I pense allons juste aller dos à...
Oui, Je suis en fait en allant à montrer il dans le même tableau
que I avoir le résultats et Je vais juste montrer toi comment I a obtenu là.
Quand nous enfin a obtenu tous que données nettoyé en haut, nous avait a date colonne.
Si nous regarder dos ici, Hé, il y a notre date colonne.
Je vais utiliser ce tableau.
A petit envieux délavé ici aujourd'hui,
mais juste donc toi peut voir quoi ce apparence comme si étaient départ depuis gratter,
allons juste utiliser ce un. Je vais référence dos à le complet tableau.
Ce nouveau formule colonne a a date temps groupe dans il, lequel est vraiment pratique.
Maintenant, toi remarqué que nous sont dans a jour- mois- année format,
et c'est juste quand le enregistrer était fait.
Maintenant, dans un analyse contexte, vraiment, nous peut vouloir à juste regarder à mois et année
donc étaient combinant quelques de ceux,
fabrication le temps composant a petit plus grossier.
Que peut être utile dans vision le tendances que nous vouloir à voir.
étaient juste en allant à choisir mois, année,
JMP, automatiquement décharges que formule dans a nouveau colonne.
Si nous regarder à que, c'est quoi nous a fait.
Nous peut faire le même chose avec année nouveau formule colonne.
Date, temps, année.
Maintenant nous avoir deux autre variables que nous peut utiliser dans Internet analyse contexte.
Souviens-toi le fait que nous avoir atterrir et offshore balises sur chaque État?
Nous probablement vouloir à diviser ceux dehors, et à faire que, juste créer a formule colonne.
Allons-y voir,
I en fait utilisé régulier expression sur il,
mais toi pourrait jouer autour avec autre manières de transaction avec que.
I avoir a colonne que a a régulier expression
c'est pincement désactivé le Alabama.
Maintenant, si là sont États ici, nous pourrait utiliser que d'abord mot,
mais I ne le faites pas pense si I souviens-toi droite, le tiret n'a pas travail.
même chose avec taper.
Regarder à que formule.
I juste avoir a régulier expression c'est regarder pour le dernier morceau de que chaîne
et alors de retour seulement le dernier morceau.
J'ai créé quatre différent variables que I vouloir à utiliser pour analyse.
Allons-y faire un plus...
Partie de le raison que nous soigné donc beaucoup à propos le État noms.
Un est que si nous avoir multiple représentations de le État,
Bien, c'est en allant à compliquer notre analyse.
Mais le autre raisonnement pour faire que est
si nous besoin à rejoindre il en haut avec quelque chose autre, comme Années long coordonnées.
Pour chaque État, nous besoin à avoir le État noms cohérent.
Le données ensemble que I avoir,
toi pourrait être soit tous casquettes ou titre cas à faire le rejoindre.
Adhésion, c'est cool nous peut faire que
avec le données ensemble que dans fait, I pense I avoir un intermédiaire
tableau que nous peut ouvrir et regarder à ici avant nous faire le rejoindre.
Allons-y faire a petit ménage ici.
Je vais partir que un en haut dans cas nous besoin à aller dos à il.
D'accord, donc nous avoir notre État, c'est a été fixé, recodé.
Nous avons créé que État variable.
Maintenant I vouloir à rejoindre il avec mon NOUS État capitales.
Rouvrir que déposer.
Je suis en allant à utiliser État un et correspondre il avec État dans le État de tableau.
Rejoint et JMP.
I toujours comme à mince I vouloir à invoquer le rejoindre
depuis le tableau I vouloir sur le gauche.
Alors Je suis en allant à choisir le un que I vouloir sur le droite.
Je suis en allant à correspondre encore. Étaient en allant à correspondre sur État et État.
Jointures en allant à être approprié ici.
I signifier, si nous avait n'importe lequel manquant État noms,
Je suis pas bien sûr comment informatif ceux pourrait être pour notre analyse.
Je vraiment ne le faites pas vouloir eux. Dans fait, ils ne le faites pas exister.
Un intérieur articulation est approprié.
c'est juste en allant à prendre rien que allumettes.
N'importe lequel non matchs sont gauche dehors encore.
Hé, J'ai a obtenu ce super aperçu dans 17.
Nous peut regarder à que a petit peu.
Laisser moi obtenir vers le bas à le rouleau bar et droite à le très fin I devrait voir
le capital et le latitude et longitude.
Maintenant I terminé en haut avec ce supplémentaire État aussi.
si I ne le faites pas vouloir que, I peut sélectionner le colonnes pour le rejoindre tableau.
Si finalement ce est en allant à a scénario, peut être toi vouloir à faire que
juste donc toi ne le faites pas avoir à aller dans semaine colonnes après le fait.
Mais c'est il pour a rejoindre.
Nous juste collé ceux deux données ensembles ensemble par correspondant État noms
et nous avoir latitude et longitude.
Peut être capital est pas nécessairement important.
Nous peut juste obtenir débarrasser de ceux colonnes.
Dos à le automation composant.
Nous a fait plusieurs mesures le long de le chemin,
mais pour chaque étape que nous faire dans le tables menu,
il y a a source scénario associé avec il.
Si nous avoir chaque de le tables,
le intermédiaire tables, que obtenir nous à le final résultat,
nous pourrait voler que scénario, colle il ensemble et automatiser.
Que flux de travail.
Tous droite, que est à travers rejoint.
Allons-y jouer a petit peu dans bulle parcelle et Graphique Constructeur.
Allons-y faire Graphique Constructeur d'abord
et alors avec peu importe temps nous avoir gauche, Bien obtenir à a Bulle Parcelle.
Encore, étaient en allant à apprécier le fruits de notre travaux ici.
Nous exercé a parcelle de créativité.
Nous a obtenu a données ensemble que est analysable et graphique.
allons voir quoi nous peut apprendre depuis il.
Tous droite, donc parce que nous avoir État ou construit dans forme fichiers dans ordure,
donc ça va reconnaître État noms et construire
État frontières dans a carte dans le graphique cadre.
Étaient en allant à baisse que État dans le carte forme rôle.
Maintenant quoi I peut être intéressé dans est le gréement compter par État.
Je suis en allant à couleur par ce.
à moi I ne le faites pas trouver que bleu et rouge
sont aussi informatif pour quoi Je suis en essayant à obtenir à travers.
I vraiment préférer spectral couleurs, mais Non problème.
Nous peut changement le pente avec a simple droite souris Cliquez.
I comme blanc à rouge.
Il semble à travail pour moi et c'est super.
Nous le gréement compter par État.
Mais encore, ce est vraiment cours droite.
Nous avoir a parcelle de années de données, donc 22 années de données ici.
Nous peut vouloir à percer dans ces a petit peu Plus profond.
Construire un autre graphique, et nous regardons la date et gréement compter.
Étaient en allant à tourner désactivé que plus lisse.
Là nous aller.
Que juste moyenne tout.
Quoi Je suis faire ce pour est I vouloir à voler le scénario derrière ce
et Je suis en allant à utiliser il à obtenir ceux cool flotter graphiques.
Sauvegarder scénario à le presse-papiers,
aller dos à ce carte droite souris cliquez, flotter étiquette.
Je suis en allant à coller le graphique avec, laisser moi voir comment I a fait.
JMP sait que...
Allons-y juste cliquez vers le bas ici parce que I pense étaient obtenir fermer.
JMP sait que Je suis seulement regarder à Texas,
donc c'est seulement en allant à donner moi le gréement compter s'orienter sur temps pour Texas.
I croire que est assez pratique.
Si nous regarder à Louisiane, pour exemple.
Bien, allons regarder à Nord Dakota.
Nord Dakota est intéressant parce que
de le schiste argileux non conventionnel réservoir boom que arrivé en haut là.
Ils avait a joli grand pointe.
Ils avait a joli grand baisse désactivé,
et alors ils sont bâtiment encore dans termes de briques.
Nous sont forage dans ce.
Mais Hé, ce en fait a atterrir et offshore dans ici.
Ensemble diviser ceux dehors à tourner notre contrôle panneau dos sur.
Bien baisse taper vers le bas sur page.
Bien obtenir a différent graphique pour chaque de ceux.
Peut être Bien faire ce a petit peu plus petit,
a petit peu plus petit toujours.
Peut être I vouloir à montrer manquant données.
Maintenant I avoir frontières pour tous le États
mais seulement le ceux que avoir offshore plates-formes sont coloré.
Maintenant si I flotter sur Louisiane, c'est intéressant, toi peut avis
a déclin dans plates-formes désactivé le côte de Louisiane dans le or.
Que coïncide a parcelle avec quoi nous voir dans ces non conventionnel puits
que sont vraiment croissant dans nombre assez rapidement dans États dans le NOUS.
Étaient capable à percer dans a peu tendances.
Nous étaient capable à faire que parce que nous massage le données.
Nous a obtenu il dans a format que nous peut en fait utiliser.
I pense étaient en haut sur temps.
I volonté poste ces matériels dehors sur le Web,
et tu vas avoir exemple scripts dans chaque un de le données tables que toi peut courir
à obtenir le final visualisation que I était fonctionnement sur.
alors toi peut essayer et recréer il toi-même.
Aussi Je vais avoir deux exemple données fichiers,
mais I serait recommander si tu es en allant à essayer ce,
à en fait télécharger le données, et alors toi obtenir le complet expérience.
Avec que, I vraiment espoir que J'ai mis en évidence a peu différent des choses
que pourrait potentiellement sauvegarder toi a parcelle de frustration
dans ton données nettoyage efforts.
Avec que, remercier toi très beaucoup.
