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オンデマンドの詳細からワークフローの拡張まで：JMP® ホバーラベル拡張機能の理解 (2020-US-45MP-607)

Nascif Neto、SAS Institute（JMP部門）主任ソフトウェア開発者
リサ・グロスマン、SAS Institute（JMP部門）アソシエイトテストエンジニア

JMP 15で導入されたJMPホバーラベル拡張機能は、従来のオンデマンド詳細表示機能の枠を超え、刺激的な新たな可能性を実現します。これまで、ホバーラベルに表示される情報は、現在のグラフと基になる視覚要素から得られる限定的な情報セットに限られており、ラベル列プロパティを用いたカスタマイズも限定的でした。このプレゼンテーションでは、新しい拡張機能によって、ホバーラベルのコンテンツを完全にカスタマイズできるだけでなく、新しい探索パターンや統合ワークフローも実装できるようになることを紹介します。動的なデータ視覚化サムネイルを用いてホバーラベルの視覚的拡張を容易にする高レベルコマンドについて解説し、データドリリングまたはドリルダウンと呼ばれる探索ワークフローの起点を提供します。次に、パワーユーザーがJMPスクリプト言語の拡張ポイントを使用してこれらの新しいワークフローを制御および調整できるようにする、基盤となる低レベルインフラストラクチャについて説明します。外部システムとの「ドリルアウト」統合の例や、単一のホバーラベルに複数の画像を表示するアドインの作成方法についても説明します。

自動生成されたトランスクリプト...

スピーカー	トランスクリプト
ナシフ・アブサル・ネト	こんにちは、ようこそ。これは、JMPの詳細な使い方から、ワークフローの拡張、JMPのホバーラベル拡張機能の使い方まで、JMPの活用方法を紹介するプレゼンテーションです。
	詳細な説明に入る前に、私たちはいつも、JMP に導入された新機能の目的についてお話ししたいと思います。
	今回はホバーラベルの拡張機能についてお話します。そもそもホバーラベルはなぜ存在するのでしょうか？
	まあ、私はいつもベン・シュナイダーマンの視覚情報探索のマントラに立ち返るのが好きです。彼は統合しようとしました
	最初に概要を表示し、ズームとフィルター処理を行ってから、必要に応じて詳細を表示します。
	ホバー ラベルは、オンデマンドの詳細表示に重点を置いています。
	では、この新しいデータセットの棒グラフを見ているとしましょう。JMP 14までは、棒グラフの特定の棒にマウスを移動すると、短いテキストのウィンドウがポップアップ表示されます。
	ここに表示されているものに関するデータですね。ラベル付けされた情報、計算された値、テキストなど、非常にシンプルです。必要に応じて詳細情報を提供します。
	しかし、もしこれを視覚化で装飾できたらどうでしょうか。例えば、集計値を見ているときに、特定の計算が適用された値の分布を確認したい場合があるかもしれません。
	あるいは、その集計値の背後にある値の内訳を確認したい場合もあります。
	これが、この新しい視覚化、この新しい機能でお知らせしたい内容です。
	しかしそれに加え、有名なのは、待ってください、それだけではありません。
	この新しい視覚化機能により、視覚的な探索的ワークフローを開始できます。クリックすると、専用のウィンドウで開き、
	視覚化も可能で、クリックするとさらに詳しい情報が表示されます。ドリルダウンと呼ばれる手法で
	そして最終的には、おそらくWikipediaから得た情報を使って特定の観察結果を装飾する段階に達するかもしれません。
	あまり詳しくは触れません。近いうちに詳しく分かるようになると思います。
	しかし、まず最初に、この機能の実装の背後にある設計上の決定についても少しお話ししたいと思います。
	プログラミングやマニュアルを読むのに多くの時間を費やすことなく、非常に簡単に使えるものを望んでいたからです
	そして、それがユースケースの 80% を満たすことがわかっていました。
	しかし、20%の非常に高度なユースケースや、JSLを理解していてJMPの限界に挑戦したいという顧客にとっては、
	プログラミングで実現できるものも提供したいと考えています。基本的には、それらの視覚要素に???のコンテキストを追加するだけです。
	そこで私たちは、配管と磁器と呼ばれる建築パターンを採用することに決めました。これはgitのソースコード管理で管理することができました。
	アプリケーションは、非常にリッチなレイヤーを持ち、それが非常にリッチで複雑なため、
	これにより、すべての情報にアクセスでき、視覚化の生成や視覚化をクリックしたときに何が起こるかをカスタマイズできます。
	そしてその上に、より限定的で目的に特化したレイヤーを構築しました。これは非常に簡単に実装でき、コーディングは一切不要です。これが磁器レイヤーです。これからLisaがお話しするのはこのレイヤーです。
	あなた次第だよ。リサ。
	私は共有をやめて、リサが引き継ぎます。
リサ・グロスマン	さて、それでは、いくつかの機能と、どのようなカスタマイズ システムでグラフィックを作成するかについて、高レベルで見ていきましょう。
	それではまず、基本的な部分を確認しましょう。デフォルトでは、グラフ内のデータポイントまたは要素にマウスポインターを合わせると、
	グラフで使用されている X および Y ロールの情報のほか、オーバーレイなどのドロップダウン ロールの情報も表示されます。また、データ テーブル内の列に手動でラベルを付けることを選択した場合は、そのラベルもホバー ラベルとして表示されます。
	こちらはラベルの例です。画像を含む式列です。画像が背面のホバーラベルに表示されているのがわかります。
	また、ホバー ラベルにグラフレットを追加するには、定義済みのグラフレット プリセットを選択するオプションがあります。これには、ホバー ラベルの下の右クリック メニューからアクセスできます。
	これらのプリセットには動的なグラフ ロールの割り当てがあり、グラフで使用される変数からロールを派生するようになりました。
	また、プリセットも再帰的に事前設定されており、ドリルダウンをサポートします。
	カテゴリ列を持つプリセットGraphletでは、データテーブル内の次の階層列プロパティを使用して、フィルタリングする列を指定できます。それでは、Graphletプリセットの作成方法を簡単にデモしてみましょう。
	では、これから使用するペンギンのデータテーブルを開いて、グラフビルダーを開きます。
	ここで棒グラフを作成します。
	次に、ホバー ラベルの下を右クリックすると、選択できるさまざまなプリセットのリストが表示されますが、この例ではヒストグラムを使用します。
	プリセットの設定が完了したので、バーにマウスオーバーすると、ホバーラベルにヒストグラムのプリセットが表示されます。そして…
	ここのバー、つまりビスコー島に基づいてフィルタリングされます。
	グラフレットの素晴らしい点は、このバーにマウスを合わせると別のグラフレットが表示されることです。つまり、この2つのグラフレットを簡単に比較して、ドリーム島とビスコー島の嘴の長さの分布を見ることができます。
	さらに一歩進んでグラフレットのサムネイルをクリックすると、独自のウィンドウでグラフビルダーインスタンスが起動します。
	インタラクティブなので、グラフビルダーのコントロールパネルを開いて
	このグラフをさらにカスタマイズします。ご覧のとおり、このグラフには既にローカルデータフィルターが適用されており、サムネイルとして表示したBiscoeでフィルタリングされています。グラフレットはこのようにフィルタリングされています。
	最後に、これらのヒストグラム バーにマウス カーソルを合わせると、ヒストグラム グラフレットが継続していることがわかります。これは、これらのグラフレット プリセットが再帰的に事前設定されていることを示しています。
	これらを閉じて、PowerPoint に戻ります。
	ここではヒストグラムプリセットの例のみを示しましたが、他にも試せるプリセットは数多くあります。
	これらのGraphletプリセットは、集約された視覚要素の背後にあるものは何なのかという疑問に答えるのに役立ちます。散布図プリセットは正確な値を表示しますが、
	ヒストグラム、ボックス プロット、またはヒート マップのプリセットでは、値の分布が表示されます。
	グラフを細分化して別のカテゴリーで見たい場合は、棒グラフ、円グラフ、ツリーマップ、折れ線グラフのプリセットが便利です。また、表の生データを分析したい場合は、表作成プリセットをご利用ください。
	ただし、グラフレットをさらにカスタマイズしたい場合は、貼り付けグラフレットを使用するオプションがあります。
	グラフレットの貼り付けは、3つの簡単なステップで簡単にできます。まず、グラフレットとして使用したいグラフを作成します。ここで注意しておきたいのは、グラフビルダーで作成したグラフである必要はないということです。
	そして、小さな赤い三角形のメニューから、グラフのスクリプトをクリップボードに保存できます。
	ベースグラフまたはトップグラフに戻り、右クリックすると、ホバーラベルの下にグラフレットを貼り付けるオプションが表示されます。これで完了です。
	また、貼り付けグラフレットには静的なロール割り当てがあり、一度に 1 レベルずつドリルダウンするためにこれらのグラフレットを作成するため、再帰的ではないことにも注意してください。
	ただし、複数のドリルダウンを含む視覚化を作成したい場合は、最下層から始めて最上層またはベースまで進むようにグラフレット貼り付け操作をネストすることでそれを行うことができます。
	これがロシア人形の例です。これを実現する方法をデモで紹介します。
	ペンギンのデータテーブルをもう一度開きます。グラフビルダーを使って、一番上のレイヤーを構築していきます。それでは棒グラフを作成しましょう。
	それでは、2層目、つまり2層目を作りましょう。種族のパイを作りましょう。
	そして最後の層では
	散布図を作成しましょう。
	これで3つのレイヤーがすべて揃いました
	ネストに使用するものなので、散布図のスクリプトをクリップボードに保存します。
	円グラフ上で右クリックしてグラフレットを貼り付けます。マウスオーバーすると、散布図が表示され、円グラフ内の種ごとにフィルタリングされているのがわかります。
	分かりやすくするために、このスクリプトを閉じます。円グラフにも同じ処理を施してスクリプトを保存します。散布図はすでに埋め込まれているので、クリップボードに保存し、棒グラフに移動して同じ操作でグラフレットを貼り付けます。
	そして今、私たちは...
	私たちには次のようなワークフローがあります...
	あなたができること
	クリックしてマウスオーバーすると、このバーにマウスオーバーしたときにポップアップ表示される3つのレイヤーがすべて表示されます。これが、ネストされたペーストグラフレットを作成する方法です。
	そこで、いくつかの JMP 分析プラットフォームでは、すでに統合されたグラフレットが利用可能になっていることを指摘しておきます。
	これらのプラットフォームには、機能データエクスプローラー、プロセススクリーニング、主成分分析、多変量管理図、そしてプロセス能力分析が含まれています。それでは、主成分分析を使った例を簡単にお見せしたいと思います。
	マウスを失くした。さあ、始めよう。
	私たちのテーブルに再び
	主成分を開きます。
	それではこの分析を実行してみましょう。
	外れ値分析を開いて、これらのポイントのいずれかにマウスを合わせると、これらのグラフレットがすでにこのプラットフォームに組み込まれていることがわかります。ぜひこれらのプラットフォームをご覧いただき、いろいろと試してみて、気に入ったものを見つけてみてください。
	以上が、ホバー ラベル グラフレットで実行できる簡単なカスタマイズの概要です。このプレゼンテーションを Nascif に返して、これらすべての機能の背後にある仕組みについて説明してもらいます。
ナシフ・アブサル・ネト	ありがとう、リサ。では、私の画面に戻りましょう。
	そして私たちは...
	スライドをざっと見て、配管の話に戻りますが、ああ、これは何でしょう？
	シンクの下の醜いもの。でも、そこにチューブがいっぱいあって、すごく素敵なものを作ることができるんです。それでは、見せてあげましょう
	簡単なデモも行います。
	それでここで
	リサはヒストグラムを見せていました...
	利用可能なホバーラベルのプリセットですが、ここをクリックしてホバーラベルエディタを起動することもできます。これがアクセスできる場所です
	JSL拡張ポイントに、作成する場所、
	それらの視覚化がどのように作成されるか。
	基本的には、マウスオーバーするとJMPがJSLブロックを評価し、それをサムネイルとしてキャプチャし、ホバーラベル内に表示します。簡単に言うと、大体こんな感じです。
	ホバーラベルに表示されているプリセットは、基本的にジェネレーターと呼ばれます。プリセットをクリックして一番下までスクロールすると、ヒストグラム要素を使ってグラフビルダーが生成されているのがわかります。
	それがその効果を発揮する方法です。
	Clickはサムネイルをクリックしたときに反応するスクリプトですが、デフォルトでは（通常はデフォルトで設定されます）、ここに何も指定しないと、
	画像をキャプチャして少し縮小するのではなく、これを独自のウィンドウで起動するだけです。左側には、まだあまり説明していない2つの拡張ポイントがあります。
	でも、もうすぐそうなるでしょう。だから、先走りたくはないんです。
	それで、
	それでは、拡張ポイントについてお話ししましょう。JMP 15では、1つではなく3つの拡張ポイントを作成しました。
	そうです、ホバーラベルのさまざまな領域を編集したり、さまざまな機能を実行したりできるようになります。
	テキストレットですね。例えば、分析を行った後にプレゼンテーションを行いたいのですが、その分析結果を使って会社の幹部にプレゼンテーションしたいとします。
	エンド カスタマーの中には、もう少し詳しい情報を読める形で知りたいという人もいるかもしれませんが、それをより明確にしたいとお考えです。
	テキストレットを使えばそれが実現できます。しかし、データとインターフェースするのであれば、固定されたテキストブロックではなく、マウスオーバーしたデータに基づいて動的に変化するテキストにする必要があります。
	テキストレットを定義するには、ホバーラベルエディタに戻り、JSL変数を定義するか定義しないかを選択します。ただし、テキストレットを動的にしたい場合は、通常、表示したいコンテンツを格納する変数を定義します。
	そして、HTML表記を使ってその値を装飾します。フォントの選択、背景色や前景色の選択、斜体への変更など、必要に応じてテキストを美しく、あるいはリッチに仕上げることができます。
	次のホバーラベル拡張機能は、グリッドレットと呼ばれるものです。元のバージョンと現在のバージョンを覚えているでしょうか？
	JMPのホバーラベルは、基本的に名前と値のペアがグリッド状に並んだものです。左側には列名に相当する名前が表示され、右側には値が表示されます。これは、マークされたプロットの場合は特定の行の列セルの値になることもあります。
	しかし、棒グラフのように集計すると、これは平均値や平均媒体のようなものになります。
	ここからのデフォルトのコンテンツは、リサが以前言ったように、データテーブルにあるラベル付き列の両方から派生しています。
	また、グラフ内の役割の割り当ても重要です。棒グラフの場合は、x軸とy軸があります。
	オーバーレイ変数と、ある時点でその視覚要素の作成に貢献するすべてのものが存在する可能性があります。
	グリッドレットを使えば、小さな画面をほぼ完全に制御できます。エントリを削除することもできます。ラベルや行番号が表示されている最初の行を見たくないという人もよくいます。
	冗長なので削除できます。
	完全に制御可能なものを追加できます。基本的には、JSLスクリプトを評価して、そこに何を表示したいかを判断します。
	私が見つけたユースケースの一つは、個別化されていない列の集計値が必要なケースでした。このようなケースを「隠し列」や「隠し計算」と呼ぶ人もいます。
	これで、それが実行でき、視覚化に表示されている残りの行と同じ行の集計を行うことができます。
	名前を変更できます。通常、集計列から取得した値の左側に要約統計量を追加します。それが気に入らない場合は、削除するか、別の名前に置き換えることができます。
	同様に...数値の精度を変更したり、テキストを太字や斜体、赤色にしたりといった細かい操作も行えます...
	例えば、値が特定の閾値を超えた場合、赤く太字で表示することもできます。つまり、ここに移動したときに、値がデータの平均値を超えている場合は赤く太字で表示し、注意を喚起することができます。これは自動的に行われます。
	そして最後に、グラフレットです。これが最も有用で、最もよく使われるものになると考えています。
	ツールチップ内に画像全体が表示され、データの視覚化の例も見られるため、それが注目を集めるのは望ましくありません。
	しかし、それは画像です。つまり、写真やインターネットからダウンロードしたものでも構いません。
	ウェブコールで即座に処理できます。この小さなペンギンの画像はこうやって入手しました。Wikipediaから直接取得しています。マウスオーバーするとダウンロードして拡大縮小し、ここに配置します。あるいは、例えば、ごく最近のユースケースですが、誰かが写真のデータベースを持っていて、
	研究室には分析中のサンプルの写真がありましたが、データ テーブルが大きすぎるため、その写真をデータ テーブルに載せたくありませんでした。
	さて、これで列を取得し、その列をファイル名に変換し、ファイル名から読み取り、ツールチップ内に表示できるようになりました。つまり、分析を行う際に、何を見ているのかを正確に把握できるのです。
	グラフやグリッドレットと同じように、クリック可能なコンテンツについてお話します。例えば、この小さな部分をクリックすると
	サムネイルをクリックするとウェブページが開きます。つまり、会社との連携手段としても使えるということですね。例えば、
	社内でサポートされている Web サービスがあり、ある時点で画像をクリックして呼び出しを行い、登録したり、何らかのデータを取得したりする必要がある場合があります。
	そのWebサービスへのWeb呼び出しを行ってください。これは実際に実行できます。ドリルインとドリルダウンについてお話ししますが、これはドリルアウトと呼んでいます。これは基本的に、JMPがユーザーの探索から得たデータコンテンツを使って外部の世界と通信しているようなものです。
	それでは、もう少し詳しく見てみましょう。ホバーラベル内に表示されている視覚化は、基本的に…
	これはあらゆる視覚化に適用されます。実際には、グラフのデスティネーションとデータサブセットの組み合わせです。例えば、グラフビルダーで「x軸の島々の棒グラフを作成したい」とします。
	縦軸に、横軸に、その島のペンギンの体重の平均を表示したいです。いいですね。
	これをグラフレットにどう変換するのでしょうか？基本的にはプリセットを選択するか、コードに書き込むときに、プリセットは
	グラフテンプレートです。基本的には、いくつかの項目はこのように事前に定義されています。
	バー要素ですが、自分で記述する場合は、コンテキストに応じて視覚化を変更することもできます。もちろん可能です。
	そして、そのテンプレートにグラフの役割と値、テーブルデータ、テーブルメタデータを入力します。例えば、
	例えば、カテゴリ別にドリルダウンするプリセットがあるとします。棒グラフになるのは分かっています。
	棒グラフがどうなるのか、Y軸やX軸に何が表示されるのか、まだ分かりません。それは、例えば島を見ている現在のベースライングラフの状態から判断することになります。
	別のカテゴリーの棒グラフを作成したいのですが、次の階層の
	次の列が重要になります。ユーザーから提供される情報と使用されているグラフに基づいて、その場で判断します。
	たとえば、ここでヒストグラムを見ると、島の体重別の棒グラフが表示されています。
	こちらも体重のヒストグラムです。グラフを開いてこの列を変更し、戻ってマウスオーバーすると、新しい選択が反映されます。これは、コンテキストに応じてグラフが動的に変化するという考え方です。
	可視化の定義におけるもう一つの要素は、データのサブセットです。そして、非常によく似たパターンがありますね。LDFはローカルデータフィルターです。
	これはJMPに既に搭載されている機能です。基本的に、グラフロールから入力されたテンプレートがあります。棒グラフのようなものです。
	つまり、x変数は「島」のグループ化変数になります。「島」のローカルデータフィルターを作成し、マウスオーバーした値と一致するように特定の値を選択したいと考えています。
	これはホバーラベルを作成するときとホバーラベルを起動するときの両方で発生します。
	しかし、ホバーラベルを作成すると、これは見えなくなります。基本的に、そのウィンドウをキャプチャするための隠しウィンドウを作成するので、そのラベルは表示されません。しかし、起動すると、
	ローカルデータフィルターはそこにあり、リサが示したように、それを操作して変更を加えることもできるので、
	あなた自身の条件で視覚的に探索します。
	これまでコンテキストについてたくさん話してきましたが、これは実は皆さんが独自のグラフレットを開発するために必要なことであり、よく理解しておく必要があるものです。
	これをホバーラベル実行コンテキストと呼んでいます。これについてはドキュメントで詳しく説明していますが、JSLを覚えている方ならご存知の通り、基本的にローカルブロックです。
	私たちはあなたのために定義したローカル変数をたくさん持っていて、それらの変数は役に立つかもしれないあらゆる種類の情報を取得します
	グラフレット、グリッドレット、テキストレットで誰かが見つけられるようにするためです。これらの拡張ポイントすべてで利用可能です。つまり、通常はパーセント以外の数字で始まる変数になります。
	非パーセントではありません...ごめんなさい。
	データ テーブルの列名との衝突を防ぐため、ある意味では予約名のようなものです。
	基本的に、これは私たちの教訓の一つから引用したコードです。ちなみに、このコードはホバーラベルエディタからアクセスできますので、実際に動作を確認してみてください。ここでは、新しい列を探しています。
	新しいグラフを使うには、動的でコンテキストに反応するという考え方が必要です。この関数は、データテーブルからメタデータを検索します。
	測定項目のリストですね。ベースラインが体重の場合、体重はこの値とグループ分けのリストに表示されます。体重別の島を示す棒グラフの場合は、ここに島が表示されます。これらは列名のリストです。
	また、数値や計算結果も利用できます。先ほども言ったように、論理的な判断を下したい場合もあるでしょう。
	閾値を超えたか下回ったかに基づいて、特定の線を赤くしたり太字にしたりすることができます。私たちが提供する値を使用します。
	データに戻るための機能も提供しています。実際には、データテーブルにアクセスして、自分でデータを取得することもできます。
	視覚要素が検出したロールのリストの最初の行の行インデックス。これも使用できます。
	そして、コンテキスト内で実行しているローカル データ フィルターに対応する where 句など、その他のさらに多くのデータがあります。
	また、ドリルの深さにより、サムネイルを何回クリックしたか、新しい視覚化を何回開いたかなどを追跡できるようになります。
	たとえば、再帰的な視覚化について話しているとき、すべての再帰には終了条件が必要ですね。
	例えば、プリセットの終了条件を計算する方法を以下に示します。他に説明することがない場合は、
	空文字列を返すということは、可視化されないということです。あるいは、もしドリル深度の値1つだけしか表示しない場合、あるいはドリル深度が1つしかない場合、
	1より大きいので、ドリルダウンしていき、一部のビジュアライゼーションで1つの値だけを表示するだけでは意味をなさなくなるまで到達しました。そのため、空の値を返すこともできます。
	これは、ホバー ラベル実行コンテキストを使用してコードに対して行うことができる決定の種類の一例にすぎません。
	さて、プリセットの例を使って、これらすべてがどのように組み合わさるのかを視覚的に説明したいと思います。プリセットを選択するときは
	基本的にはグラフ テンプレートを選択します。このグラフ テンプレートには、ホバー ラベル実行コンテキストにあるグラフ ロールから実行されるロールが含まれます。
	これがデータとグラフの定義です。そしてこの日付グラフの定義は観測データのサブセットと組み合わせられます
	これは、マウスをホバーしている視覚要素に基づいて、バックグラウンドで作成されたローカル データ フィルターの結果です。
	これらを組み合わせると、ホバーラベルとグラフレットが表示されます。グラフレットをクリックすると、
	ここでも同じ定義が起動し、ローカルデータフィルターも使用可能になります。Lisaが言ったように、これは単なる画像ではなく、完全な機能を備えたライフビジュアライゼーションなので、この画像に変更を加えて探索を続けることができます。
	では、ここで「視覚化を自動的に作成し、そこから別の視覚化を作成できる機能がある」という視点で考えてみましょう。つまり、基本的には視覚的なワークフローを作成しているということです。
	JMPにはGoogleアシスタントやAlexaがあるようなもので、JMPは
	私の代わりにビジュアライゼーションを作って、作業をスピードアップさせてくれます。それは単なる探求かもしれませんし、そうでないかもしれません。あなたが満足すれば、そのまま進み続けます。もし満足しなければ、選択肢は二つあります。もしかしたら、私があなたに見せる方が簡単かもしれません。
	先ほど言ったように、ここに来てプリセットを選択します。例えば、カテゴリ別の棒グラフを作成するとします。
	それで次のレベルの内訳が分かります。それでよし。それでよければ
	それは素晴らしい。もしかしたら、この男を打ち上げられるかもしれない。もしかしたら、私もそれを学んでみようかな、あっ…
	この機能用にもう一つリリースできるかもしれません。円グラフはよりカラフルになりました。この場合は、より見栄えが良くなったと思います。でも、ご覧の通り、2つの棒グラフを並べて比較したりもできるようになりました。
	そして、もしこれを続けて、チャートが混雑していない状態で、視覚化を作成し続けたとしましょう。
	結局、ウィンドウがたくさんできてしまうかもしれない。だから、いくつか修飾子を作って…（そんなことはしちゃダメですよ、友よ）。
	クリックするだけでOKです。これがデフォルトの動作で、別のウィンドウが開きます。
	Altキーを押しながらクリックすると、直前のウィンドウが開きます。Controlキーを押しながらクリックすると、その場で開きます。どういう意味でしょうか？
	それで、
	このウィンドウを開いて、このグラフレットを起動し、さらにこのグラフレットを起動しました。これはDream and Biscoeだとしましょう。今度はTorgersenも見てみましょう。そうです。そして開きたいのですが、クリックすると別のウィンドウが開きます。Altキーを押しながらクリックすると、
	（ああ、これが最後だからね。そう願ってる。ごめんね。それではこれで終わりにさせて。）
	ここで、このウィンドウに戻ってAltキーを押しながらクリックします。最後に開いていたウィンドウの内容が置き換えられています。こうすることで、視覚化データと比較することができます。これは非常に重要な機能だと思います。
	シナリオです。これはこの種のビジュアルワークフローの非常に重要な使い方です。そうですね。でも、ある程度はコントロールできます。ウィンドウを次から次へと開く必要はありません。そして、最大の、本当のウィンドウ管理機能は、コントロールキーを押しながらクリックすることです
	ウィンドウを置き換えるからです。そして、これは本当に掘り下げた作業です。
	同じウィンドウをどんどん下へ下へと移動させていくと、今度は「OK」って感じになりますが、もし元に戻したい場合はどうすればいいでしょうか？あるいは、元に戻して元に戻したい場合もどうすればいいでしょうか？
	だから、何も失うことなく、恐れることなく探索できます。さらに素晴らしいのは、起動したウィンドウでさえも
	ベースライングラフは、元に戻すスタックの一番下に組み込まれています。ここで元に戻すと、以前表示されていた視覚化に戻ることができます。
	ドリルダウンしたり、戻ってきたり、分岐したり、色々なことができます。ちなみに、これはたった一つのプリセットを使っただけです。ちょっとクレイジーなことをしてみましょう。これまで、非常にシンプルなビジュアライゼーションを見てきました。
	しかし、この考え方はJMPのほぼすべてのプラットフォームで実際に機能します。例えば、xとyのフィッティングを実行したいとします。
	そして私は理解したい
	どうやって…今、本格的な分析を始めているところです。これらの種が、種の選択の中でどのように当てはまるのか。
	ここに素敵なグラフがあります。グラフレット貼り付けのトリックを使ってクリップボードに保存します。
	これをグラフレットに貼り付けます。ご覧のとおり、コンテキストを作成するという同じ考え方を利用できます
	これを私の分析にも適用します。ここでも、これらの項目をクリックするとプラットフォームが起動します。
	プラットフォームがローカルデータフィルターをサポートしている限り（これについて言及すべきだったでしょうか？）、このアプローチも機能します。これは視覚化のためのものですが、JMPでは分析に視覚的な要素も含まれるスペクトルが用意されているので、私たちの分析にも適用できます。
	そして
	ここでも見せたかったのは
	そのドリルダウンについて。これが私の
	???スクリプトです。プリセットを使ってドリルダウンしています。
	そして一番下の方に行きたいと思ったのです
	そこには、この小さくてかわいいペンギンを飾ったものがありました。
	しかし、私が皆さんにお見せしたかったのは、実はホバー ラベル エディターに戻っています。
	ここでやっていることは、基本的に私が作成した小さなJSLライブラリを読み込んでいるだけです。これについては後ほど詳しく説明しますが、このロジックを使って視覚化データを取得できるようになりました。今回は、Web呼び出しを使ってWikipediaから取得しています。
	そしてその視覚化が私の視覚化画面に表示され、モデルとなる対話が表示されます。
	でも、私のクリックスクリプトは少し違います。単にアプリを起動するだけでなく、URLを取得した後、同じライブラリを使ってこのWeb機能を呼び出します。それでは、具体的に何をするのでしょうか？
	したがって、この人物をクリックすると、視覚化のデータから取得した URL を含む Web ページが開き、これは JSL で実行できるほぼすべての操作を実行できます。
	JMP以外のシステムとの統合も可能になるという例を挙げてみたいと思います。新しいプロセスを始めたいのですが、どうでしょう？
	あらゆる可能性。
	それ
	申し訳ありません。
	グラフレットを拡張可能なフレームワークとしてどのように活用できるかを示す、2つのカスタマイズされた…というか、高度なカスタマイズ例があります。どちらもJMPコミュニティに掲載されています。スライドをご覧になりたい方は、こちらをクリックしてください。
	1 つはラベル ビューアーと呼ばれます。
	ごめんなさい。
	基本的には、特定の集計グラフにマウスを移動すると、グラフ上のすべての画像が検索され、それらの行に関連付けられたデータ テーブル上で 1 つの画像が作成されます。
	これはお客様から長い間寄せられていたご要望です。1人だけを見るのではなく、もっと多くの、全員の人物がいるかどうかを確認したいのです。あるいは、可能であれば、そうしたいのです。この拡張機能を実際に使用する際には、
	そしてクリックします...実は、まだインストールしていないので...
	そしてもう一つのウィキリーダーは
	先ほどお見せしたのがそれです。でも私が言いたかったのは
	この特定の画像をクリックして起動すると、さまざまな画像をページングできる小さなアプリケーションが起動します。
	データテーブルにフィルターを追加して制御したり、その他いろいろできます。これはこのフレームワーク上で完全にJSLで実装されています。
	最後に、
	今日は何を学びましたか？視覚化を追加するのがとても簡単になったこと、そして視覚化したものをさらに視覚化できることがお分かりいただけたでしょうか。
	磁器の機能を使えば、データ視覚化拡張機能を追加するのはとても簡単です。サムネイルに詳細な情報が表示されるだけでなく、新しい探索的な視覚ワークフローも利用できます。
	簡単に実行したい場合は貼り付けグラフレットを使用して、ニーズに合わせてカスタマイズできます。また、ホバー ラベル エディターを使用して JSL を使用することもできます。
	皆さんが現場でどのように活用していくのか、私たち二人ともとても興味を持っています。もし興味深い事例をお持ちでしたら、ぜひご連絡ください。スクリーンショットをJMPコミュニティにお送りいただき、ご意見をお聞かせください。
	本日は以上です。ありがとうございました。このプレゼンテーションの後は質疑応答の時間を設けさせていただきますので、どうぞよろしくお願いいたします。

高度な統計モデリング自動化とスクリプト基本的なデータ分析とモデリング消費者・市場調査コンテンツの編成データのブレンドとクリーンアップデータの探索と可視化実験計画法マスカスタマイゼーション品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析結果の共有と伝達