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수요에 따른 세부 정보부터 이동 워크플로까지: JMP® 호버 레이블 확장 기능 알아보기(2020-US-45MP-607)

Nascif Neto, SAS Institute(JMP 부문) 수석 소프트웨어 개발자
Lisa Grossman, SAS Institute(JMP 부문) 준임 테스트 엔지니어

JMP 15에 도입된 JMP 호버 레이블 확장 기능은 기존의 주문형 상세 정보 기능을 넘어 새롭고 흥미로운 가능성을 제공합니다. 지금까지 호버 레이블은 현재 그래프와 기본 시각적 요소에서 파생된 제한된 정보만 제공했으며, 레이블 열 속성을 사용하여 사용자 정의가 제한적이었습니다. 이 프레젠테이션에서는 새로운 확장 기능을 통해 사용자가 호버 레이블 콘텐츠의 전체 사용자 정의뿐만 아니라 새로운 탐색 패턴 및 통합 워크플로를 구현하는 방법을 보여줍니다. 동적 데이터 시각화 썸네일을 통해 호버 레이블의 시각적 증강을 손쉽게 지원하는 고급 명령을 살펴보고, 이를 통해 데이터 드릴링 또는 드릴다운이라고 하는 탐색 워크플로의 시작점을 제공합니다. 그런 다음 고급 사용자가 JMP 스크립팅 언어 확장 포인트를 사용하여 이러한 새로운 워크플로를 제어하고 개선할 수 있도록 하는 기본 저수준 인프라를 살펴보겠습니다. 외부 시스템과의 "드릴아웃" 통합 사례와 단일 호버 레이블에 여러 이미지를 표시하는 추가 기능을 빌드하는 방법도 살펴봅니다.

자동 생성된 대본...

스피커	성적 증명서
나시프 아부살-네토	안녕하세요. 환영합니다. JMP 디스커버리 프레젠테이션입니다. 주문형 워크플로우부터 JMP 호버 라벨 확장 기능까지 자세히 알아보세요.
	자세한 내용을 설명하기에 앞서, 우리는 항상 JMP에 도입된 새로운 기능의 목적에 대해 이야기하고 싶어합니다.
	그러니까 이 경우에는 호버 라벨 확장 기능에 대해 이야기하는 겁니다. 그리고 애초에 호버 라벨이 왜 있는 걸까요?
	글쎄요, 저는 항상 Ben Shneiderman의 시각적 정보 탐색 주문으로 돌아가는 것을 좋아합니다. 그는 그것을 합성하려고 시도했습니다.
	먼저 개요를 살펴보고, 확대/축소 및 필터링을 한 후, 필요에 따라 세부 정보를 제공합니다.
	호버 라벨은 수요에 따른 세부 정보를 제공합니다.
	따라서 이 새로운 데이터 세트에서 이 막대형 차트를 보고 있다고 가정해 보겠습니다. JMP 14까지 막대형 차트에서 특정 막대 위에 마우스를 올려놓으면 약간의 텍스트가 있는 창이 팝업됩니다.
	여기 보이는 것에 대한 데이터죠. 맞아요. 레이블이 지정된 정보, 계산된 값, 텍스트만 있으면 되니까요. 아주 간단하죠. 필요에 따라 세부 정보를 제공합니다.
	하지만 여기에 시각화를 더할 수 있다면 어떨까요? 예를 들어, 집계된 값을 보고 있다면 특정 계산이 적용된 값의 분포를 보고 싶을 수 있습니다.
	또는 집계된 값 뒤에 있는 값의 세부 내용을 보고 싶을 수도 있습니다.
	이것이 우리가 이 새로운 시각화와 새로운 기능을 통해 여러분께 알려드릴 내용입니다.
	하지만 그 위에, 유명한 게 또 있습니다.
	이 새로운 시각화 기능을 사용하면 시각적 탐색 워크플로를 시작할 수 있습니다. 클릭하면 별도의 창에서 열 수 있으며,
	시각화 기능도 있는데, 클릭하면 더 자세한 정보를 볼 수 있습니다. 그래서 드릴다운이라는 기술을 활용하게 됩니다.
	그리고 결국에는 위키피디아에서 얻은 정보로 특정 관찰 내용을 장식하는 지경에 도달할 수도 있습니다.
	자세한 내용은 다루지 않겠습니다. 곧 자세히 알려드리겠습니다.
	하지만 그 전에, 이 기능을 구현하기 위한 디자인 결정에 대해서도 잠깐 이야기하고 싶습니다.
	프로그래밍이나 매뉴얼을 읽는 데 많은 시간을 들이지 않고도 사용하기 매우 쉬운 것을 원했기 때문입니다.
	그리고 우리는 그것이 사용 사례의 80%를 만족시킬 것이라는 걸 알았습니다.
	하지만 실제로 고급 사용 사례의 20% 또는 JSL을 알고 JMP가 할 수 있는 일을 더욱 발전시키고 싶어하는 고객의 경우
	프로그래밍을 통해 할 수 있는 것도 제공하고 싶습니다. 하지만 기본적으로는 시각적 요소에 대한 맥락을 파악하는 것이 중요합니다.
	그래서 우리는 배관 및 도자기라는 아키텍처 패턴을 사용하기로 결정했고 그것은 우리가 git 소스 코드 제어를 해야 하는 것입니다.
	기본적으로 매우 풍부한 레이어가 있는 애플리케이션이며 매우 풍부하고 매우 복잡하기 때문에
	이를 통해 모든 정보에 액세스할 수 있으며 시각화를 생성하거나 해당 시각화를 클릭했을 때 발생하는 일을 사용자 지정할 수 있습니다.
	게다가, 우리는 더 제한적이고 목적 지향적인 레이어를 만들었습니다. 하지만 매우 쉽고 코딩이 전혀 필요하지 않습니다. 바로 포세린 레이어입니다. 리사가 지금 이야기할 레이어입니다.
	당신에게 달려 있어요. 리사.
	저는 더 이상 공유하지 않을 거고, 리사가 대신할 거예요.
리사 그로스만	좋습니다. 그러면 몇 가지 기능과 어떤 종류의 사용자 정의 시스템을 살펴보겠습니다. 그래픽을 어떻게 만들까요?
	그럼, 먼저 몇 가지 기본 사항을 살펴보겠습니다. 기본적으로 그래프의 데이터 포인트나 요소에 마우스를 올리면
	그래프에 사용된 X 및 Y 역할에 대한 정보가 표시되고, 오버레이와 같은 드롭다운 역할도 표시되며, 데이터 테이블에서 열에 수동으로 레이블을 지정하도록 선택한 경우에도 호버 레이블로 표시됩니다.
	여기 레이블의 예가 있습니다. 표현식 열에는 이미지가 포함되어 있습니다. 그러면 이미지가 뒤쪽의 호버 레이블에 채워지는 것을 볼 수 있습니다.
	호버 레이블에 그래프렛을 추가하려면 호버 레이블 아래 오른쪽 마우스 메뉴를 통해 접근할 수 있는 미리 정의된 그래프렛 사전 설정을 선택할 수 있습니다.
	이제 이러한 사전 설정에는 동적 그래프 역할 할당이 있으며 그래프에서 사용되는 변수에서 역할이 파생됩니다.
	사전 설정은 재귀적으로 미리 구성되어 있어 드릴다운을 지원합니다.
	범주형 열이 있는 사전 설정 그래프릿의 경우, 데이터 테이블에 있는 계층 구조 열의 다음 속성을 사용하여 필터링할 열을 지정할 수 있습니다. 이제 그래프릿 사전 설정 만드는 방법을 간략하게 보여드리겠습니다.
	그럼 우리가 사용할 펭귄 데이터 테이블을 불러오겠습니다. 그리고 Graph Builder를 열겠습니다.
	여기에 막대형 차트를 만들겠습니다.
	그리고 호버 라벨 아래에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 선택할 수 있는 다양한 사전 설정 목록이 나오는데, 이 예시에서는 히스토그램을 사용하겠습니다.
	이제 사전 설정을 완료했으니, 막대 위에 마우스를 올리면 호버 라벨에 히스토그램 사전 설정이 나타나는 것을 볼 수 있습니다. 그리고...
	여기 있는 바, 즉 아일랜드 비스코를 기준으로도 필터링됩니다.
	그래프릿의 가장 큰 장점은 이 막대 위에 마우스를 올리면 다른 그래프릿을 볼 수 있다는 것입니다. 이제 두 그래프릿을 쉽게 비교하여 드림 섬과 비스코 섬의 부리 길이 분포를 확인할 수 있습니다.
	그리고 한 단계 더 나아가 그래프릿의 썸네일을 클릭하면 자체 창에서 Graph Builder 인스턴스가 시작되고 완전히
	대화형이므로 Graph Builder의 제어판을 열 수 있습니다.
	이 그래프를 더욱 세부적으로 맞춤 설정할 수 있습니다. 보시다시피, 이 그래프에는 로컬 데이터 필터가 이미 적용되어 있고, 제가 실행한 썸네일인 Biscoe로 필터링되어 있습니다. 이렇게 그래프릿이 필터링되는 것입니다.
	마지막으로, 이 히스토그램 막대 위에 마우스를 올려놓으면 히스토그램 그래프렛이 계속되는 것을 볼 수 있습니다. 이는 이 그래프렛 사전 설정이 재귀적으로 미리 구성되어 있음을 보여줍니다.
	그럼 마무리하고 다시 파워포인트로 돌아가겠습니다.
	그래서 저는 히스토그램 사전 설정의 예만 보여드렸지만, 여러분이 직접 사용해보고 실험해볼 수 있는 여러 가지가 있습니다.
	따라서 이러한 그래프릿 사전 설정은 집계된 시각적 요소의 이면에 무엇이 있는지에 대한 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 산점도 사전 설정은 정확한 값을 보여주는 반면,
	히스토그램, 상자 그림 또는 열 지도 사전 설정은 값의 분포를 보여줍니다.
	그래프를 세분화하여 다른 범주로 보고 싶다면 막대형, 원형, 트리맵 또는 선 그래프 사전 설정을 사용하는 것이 좋습니다. 표의 원시 데이터를 검토하고 싶다면 표 사전 설정을 사용할 수 있습니다.
	하지만 그래프릿을 더욱 사용자 지정하고 싶다면 붙여넣기 그래프릿을 사용할 수도 있습니다.
	Graphlet을 붙여넣는 작업은 세 가지 간단한 단계만으로 쉽게 완료할 수 있습니다. 먼저 Graphlet으로 사용할 그래프를 만듭니다. 단, Graph Builder에서 만든 그래프일 필요는 없습니다.
	그런 다음 작은 빨간색 삼각형 메뉴에서 그래프 스크립트를 클립보드에 저장할 수 있습니다.
	그런 다음 기본 그래프나 최상위 그래프로 돌아가서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 호버 레이블 아래에 '그래플릿 붙여넣기' 옵션이 있습니다. 이게 전부입니다.
	그리고 붙여넣기 그래프릿은 정적 역할 할당을 가지며 한 번에 한 수준씩 드릴다운할 수 있는 그래프릿을 생성하기 때문에 재귀적이지 않다는 점도 알아두시기 바랍니다.
	하지만 여러 개의 드릴다운이 있는 시각화를 만들고 싶다면 붙여넣기 그래프릿 작업을 중첩하여 만들 수 있습니다. 가장 아래 레이어에서 시작하여 나중에 가장 위나 밑으로 올라가는 방식입니다.
	그래서, 이것이 우리가 생각하는 러시아 인형의 예이고, 그것을 어떻게 구현할 수 있는지 보여드릴 수 있습니다.
	펭귄 데이터 테이블을 다시 불러오겠습니다. 그래프 빌더를 사용해서 최상위 레이어를 만들어 보겠습니다. 자, 이제 막대 차트를 만들어 볼까요?
	그리고 바로 두 번째... 두 번째 층을 만들어 봅시다. 종을 이용해서 파이를 만들어 봅시다.
	그리고 우리의 마지막 레이어에 대해서는,
	산점도를 그려보자.
	좋아요, 이제 세 개의 레이어가 모두 있습니다.
	우리의... 중첩에 사용할 것이므로 산점도 스크립트를 클립보드에 저장하겠습니다.
	파이 차트에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 Graphlet을 붙여넣습니다. 이제 마우스를 올리면 산점도가 파이 차트에 표시되고, 파이 차트의 종별로 필터링된 것을 볼 수 있습니다.
	이제 좀 더 명확하게 하기 위해 이 부분을 닫겠습니다. 이제 파이 차트에도 같은 작업을 해 보겠습니다. 스크립트를 저장합니다. 이미 산점도가 내장되어 있으니까요. 클립보드에 저장하고, 막대 차트로 가서 Graphlet을 붙여넣기 위해 같은 작업을 합니다.
	그리고 이제 우리는...
	우리의 작업 흐름은 다음과 같습니다.
	당신이 할 수 있다는 것
	클릭하고 마우스를 올리면 이 막대 위에 마우스를 올리면 세 개의 레이어가 모두 팝업으로 표시됩니다. 이렇게 중첩된 붙여넣기 그래프릿을 만들 수 있습니다.
	따라서 이미 사전 통합된 그래프릿을 사용할 수 있는 JMP 분석 플랫폼이 있다는 점을 지적하고 싶습니다.
	이러한 플랫폼에는 기능적 데이터 탐색기, 프로세스 스크리닝, 주성분 분석, 다변량 관리도, 그리고 프로세스 역량이 포함됩니다. 이제 주성분 분석을 사용한 예시를 간략하게 보여드리겠습니다.
	마우스를 잃어버렸어요. 자, 이제 시작입니다.
	우리 테이블로 다시
	그리고 주요 구성 요소를 엽니다.
	이제 이 분석을 실행해 보겠습니다.
	이상치 분석을 열고 이 지점 중 하나에 마우스를 올리면, 짠! 이 그래프릿들이 이미 이 플랫폼에 내장되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 그러니 이 플랫폼들을 직접 살펴보시고 여러 가지를 시도해 보시고 마음에 드는 것을 선택해 보시기를 강력히 추천합니다.
	이제 호버 라벨 그래프릿으로 할 수 있는 몇 가지 빠른 사용자 정의에 대한 간략한 개요를 살펴보았고, 이 프레젠테이션을 다시 Nascif에게 전달하여 이러한 모든 기능의 기본 원리를 설명해 보겠습니다.
나시프 아부살-네토	고마워요, 리사. 좋아요, 제 화면으로 돌아가 볼까요?
	그리고 우리는...
	그녀의 슬라이드를 아주 빨리 훑어보고 다시 배관 이야기로 돌아가야 할 것 같아요. 아, 세상에, 이게 뭐지?
	싱크대 아래에 있는 보기 흉한 물건들 말이야. 하지만 거기에 배관이 다 있어서 정말 멋지게 만들 수 있어. 내가 보여 줄게.
	간단한 데모도 제공해 주죠.
	그래서 여기
	리사가 히스토그램을 보여줬는데요...
	사용 가능한 호버 레이블 사전 설정도 있지만 여기를 클릭하여 호버 레이블 편집기를 시작할 수도 있습니다. 여기에서 액세스할 수 있습니다.
	JSL 확장 지점으로, 여기서 당신이 만드는 것입니다.
	시각화가 어떻게 만들어지는지.
	기본적으로 마우스를 올리면 JMP가 JSL 블록을 평가하여 썸네일로 캡처하고, 그 썸네일을 호버 레이블 안에 넣습니다. 간단히 말해서, 이게 작동 방식입니다.
	그리고 여기 호버 라벨에 있는 프리셋도 기본적으로 생성기라고 합니다. 제 프리셋을 클릭하고 맨 아래로 내려가면 히스토그램 요소를 사용하여 그래프 빌더를 생성하는 것을 볼 수 있습니다.
	이것이 바로 그 속임수의 요령입니다.
	Click은 썸네일을 클릭했을 때 반응하는 스크립트이지만 기본적으로(일반적으로 사람들은 기본값을 고수함) 여기에 아무것도 없으면
	그냥, 이미지를 캡처해서 크기를 줄이는 대신, 자체 창에서 바로 실행되도록 할 거예요. 여기 왼쪽에 두 개의 확장 지점이 보이는데, 아직 자세히 설명하지는 않았어요.
	하지만 곧 그럴 거예요. 그래서 너무 앞서나가고 싶지 않아요.
	그래서,
	그럼 확장 지점에 대해 이야기해 볼까요? JMP 15에서는 확장 지점을 하나가 아니라 세 개나 만들었습니다.
	그렇습니다. 이를 통해 호버 라벨의 각 영역을 편집하고 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.
	그래서 텍스트릿이 맞죠. 예를 들어 분석을 한 후에 프레젠테이션을 하고 싶다고 가정해 보죠. 하지만 그 분석 결과를 사용하여 회사 임원에게 발표하고 싶다고 가정해 보죠.
	어쩌면 읽을 수 있는 방식으로 좀 더 자세한 내용을 원하는 최종 고객이 있을 수도 있는데, 당신은 그것을 좀 더 뚜렷하게 만들고 싶을 수도 있습니다.
	Textlet을 사용하면 가능합니다. 하지만 데이터와 상호 작용하기 때문에 고정된 텍스트 블록이 아니라 마우스를 올려놓은 데이터에 따라 달라지는 동적 텍스트가 필요합니다.
	텍스트릿을 정의하려면 호버 레이블 편집기로 돌아가서 JSL 변수를 정의할 수도 있고 정의하지 않을 수도 있습니다. 하지만 동적으로 만들고 싶다면, 일반적으로 표시할 콘텐츠가 있는 변수를 정의합니다.
	그런 다음 HTML 표기법을 사용하여 해당 값을 꾸밀 것입니다. 글꼴을 선택하고, 배경색과 전경색을 선택하고, 기울임꼴로 만들고, 원하는 대로 텍스트를 예쁘거나 풍부하게 만드는 방법은 다음과 같습니다.
	그 다음 hover labelextension은 gridlet이라고 부르는 것입니다. 그리고 원래 또는 현재
	JMP 호버 레이블은 기본적으로 이름-값 쌍으로 구성된 그리드입니다. 왼쪽에는 열 이름과 같은 이름이 있고, 오른쪽에는 표시된 플롯의 경우 특정 행의 열 셀에 해당하는 값이 있습니다.
	하지만 막대형 차트처럼 집계된다면 평균이나 평균 매체와 비슷한 것이 될 것입니다.
	Lisa가 이전에 말했듯이 여기의 기본 콘텐츠는 원래 데이터 테이블에 있는 레이블이 지정된 열에서 파생됩니다.
	그리고 그래프에 어떤 역할이 할당되어 있든 말이죠. 막대 그래프라면 x축과 y축이 있죠.
	오버레이 변수가 있을 수 있으며, 어느 시점에서든 해당 시각적 요소를 만드는 데 기여하는 모든 것이 있을 수 있습니다.
	그리드렛을 사용하면 이제 그 작은 화면을 거의 완벽하게 제어할 수 있습니다. 항목을 삭제할 수도 있습니다. 레이블이나 행 개수가 있는 첫 번째 행을 보고 싶어 하지 않는 경우가 종종 있습니다. 어떤 사람들은
	중복이에요. 제거할 수 있어요.
	완전히 사용자가 제어할 수 있는 기능을 추가할 수 있습니다. 기본적으로 JSL 스크립트를 평가하여 사용자가 표시하려는 내용을 파악합니다.
	제가 찾은 한 가지 사용 사례는 개별화가 아닌 열에 대한 집계된 값을 원하는 경우였습니다. 어떤 사람들은 이를 숨겨진 열 또는 숨겨진 계산이라고 부릅니다.
	이제 그렇게 할 수 있고, 시각화에 표시되는 나머지 행과 동일한 행에 대한 집계를 할 수 있습니다.
	이름을 바꿀 수 있습니다. 일반적으로 계산된 열에서 나오는 모든 항목의 왼쪽에 요약 통계를 추가합니다. 마음에 들지 않으면 삭제하거나 다른 항목으로 바꿀 수 있습니다. 그리고
	그리고 숫자 정밀도를 변경하거나 텍스트를 굵게, 기울임꼴, 빨간색으로 변경하는 등의 세부 작업을 할 수 있습니다.
	예를 들어, 값이 특정 임계값을 초과하면 빨간색과 굵은 글씨로 표시할 수 있습니다. 즉, 제가 여기로 이동할 때 값이 제 데이터 평균을 초과하면 빨간색과 굵은 글씨로 표시하여 해당 부분을 강조할 수 있습니다. 이 설정은 자동으로 적용됩니다.
	마지막으로, 그래프릿입니다. 이것이 가장 유용하고 활용도가 높을 것으로 생각합니다.
	도구 설명에 전체 이미지가 있고 데이터 시각화를 통해 예를 보았기 때문에 더 많은 관심을 끌기를 원하지는 않을 것입니다.
	하지만 이미지잖아요. 그러니까 사진일 수도 있고, 인터넷에서 다운로드한 것일 수도 있죠.
	웹 호출을 통해 즉석에서 이 작은 펭귄 이미지를 얻었습니다. 위키피디아에서 바로 가져온 이미지입니다. 마우스를 올리면 다운로드하고 크기를 조정하여 여기에 배치합니다. 또는 아주 최근의 사용 사례처럼, 누군가 사진 데이터베이스를 가지고 있을 수도 있습니다.
	실험실에 그들이 분석하고 있는 샘플의 사진이 있었는데, 데이터 테이블에 올리고 싶지 않았어요. 데이터 테이블이 너무 커질 테니까요.
	이제 열을 하나 가져와서 파일 이름으로 바꾸고, 파일 이름을 읽어서 툴팁에 표시할 수 있습니다. 그러면 분석할 때 정확히 무엇을 보고 있는지 알 수 있죠.
	그래프처럼...그리들릿도 클릭 가능한 콘텐츠에 대해 이야기하는 겁니다. 다시 말해, 예를 들어 이 작은
	여기 썸네일을 클릭하면 웹 페이지를 열 수 있습니다. 회사와 다시 통합하는 방법으로도 생각해 볼 수 있습니다. 예를 들어,
	회사에서 지원하는 웹 서비스가 있고, 어느 시점에서 이미지를 클릭하여 전화를 걸어 등록하거나 데이터를 수집하고 싶을 수도 있습니다.
	해당 웹 서비스에 웹 호출을 요청하세요. 할 수 있는 작업이죠. 드릴인과 드릴다운에 대해 이야기하는 걸 좋아해요. 드릴아웃이라고 하죠. 기본적으로 JMP가 탐색에서 얻은 데이터 콘텐츠를 사용하여 외부와 통신하는 방식입니다.
	그럼 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 여기 호버 라벨 안에 보이는 시각화 요소들은 기본적으로...
	모든 시각화에 적용됩니다. 실제로는 그래프 대상과 데이터 하위 집합의 조합입니다. 예를 들어 그래프 빌더에서 "x축에 있는 섬들의 막대 차트를 원합니다"라고 말할 수 있습니다.
	축에는 해당 섬에 사는 펭귄들의 체중 평균을 표시하고 싶습니다. 좋습니다.
	이걸 그래프릿으로 어떻게 변환하나요? 음, 기본적으로 프리셋을 선택하거나 코드를 작성할 때, 프리셋이 사용될 것입니다.
	그래프 템플릿입니다. 기본적으로 일부 항목은 이렇게 미리 정의됩니다.
	막대 요소는 직접 작성한다면 상황에 따라 시각화를 변경하고 싶다고 말할 수도 있습니다. 충분히 가능합니다.
	그리고 그 템플릿에 그래프 역할과 값, 테이블 데이터, 테이블 메타데이터를 채울 겁니다. 예를 들어,
	예를 들어, 범주형 드릴다운을 미리 설정해 놓았다고 가정해 보겠습니다. 막대형 차트가 될 거라는 걸 알고 있죠.
	막대 차트가 어떻게 될지, y축이나 x축에 무엇이 들어갈지 모르겠습니다. 그건 제 기준선 그래프의 현재 상태를 바탕으로 합니다. 예를 들어, 제가 보고 있는 섬은 이렇습니다.
	그래서 다른 카테고리의 막대 차트를 만들고 싶다는 걸 알았어요. 그러면 계층 구조의 다음 단계가
	다음 열이 중요한 역할을 합니다. 사용자가 제공하는 정보와 사용 중인 그래프를 기반으로 즉흥적으로 결정을 내리고 있습니다.
	예를 들어, 여기 히스토그램을 보면, 섬의 체질량을 나타낸 막대형 차트입니다.
	이것도 체중 히스토그램입니다. 여기 그래프로 와서 이 열을 변경한 다음, 다시 돌아와서 마우스를 올리면, 이 그래프는 제가 새로 선택한 값을 반영합니다. 제 맥락을 파악하고 동적인 그래프를 만드는 아이디어죠.
	시각화 정의의 또 다른 부분은 데이터 하위 집합입니다. 매우 유사한 패턴이 있죠. LDF는 로컬 데이터 필터입니다.
	물론 JMP에 이미 있는 기능이죠. 기본적으로 여기 제 그래프 역할에서 작성된 템플릿이 있습니다. 마치 막대 차트처럼요.
	즉, 제 x 변수는 island라는 그룹화 변수가 됩니다. island에 대한 로컬 데이터 필터를 만들고, 마우스를 올려놓은 값과 일치하도록 이 특정 값을 선택하고 싶습니다.
	이것은 호버 레이블을 생성할 때와 호버 레이블을 시작할 때 모두 발생합니다.
	하지만 호버 라벨을 만들면 이 라벨은 보이지 않습니다. 기본적으로 해당 창을 캡처하는 숨겨진 창을 생성하여 해당 라벨을 볼 수 없도록 합니다. 하지만 이 라벨을 실행하면
	로컬 데이터 필터가 있으며 Lisa가 보여준 것처럼 이를 사용하여 상호 작용하고 이를 변경하여 진행할 수도 있습니다.
	당신만의 방식으로 시각적으로 탐험해보세요.
	그래서 저는 맥락에 대해 많이 이야기해 왔습니다. 이건 사실 여러분이 직접 그래프릿을 개발할 때 꼭 알아야 할 부분이고, 익숙해져야 할 부분입니다.
	우리는 그것을 호버 라벨 실행 컨텍스트라고 부릅니다. 관련 정보는 저희 문서에서 확인하실 수 있는데, JSL을 기억하신다면 로컬 블록이라고 할 수 있습니다.
	우리는 여러분을 위해 정의한 많은 로컬 변수를 가지고 있으며, 그 변수들은 유용할 수 있는 모든 종류의 정보를 포착합니다.
	누군가가 그래프릿이나 그리드릿, 텍스트릿에서 찾을 수 있도록 말이죠. 모든 확장 지점에서 사용할 수 있습니다. 따라서 일반적으로 퍼센트가 아닌 문자로 시작하는 변수들이죠...
	전혀 그렇지 않아요...죄송해요.
	데이터 테이블 열 이름과의 충돌을 방지하기 위해 일종의 예약된 이름과 같습니다.
	하지만 기본적으로, 여기서는 저희 원칙 중 하나에서 가져온 코드를 보실 수 있습니다. 참고로, 해당 코드는 호버 라벨 편집기를 통해 확인하실 수 있으니, 직접 살펴보시고 어떻게 작동하는지 확인해 보세요. 여기서는 새로운 열을 찾으려고 합니다.
	새로운 그래프를 사용하려면 그래프가 동적으로 움직이고 맥락에 반응해야 한다는 개념이 필요합니다. 이 함수는 데이터 테이블에서 해당 메타데이터를 확인합니다.
	제... 측정 열 목록입니다. 기준선이 체질량을 기준으로 한다면, 체질량은 이 값과 그룹화 목록에 표시됩니다. 따라서 체질량별 섬을 나타낸 막대 차트라면, 여기에 섬들이 표시됩니다. 즉, 이것들은 열 이름 목록입니다.
	그리고 숫자 값도 있고, 계산된 모든 값을 사용할 수 있습니다. 제가 말씀드렸듯이, 논리적인 결정을 내리고 싶으실 수도 있습니다.
	임계값보다 높거나 낮은 값을 기준으로 특정 선을 빨간색으로 칠하거나 굵게 표시할 수 있습니다. 저희가 제공하는 값을 사용하게 됩니다.
	또한 데이터로 돌아갈 수 있는 기능도 제공합니다. 실제로 데이터 테이블로 이동하여 직접 데이터를 가져올 수 있습니다.
	시각적 요소가 발견한 역할 목록의 첫 번째 행의 행 인덱스는 귀하에게도 제공됩니다.
	그리고 로컬 데이터 필터에 해당하는 where 절과 같은 더 많은 데이터가 있습니다. 이 필터는 컨텍스트에서 실행하고 있습니다.
	그리고 드릴 깊이를 사용하면 해당 썸네일을 몇 번이나 방문했는지 추적하고 새로운 시각화를 여는 등의 작업을 할 수 있습니다.
	예를 들어, 재귀적 시각화에 대해 이야기할 때 모든 재귀에는 종료 조건이 필요합니다.
	예를 들어, 프리셋 중 하나의 종료 조건을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. 더 이상 보여드릴 내용이 없다면,
	비어 있는 값을 반환하면 시각화가 없다는 뜻입니다. 아니면... 하나의 값만 표시하거나, 아니면 드릴 깊이 중 아무 값이나 표시하면 됩니다.
	1보다 크다는 것은, 일부 시각화에서 값을 하나만 표시하는 것이 의미가 없을 때까지 드릴링을 했다는 것을 의미합니다. 그래서 빈 값을 반환할 수도 있습니다.
	이는 호버 레이블 실행 컨텍스트를 사용하여 코드에서 내릴 수 있는 결정의 종류 중 하나일 뿐입니다.
	이제, 이 모든 것들이 어떻게 다시 합쳐지는지 프리셋 예시를 통해 시각적으로 보여드리고 싶었습니다. 프리셋을 선택할 때,
	기본적으로 그래프 템플릿을 선택하는 것입니다. 그래프 템플릿은 호버 레이블 실행 컨텍스트에 있는 그래프 역할에서 수행될 역할을 갖게 됩니다.
	이것이 여러분의 데이터, 여러분의 그래프 정의입니다. 그리고 이 날짜 그래프 정의는 관측치의 하위 집합과 결합될 것입니다.
	시각적 요소에 마우스를 올려 놓으면 이를 기반으로 내부적으로 생성된 로컬 데이터 필터가 결과를 보여줍니다.
	그래서 이것들을 합치면 호버 라벨이 생기고, 그 안에 그래프릿이 생깁니다. 그리고 그 그래프릿을 클릭하면,
	여기에서도 동일한 정의가 적용되고, 로컬 데이터 필터도 실행 가능해집니다. 리사가 말했듯이, 이것은 단순한 이미지가 아니라 모든 기능을 갖춘 생활 시각화이므로, 이 항목을 변경하여 탐색을 계속할 수 있습니다.
	자, 이제 좀 생각해 보세요. "좋아요, 이제 시각화를 만들어 주는 기능이 생겼고, 하나의 시각화를 다른 시각화에서 다시 만들 수 있게 됐어요." 즉, 시각적 워크플로를 만드는 거죠.
	그리고 JMP에는 Google Assistant나 Alexa가 있는 것과 같습니다. 즉, JMP는...
	제 대신 시각화 작업을 만들어서 더 빨리 진행하게 해 주시는 거죠. 그냥 탐험일 수도 있고 아닐 수도 있지만요. 마음에 드시면 그냥 계속 진행하시면 되고, 마음에 안 드시면 두 가지 선택지가 있는데, 제가 직접 보여드리는 게 더 쉬울 수도 있어요.
	그러니까 제가 말씀드렸듯이, 여기 와서 사전 설정을 선택합니다. 예를 들어 범주형 1막대형 차트를 선택한다고 해 봅시다.
	그럼 다음 단계에 대한 분석이 나오네요. 그렇죠. 그리고 제가 만족한다면,
	잘됐네요. 이걸 발사할 수 있을지도 몰라요. 어쩌면 배울 수도 있을 것 같아요. 앗...
	이 기능에 대해 또 다른 기능을 출시할 수 있을지도 모르겠네요. 원형 차트는 더 화려해졌죠. 그 특정 상황에서는 더 보기 좋은 것 같아요. 그런데 보세요, 이제 두 막대 차트를 나란히 비교하는 것 같은 기능도 할 수 있게 됐어요.
	그리고... 하지만 제가 계속 그렇게 하고 있고 복잡한 차트가 아니고 계속해서 시각화를 만든다고 가정해 보겠습니다.
	창문이 많이 생길지도 몰라요. 그래서 몇 가지 수정자를 만든 거예요...(이건 안 돼요, 친구.)
	그냥 클릭하시면 됩니다. 기본 동작이고요, 클릭하면 새 창이 열리는 것뿐입니다.
	Alt 키를 누른 채로 클릭하면 바로 직전 창에서 실행되고, Control 키를 누른 채로 클릭하면 그 자리에서 실행됩니다. 무슨 말인가요?
	그래서,
	이 창을 열고 이 그래프릿을 실행한 다음 이 그래프릿을 실행했습니다. 자, 이것이 Dream and Biscoe, Dream and Biscoe라고 가정해 보겠습니다. 이제 Torgersen도 보고 싶습니다. 그렇죠. 그리고 열고 싶습니다. 하지만 그냥 클릭하면 자체 창이 열립니다. Alt 키를 누른 채로 클릭하면,
	(아, 이게 마지막이거든요. 그러길 바랍니다. 죄송해요. 그럼 이걸로 마치겠습니다.)
	이제 여기로 돌아가서 이 아이콘을 Alt 키를 누른 채로 클릭하면, 마지막으로 열었던 창의 내용이 대체됩니다. 이렇게 하면 시각화와 비교할 수 있는데, 제 생각에는 매우 중요한 기능입니다.
	시나리오입니다. 이런 시각적 워크플로우를 사용하는 건 정말 중요한 일입니다. 그렇죠. 하지만 어느 정도 제어할 수 있습니다. 창을 계속 열지 않아도 되니까요. 그리고 가장 중요한, 가장 중요한 창 관리 기능은 Ctrl 키를 누른 상태에서 클릭하는 것입니다.
	창문을 대체하기 때문이죠. 그리고, 그다음에는 정말 깊이 파고들어야 합니다. 그냥 가볼게요.
	같은 창에서 계속 아래로 내려갔는데, 이제 괜찮아요. 하지만 다시 돌아가고 싶으면 어떡하죠? 아니면 그냥 돌아가서 실행 취소하고 싶으면 어떡하죠?
	그러면 두려움 없이 탐험할 수 있고, 아무것도 잃을 걱정도 없습니다. 게다가, 더 좋은 점은, 당신이 띄운 창조차도
	실행 취소 스택 하단에 기본 그래프가 내장되어 있습니다. 그래서 여기로 와서 실행 취소를 실행하고 이전에 있던 시각화로 돌아갈 수 있습니다.
	그래서 드릴다운하고, 돌아와서, 분기하고, 온갖 작업을 할 수 있습니다. 그리고 이건 하나의 사전 설정에 대한 이야기라는 걸 기억하세요. 여기서 좀 더 특별한 작업을 해 봅시다. 우리는 아주 간단한 시각화에 대해 이야기하고 살펴보았습니다.
	하지만 이 아이디어는 JMP의 거의 모든 플랫폼에서 실제로 작동합니다. 예를 들어 x x y의 적합을 수행하고 싶다고 가정해 보겠습니다.
	그리고 나는 알아내고 싶다
	어떻게... 이제 진짜 분석을 시작하려고 합니다. 그 사람들이 종 선택에 어떻게 들어맞는지. 그렇죠.
	여기 멋진 그래프가 있습니다. 그래플릿 붙여넣기 기법을 사용해서 클립보드에 저장해 보겠습니다.
	이제 그래프릿에 붙여넣겠습니다. 보시다시피, 컨텍스트를 만드는 동일한 아이디어를 사용할 수 있습니다.
	그리고 그걸 제 분석에도 적용하고요. 그리고 여기 있는 사람들을 클릭하면 플랫폼이 실행됩니다.
	플랫폼이 로컬 데이터 필터를 지원하는 한 (제가 이걸 왜 썼을까요?) 이 방법도 효과적입니다. 시각화를 위한 것이지만, JMP에서는 분석에 시각적인 요소도 포함되는 스펙트럼이 있어서 저희 분석에도 잘 작동합니다.
	그리고
	여기서도 보여주고 싶었어요
	그 드릴 다운에. 이게 내 거야
	??? 스크립트입니다. 그래서 사전 설정을 끝까지 자세히 살펴보았습니다.
	그리고 나는 그냥 맨 아래에 있는 곳으로 가고 싶었어
	제가 가지고 있던 건 귀여운 펭귄으로 장식한 거였어요.
	하지만 제가 보여드리고 싶었던 건 바로 호버 라벨 편집기에 관한 것입니다.
	기본적으로 제가 여기서 하는 일은 제가 만든 작은 JSL 라이브러리를 읽는 것입니다. 곧 이 부분에 대해 이야기하겠습니다. 이제 이 로직을 사용하여 시각화 자료를 가져올 수 있습니다. 이번에는 웹 호출을 사용하여 위키피디아에서 자료를 가져오겠습니다.
	그리고 그 시각화가 제 시각화에 표시됩니다. 모델 대화죠.
	하지만 제 클릭 스크립트는 조금 다릅니다. 단순히 해당 객체를 실행하는 것이 아니라, URL을 받은 후 동일한 라이브러리를 사용하여 해당 웹 기능을 호출합니다. 그렇다면 정확히 무슨 일을 할까요?
	그래서 그 남자를 클릭하면 시각화에서 얻은 데이터에서 파생된 URL이 있는 웹 페이지가 열리는데, 이는 JSL이 할 수 있는 거의 모든 일을 할 수 있습니다.
	JMP 외의 다른 시스템과도 통합할 수 있다는 것을 보여주는 예를 하나 들어보겠습니다. 새로운 프로세스를 시작해야 할지도 모르겠습니다. 잘 모르겠네요.
	다양한 가능성이 있습니다.
	저것
	사과드립니다. 그래서
	두 가지 맞춤형... 고급 맞춤형 예시가 있는데, 그래프릿을 확장 가능한 프레임워크로 사용하는 방법을 보여줍니다. 두 예시 모두 JMP 커뮤니티에 있습니다. 슬라이드를 받으시면 여기를 클릭해 보세요.
	하나는 라벨 뷰어라고 합니다.
	미안해요.
	기본적으로 이 기능은 특정 집계 그래프 위에 마우스를 올려놓으면 그래프의 모든 이미지, 즉 해당 행과 연관된 데이터 테이블의 모든 이미지를 찾아 하나의 이미지를 생성합니다.
	고객들이 꽤 오랫동안 요청해 온 부분입니다. 한 명만 보고 싶지 않아요. 더 많은 사람을, 모든 사람을 보고 싶어요. 아니면 가능하다면요. 그래서 이 확장 프로그램을 실제로 사용하면,
	그리고 클릭했는데...사실, 설치되어 있지 않아요.
	그리고 다른 하나는 위키 리더였는데,
	내가 방금 보여준 것이 바로 그거예요. 하지만 내가 말하려고 했던 건
	이 특정 이미지를 클릭하고 실행하면 다양한 이미지를 넘길 수 있는 작은 애플리케이션이 실행됩니다.
	데이터 테이블에는 제어할 수 있는 필터 등이 있습니다. 이 작업은 이 프레임워크 위에서 JSL로 완전히 구현되었습니다.
	그럼 마무리로,
	오늘 무엇을 배웠나요? 이제 시각화를 추가하는 것이 매우 쉬워졌다는 것을 알게 되셨기를 바랍니다. 원하는 대로 시각화를 시각화할 수도 있죠.
	포슬린 기능을 사용하면 데이터 시각화 확장 기능을 매우 쉽게 추가할 수 있습니다. 썸네일의 디테일이 더욱 풍부해질 뿐만 아니라, 새로운 탐색적 시각적 워크플로도 제공됩니다.
	쉽게 작업하고 싶다면 붙여넣기 그래프릿을 사용하여 필요에 맞게 사용자 정의할 수 있고, 호버 라벨 편집기를 사용하여 JSL을 사용할 수도 있습니다.
	저희 둘 다 여러분이 무엇을 하셨는지, 그리고 현장에서 어떻게 활용하실지 정말 궁금합니다. 혹시 흥미로운 사례를 가지고 오시면 꼭 다시 연락 주세요. JMP 커뮤니티에 스크린샷을 보내주시면 감사하겠습니다.
	오늘은 여기까지입니다. 정말 감사합니다. 그리고 이 프레젠테이션을 진행하면서 질의응답 시간을 가질 예정입니다. 감사합니다.

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