JMP를 이용한 데이터 시각화는 마치 미로를 헤쳐나가는 것과 같습니다. 복잡함 속에서 명확함을 찾아내는 과정이죠. 하지만 JMP를 사용하면 단순히 퍼즐을 푸는 것이 아니라, 데이터 시각화와 인터랙티브 기능을 통해 완전히 새로운 차원의 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터가 아무리 복잡하게 얽힌 길이라도 길을 안내해 준다는 사실이 정말 놀랍지 않나요?
이번 발표에서는 JMP를 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 함수들을 소개합니다. 툴바를 통해 사용자는 단 한 번의 클릭으로 표준 JMP 및 JSL 함수에 접근할 수 있으며, 복잡한 사용자 정의 함수도 추가할 수 있습니다. 결과적으로, 사용자는 탐색적 데이터 분석을 위한 완벽한 도구를 활용하여 몇 초 만에 설득력 있고 효과적인 분석 결과를 도출할 수 있습니다.
이번 디스커버리 서밋 프레젠테이션에 오신 것을 환영합니다. 저는 홀거 슈페히트입니다. ams OSRAM의 분석 부서에서 근무하며, 탐색적 데이터 분석을 위해 JMP를 거의 24시간 내내 사용하고 있습니다. 이번 프레젠테이션에서는 탐색적 데이터 분석에 유용한 몇 가지 도구를 소개하고자 합니다.
이 그림은 JMP를 사용하여 데이터를 인간의 두뇌와 직접 연결하는 방법을 잘 보여줍니다. JMP의 강력한 기능을 보여주는 간단한 예시를 하나 들어보겠습니다. 아주 쉬운 어린이 게임인데, 입구에서 출구까지 가는 길을 찾는 게임입니다. 막다른 길에 다다르면 되돌아가서 미로를 헤쳐나가면 됩니다.
어린이라면 몇 분 정도 걸릴 것이고, 경험 많은 분석가에게도 마찬가지일 거라고 생각합니다. 하지만 이 과정을 빠르게 진행할 수 있는 몇 가지 유용한 팁이 있는데, 그걸 보여드리겠습니다.
그래픽 도구의 페인트 통처럼 작동하는 아주 작은 스크립트를 개발했습니다. 이 스크립트를 사용해서 한 지점을 클릭하면 JMP가 주변 지점을 찾아 색을 입힙니다. 여기서는 검은색으로 표시되죠. 이렇게 벽에 속한 모든 지점을 찾을 때까지 계속 진행합니다. 잠시 후에 그 결과를 보여드리겠습니다.
자, 이제 끝났습니다. 이제 검은색 벽과 주황색 벽, 두 개의 벽이 보이고, 입구에서 출구까지 몇 초 만에 이동할 수 있습니다. 사람의 뇌는 이제 입구에서 출구로 가는 길을 정말 빠르게 찾아내죠. 검은색 벽과 주황색 벽 사이를 유지하기만 하면 됩니다. 또 좋은 점은, 옆에 검은색 벽 두 개나 주황색 벽 두 개가 있다면, 입구로 돌아가서 다시 시작하는 게 훨씬 빠르다는 겁니다.
JMP에서 어떻게 하면 될까요? 간단한 방법이 있습니다. 스크립트와 두 가지 추가 단계가 필요합니다. 제가 보여드릴 추가 단계는 다음과 같습니다. 첫 번째 단계는 마켓플레이스에서 이미지-테이블 변환 추가 기능을 다운로드하는 것입니다. 이 기능은 Jed Campbell이 개발했으며, 여기에서 다운로드 버튼을 클릭하고 설치하면 됩니다.
그런 다음 이 추가 기능을 열 수 있습니다. 추가 기능에서 미로와 같은 이미지를 선택하고 가져올 수 있습니다. 여기서는 미로가 그래픽 파일이지만, 가져오기를 클릭하면 JMP가 이 이미지를 데이터 테이블로 변환하고 데이터 테이블과 관련된 그래프도 표시합니다.
이제 그래프와 데이터 테이블 사이에 연결이 설정되었습니다. 그래프에서 데이터 포인트를 선택하고 데이터 테이블로 이동하면 해당 데이터 포인트가 데이터 테이블에서도 자동으로 선택되고, 반대로 그래프에서 데이터 포인트를 선택하면 데이터 테이블에서도 선택됩니다.
이제 마지막 단계는 이 페인트 통 도구입니다. 그래픽 프로그램에서는 프로그램이 X, Y 좌표를 알고 있고, 특정 지점의 이웃 지점이 무엇인지도 알고 있습니다. 하지만 JMP는 그렇지 않습니다. JMP는 단지 행들의 목록과 X, Y 좌표만 알 뿐, 어떤 행이 다른 행의 이웃인지는 알지 못합니다.
JMP에 이웃 위치를 알려주기 위해 중간 단계가 필요합니다. 이는 다른 추가 기능을 사용하여 수행할 수 있습니다. 바로 QuickSelect 툴바인데, 이 툴바의 버튼 중 하나가 이 기능을 정확히 수행합니다. QuickSelect 툴바를 다운로드하려면 커뮤니티 > 추가 기능으로 이동한 다음, 추가 기능에서 QuickSelect 툴바를 찾아 여기를 클릭하여 다운로드하세요. 그런 다음 툴바 영역에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 QuickSelect를 선택하여 활성화하면 됩니다.
이게 바로 우리가 필요한 버튼, 이웃 선택 버튼입니다. 좌표를 선택하기만 하면 되는데, 바로 옆 이웃과 대각선 이웃을 선택하겠습니다. 확인을 클릭해 보겠습니다. JMP가 X, Y 좌표를 분석하고 이웃을 확인하는 데 시간이 좀 걸립니다. 그런 다음 데이터를 데이터 테이블에 병합하고 몇 초 안에 완료됩니다. 자, 이제 결과가 나왔습니다.
이제 바로 인접한 행과 대각선 방향의 행들을 보여주는 열이 생겼습니다. 예를 들어, 열을 더 크게 만들어 보겠습니다. 5번째 행으로 이동하면 4번째 행과 6번째 행이 인접해 있음을 알 수 있습니다. 이는 X, Y 좌표를 통해 명확히 알 수 있지만, 이 행의 다른 인접 행들도 300개 정도 더 있습니다.
이 추가 정보를 바탕으로 이제 그래프로 돌아가서 페인트 통 도구를 사용해 보겠습니다. 이번에는 위쪽 벽을 선택해 볼게요. 그러면 JMP가 같은 벽에 속한 주변 점들을 찾아서 색을 입힙니다. 마지막으로 두 벽이 서로 다른 색으로 칠해진 것을 볼 수 있습니다. 정말 강력한 기능이죠. 아이들이 손으로 하나하나 칠하면서 막다른 길을 찾는 방식과는 완전히 다릅니다.
이건 정말 훨씬 빠르네요. 제가 이 도구를 설명하는 데 걸린 시간이 아이가 출구를 찾는 데 걸리는 시간보다 거의 차이가 나지 않는 것 같아요. 새로운 미로를 만들 때마다 그 효과가 엄청나다는 걸 느낄 수 있어요. 이제 그런 미로는 단 몇 초 만에 풀 수 있거든요. 정말 강력한 도구입니다.
다른 기능들도 한번 살펴보겠습니다. 예를 들어, 이 화살표를 확대해서 표시해 보겠습니다. 여기를 클릭하고 '화살표'라고 입력하면 화살표에 레이블을 지정할 수 있습니다. 그러면 데이터 테이블을 보면 0과 1로 이루어진 새로운 열이 생성되고, 화살표에 해당하는 행은 모두 1이 되고 나머지는 0이 됩니다. 아주 간단하죠.
데이터 포인트에 레이블을 지정하는 다른 두 가지 방법이 있습니다. 이 레이블 지정 기능을 보여드리겠습니다. 여기에 '화살표'라고 적어 보겠습니다. 이 경우, '다중 응답' 속성을 가진 열이 데이터 테이블에 추가됩니다. 이제 이 데이터 포인트들이 화살표에 속하는 것을 볼 수 있습니다. 다중 응답이기 때문에 추가 정보를 수집할 수 있습니다. 이제 축소해서 보이는 정보를 변경해 보겠습니다.
저건 벡터가 있는 색상이고, 모든 이웃을 담은 벡터가 있는 열이에요. 이 이웃들을 셀 수 있는데, 여기 이웃의 수가 나와요. 이 값을 명목값으로 사용해서 색상에 표시하고 싶고, 빨간색에도 표시하고 싶어요.
여기서 다양한 유형의 점들을 볼 수 있습니다. 이웃이 8개인 점들이 있는데, 이 점들은 벽 안쪽에 있는 점들입니다. 실제로 이웃이 8개 있는 점들이죠. 하지만 이웃이 5개인 점들도 있습니다. 범례를 다시 열고 이 점들을 선택해 보겠습니다. 레이블도 지정하고 싶습니다. 이 도구를 다시 사용해서 이번에는 이웃이 5개인 점을 나타내는 '5N'이라고 입력해 보겠습니다. 이제 두 개의 레이블이 생겼습니다. 화살표 안에도 이웃이 5개인 점들이 있습니다. 화살표를 선택해 보겠습니다. 그러면 두 개의 레이블이 모두 표시됩니다. 화살표의 일부라는 레이블과 이웃이 5개인 점이라는 레이블이 나타납니다. 이전 방식보다 훨씬 좋습니다. 이제 모든 정보를 한눈에 볼 수 있으니까요.
이제 다른 차원으로 넘어가 보겠습니다. 예를 들어, 이 색 좌표를 사용해 보겠습니다. 빨간색 채널과 초록색 채널을 사용하여 각 점을 살펴보죠. 여기서는 두 갈래로 나뉜 분포가 보이는 것 같습니다. 그중 한 분포를 선택하고 이름을 붙여 보겠습니다.
이제 그래프로 돌아가서 이웃 개수 대신 해당 열을 다시 제거합니다. 레이블이 있는 새 열을 가져오고, JMP 16부터 그래프 빌더는 이 다중 응답 속성을 인식할 수 있습니다. 그래프 빌더에서 이 기능을 사용하면 각 레이블에 대해 별도의 그래프가 생성되는 것을 볼 수 있습니다. 이제 데이터 포인트를 선택하면 해당 데이터 포인트가 다른 그래프에서도 선택됩니다. 여기에서 일부 포인트가 이 하위 그룹과 저 하위 그룹에도 포함되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.
이 작업을 좀 더 쉽게 하기 위해 다른 버튼을 사용하겠습니다. 이 버튼은 아주 유용합니다. 이 검은색 버튼과 비슷하지만, 어떤 값을 선택하든 그 값이 1로 설정됩니다. 상당히 강력한 기능이죠. 이제 이 열을 이용해서 선택된 부분과 선택되지 않은 부분을 구분할 수 있습니다. 이 버튼이나 열을 색상으로 사용해 보겠습니다.
이제 데이터 포인트를 선택할 수 있고, 다른 그래프에서 선택된 데이터 포인트는 별도의 색상으로 강조 표시됩니다. 예를 들어, 여기에서 기본 색상으로 표시된 모든 데이터 포인트를 선택할 수 있습니다. 그러면 이 화살표 그룹의 5N에서도 해당 데이터 포인트가 선택됩니다. 마지막으로 보여드릴 아이콘은 반전 버튼입니다. 반전 버튼을 클릭하면 선택의 반전이 적용됩니다. 그래프가 우리의 분석을 아주 잘 반영하고 있네요. 마치 데이터 세트에서 숨겨진 비밀을 발견한 것 같습니다.
이런 비밀을 발견했다면 동료들과 공유하고 싶을 겁니다. 가장 쉬운 방법은 PowerPoint의 'PowerPoint로 보내기' 버튼을 이용하는 것입니다. 그냥 클릭하기만 하면 됩니다. 시스템에 PowerPoint 프레젠테이션이 열려 있다면 그래프가 자동으로 프레젠테이션에 추가됩니다. 더 좋은 점은 Ctrl 키를 누른 상태에서 그래프를 클릭하면 데이터 테이블로 돌아갈 수 있다는 것입니다. 데이터 테이블에는 새로운 스크립트 그룹이 생성됩니다. 이 그룹에는 PowerPoint로 보낸 그래프를 정확하게 재현하는 스크립트가 포함되어 있습니다. 만약 6개월 전에 만든 프레젠테이션의 그래프가 어떻게 생성되었는지 알고 싶다면 이 기능을 사용하면 30분 정도를 절약할 수 있습니다.
자, 다시 본론으로 돌아와 보겠습니다. 빠른 선택 도구 모음에 대해 설명드렸고, 그래프 빌더 도구 모음의 몇 가지 기능도 이미 보여드렸습니다. 사실 그래프 빌더 도구 모음은 보고서 도구 모음의 확장 기능입니다. 이 세 가지 아이콘은 보고서 도구 모음에서 보셨을 수도 있습니다. 그래프 빌더 도구 모음을 설치하면 보고서 도구 모음에서 더 많은 항목을 사용할 수 있게 됩니다.
설치하려면 마켓플레이스에서 이 툴바를 다운로드한 다음 JMP로 돌아오면 됩니다. 툴바를 추가하려면 여기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 보고서 툴바를 선택하세요. 처음에는 상단에 표시되는데, 다시 여기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 위치를 왼쪽으로 변경하면 툴바가 여기에 나타납니다.
이미 파워포인트로 보내기 기능을 보여드렸고, 이 열기/닫기 명령을 여러 번 사용했습니다. 다시 이런 그래프를 예로 들어보죠. 여기를 클릭하면 컨트롤을 열 수 있고, 작업이 끝나면 닫을 수 있습니다. 이 그래프에는 점이 하나만 있어서 조금 단순해 보일 수 있습니다. 하지만 이웃 점들을 다시 살펴보겠습니다. 때로는 범례를 표시해서 색상을 변경하고 싶을 때가 있는데, 범례가 그다지 도움이 되지 않을 때가 있습니다. 그럴 때는 범례를 숨기고 메뉴를 닫은 다음 그래프를 공유하면 됩니다. 몇 분 후에 색상을 변경하고 싶을 때는 여기를 클릭해서 범례를 다시 열고 닫으면 됩니다.
아이콘은 훨씬 더 많지만 시간 제약 때문에 이 프레젠테이션에서 모두 자세히 보여드릴 수는 없습니다. 베를린에서 열리는 디스커버리 서밋에 오시면 자세히 설명해 드리겠습니다. 마지막으로 보여드릴 추가 기능이 하나 더 있는데, 바로 정규화 툴바입니다. 그래프 빌더 툴바처럼 마켓플레이스에서 다운로드하시면 됩니다. 다운로드 후 아이콘이 나타나고, 열 메뉴의 '정규화' 항목에도 표시됩니다.
이 데이터 세트를 열어 보겠습니다. 시간 경과에 따른 날씨 데이터입니다. 여기에는 여러 측정소의 시간에 따른 그래프가 있는데, 이를 약간 정규화하려고 합니다. 여기에서 몇 개의 데이터 포인트를 선택하고 새로운 빠른 선택 도구 모음을 사용하여 '참조'를 선택합니다. 이제 참조 영역이 생성되었고, 이 참조 영역의 값으로 모든 곡선을 정규화하려고 합니다. 이를 위해 여기 있는 평균값을 참조로 사용할 수 있습니다. 참조 영역이 필요하므로 이 열을 선택하고, 이 열에서 값이 1인 항목을 참조로 사용하며, 측정소별로 정규화하도록 설정합니다. 모든 설정을 완료했으면 적용하고 메뉴를 닫습니다. 이제 메뉴를 다시 열고 Y축에 새 열을 사용합니다. 이제 모든 곡선이 이 값으로 정규화되었고, 봄과 가을에 각각 교차점이 나타나는 것을 볼 수 있습니다.
이 예시를 끝으로, JMP가 인간의 두뇌를 이용해 데이터에 접근하는 데 얼마나 유용한 도구인지 다시 한번 강조하고 싶습니다. 감사합니다.
