243129_de-DE

liliconcom

JMP- und R-Integration: Gleichungen zwischen JMP und R hin- und herverschieben

Zunächst möchte ich @ruthhummels tolles neues Paper zur Integration von R und Python empfehlen: http://sww.sas.com/cosmos/viewAsset?id=111094

Whitepaper zu JMP und Open Source jetzt verfügbar: Verwenden von JMP und JMP Pro mit Python und R

Und nun die Fragen:

Ich habe einen Kunden, der Gleichungen aus R in JMP und aus JMP heraus verschieben möchte. Er hat KEIN JMP Pro (das Formeldepot ist also keine Option). Ich habe ihm gezeigt, wie man den Formeleditor verwendet, Formeln aus Fit Model speichert usw., aber er möchte etwas, das stärker automatisiert und in R integriert ist (er ist ein ziemlich erfahrener JMP-Benutzer). Hat jemand eine Antwort auf Folgendes:

1. Wie bekommen wir Gleichungen von R in JMP?
2. (1.2, wirklich) Können wir Spalten oder Variablen automatisch generieren lassen, wenn wir Gleichungen in JMP einbringen, weil wir diese Gleichungen im Profiler simulieren möchten?
3. Wie bekommen wir Gleichungen aus JMP in R (ohne Pro und Formula Depot – das ist also ein Workaround, der über das Herauskratzen des JSL aus der Formelspalte hinausgeht).

Danke schön!

Betreff: JMP- und R-Integration: Gleichungen zwischen JMP und R hin- und herverschieben

Faire Aussage, Ian, ich weiß, dass Roche auch Shiny verwendet.

Obwohl R im statistischen Umfeld bekannt ist, ist Python eine allgemeinere Sprache mit einer lesbaren und objektorientierten Syntax. Daher hat die Nutzung im Laufe der Jahre zugenommen, sodass R hinter Python liegt. Der Popularitätsindex zeigt dies deutlich.

Sowie der TIOBE Index für die Programmiersprache des Jahres: https://www.tiobe.com/tiobe-index/ (für 2020 Python #3 nach C und Java, R #18). Es gibt weitere Metriken im Web, die zeigen, dass mehr Leute von R zu Python wechseln als umgekehrt.

Das alles bedeutet nicht, dass R irgendwann verschwinden wird. Ich glaube, dass es noch sehr lange als Java, C und Python bestehen bleibt und seine Community haben wird. Wenn es mit Shiny auf ähnliche Weise wie Python in die Produktionsumgebung gelangt, könnte es sich lohnen, über die Codegenerierung nachzudenken, da die Nachfrage danach steigen wird.

Betreff: JMP- und R-Integration: Gleichungen zwischen JMP und R hin- und herverschieben

Vielleicht abseits des Themas, aber obwohl die Aussage „ R wird im Produktionsmodus normalerweise nicht verwendet, da das Erstellen der Schnittstellen viel mehr Arbeit als in Python bedeutet “ im Allgemeinen zutreffen mag, lassen sich leicht Gegenbeispiele finden:

„Shiny ist unter R-Benutzern das beliebteste Framework für die Entwicklung von Dashboards und Webanwendungen. Es wird häufig von Statistikern und Datenwissenschaftlern verwendet, um ihre Arbeit zu präsentieren und mit größeren Gruppen zu teilen. Diese Dashboards werden oft innerhalb der RStudio IDE entwickelt und dann auf Hosting-Servern veröffentlicht. RStudio IDE-Benutzer profitieren seit 2018 von der Leistungsfähigkeit von Databricks-Clustern und anderen Arbeitsbereichsfunktionen. Jetzt können sie Shiny auch auf Databricks verwenden.

In diesem neuesten Webinar von Data Science Central werden wir uns ansehen, wie RStudio Server auf Databricks-Clustern funktioniert und welche Vorteile es bietet, RStudio Server innerhalb der Unified Data Analytics Platform auszuführen. Wir werden eine neue Ergänzung der Unified Platform für R-Benutzer auf Databricks vorstellen: Unterstützung für Shiny-Anwendungen. Dieses Webinar umfasst eine Demo, die sich auf den Lebenszyklus der Entwicklung und des Testens von Shiny-Anwendungen innerhalb des gehosteten RStudio Servers konzentriert, sowie darauf, was mit einer Hochbandbreitenverbindung zu einem leistungsstarken Apache Spark-Cluster erreicht werden kann.

Natürlich stellt ein einzelnes Webinar keine starke Marktpräsenz dar, aber vielleicht unterstreicht es die Bedeutung der Frage, die @Daniel_Valente zuvor im Thread gestellt hat.

Betreff: JMP- und R-Integration: Gleichungen zwischen JMP und R hin- und herverschieben

Hallo Laura,

Ergänzung zu dem bereits Gesagten:

1. Formeldepot:
Normalerweise möchten Sie aus diesen Modellformeln automatisch Code generieren, um sie in produktiven Umgebungen zu verwenden. Diese sind oft web- oder datenbankbasiert, daher bieten wir C++, JavaScript, SQL und Python (neben SAS) an. R wird im Produktionsmodus normalerweise nicht verwendet, da das Erstellen der Schnittstellen viel mehr Arbeit macht als in Python. Also, wie Dan gefragt hat – was wäre ein Anwendungsfall, um die R-Codegenerierung zum Formeldepot hinzuzufügen?

2. Generieren von R-Code aus JMP-Formeln über automatisierte Skripte:
Um dies zu erreichen, müssen Sie die JMP-Syntax sowohl für die Spaltenvariablen als auch für die Operationen in die R-Syntax übertragen. Dies kann per Skript erfolgen, ist aber umständlich. Nicht nur das Entfernen des Doppelpunkts :, sondern auch das Initialisieren der Variablen erfordert möglicherweise einiges an Verständnis, und ich bin nicht sicher, ob sich dies einfach auf verschiedene Arten von Modellen verallgemeinern lässt. Ich habe es aufgrund von Zeitbeschränkungen und Wertebeschränkungen nicht versucht.

Sie können die Formel jedoch möglicherweise als Zeichenfolge aus dem Bericht extrahieren, nachdem Sie sie im Bericht angezeigt haben. Diese sollte den Doppelpunktoperator nicht enthalten. Senden Sie diese Formel dann in einer Variablen an R und verwenden Sie sie von dort aus mithilfe der R-Codefunktionalität. Ich bin nicht sicher, ob das funktioniert, da ich es nicht getestet habe.

3. R-Modelle über automatisierte Skripte in JMP integrieren:

Mehr oder weniger dasselbe wie in 2, Sie müssen jedoch prüfen, ob Sie die Formel irgendwie als Zeichenfolge an JMP senden können. Dann müssten Sie die Zeichenfolge in eine Formel ändern, mit der JMP z. B. mithilfe von Ausdrücken und Verkettungen arbeiten kann. Natürlich könnte man eine GUI-Schnittstelle erstellen, in die Sie die R-Formel als Zeichenfolge importieren, den Elementen der Zeichenfolge Rollen wie z. B. Spalten, Operatoren usw. zuweisen und eine JMP-Formel erstellen, die dann im Profiler verwendet werden kann. Dies scheint jedoch zu viel Arbeit für den Nutzen zu sein, den Sie dadurch erzielen. Ein anderer Ansatz könnte sein: Wenn die Formelzeichenfolge in R z. B. Leerzeichen zwischen Operatoren und Variablen enthält, könnten Sie die Zeichenfolge automatisch lesen, reguläre Ausdrücke verwenden, um den Zeichenfolgen Doppelpunkte, aber nicht den Operatoren hinzuzufügen, und dann wäre alles in Ordnung.

4. Bezüglich JMP Pro:

Ich sehe JMP Pro durch das Formula Depot nicht in Gefahr, da dies mit R nicht funktioniert. Es gibt also keinen Grund, Pro nur wegen des Formula Depots zu kaufen. Es gibt keinen Vorteil.

Ein weiteres Thema ist das Erstellen von Modellen, um sie zu vergleichen und zu interpretieren. Sie bleiben vielleicht bei den Methoden in R, weil sie Pro nicht kaufen möchten. OK. Sie möchten jedoch möglicherweise alternative Modelle in R verwenden, die in JMP Pro nicht verfügbar sind, und sie dort vergleichen, da die Interpretation mit dem Profiler besser ist. Ich kann mir NN mit viel mehr versteckten Schichten, Deep Learning und anderen vorstellen (obwohl ich heutzutage Python und/oder MATLAB verwenden würde, wenn ich Reinforcement Learning oder Deep Learning durchführen möchte). Ich kann mir auch einige spezialisierte Methoden vorstellen, die auf bestimmte Problemstellungen zugeschnitten sind, oder stochastische Simulationsmodelle wie GARCH oder ARMAX für Zeitreihenprognosen und Ökonometrie (etwas, bei dem wir uns auf SAS-Routinen verlassen müssten). ABER hier wäre es wiederum wichtig zu verstehen, was sie erreichen möchten und was sie nicht erreichen können, wenn sie so bleiben, wie es ist! Wenn es einen großen Geschäftswert gibt, finden sie möglicherweise einen Berater, der diesen Formelkonverter für sie implementiert. Ohne einen großen Geschäftswert bezweifle ich, dass jemand damit anfangen würde.

Betreff: JMP- und R-Integration: Gleichungen zwischen JMP und R hin- und herverschieben

Ich stimme vollkommen zu, Ian. Ich bin neu im JMP-Team, aber ich positioniere JMP und JMP Pro eindeutig, wenn es darum geht, ob der Benutzer von der GUI wegkommt und sich mit den „Grundlagen“ beschäftigt. Ich denke, Formula Depot ist aufgrund der Abkehr von hauptsächlich GUI-basierten Aktivitäten richtig in JMP Pro platziert.

Betreff: JMP- und R-Integration: Gleichungen zwischen JMP und R hin- und herverschieben

Welches konkrete Problem versuchen sie zu lösen, @Laura_Higgins ? Es besteht ein offener DEFEKT beim Hinzufügen der R-Codegenerierung, aber wir haben keine konkreten Beispiele dafür, dass Kunden Modelle in R in Produktion genommen haben. Mit dem Kundennamen und weiteren Informationen können wir den DEFEKT aktualisieren.

Betreff: JMP- und R-Integration: Gleichungen zwischen JMP und R hin- und herverschieben

Ich verstehe, dass jeder Fall anders ist. Aber, um das Offensichtliche zu sagen: Generell halte ich es nicht für gut, wenn wir zeigen, wie man sich durch das Anbieten von Workarounds einer ernsthaften Auseinandersetzung mit den Vorzügen von JMP Pro entziehen kann.

Betreff: JMP- und R-Integration: Gleichungen zwischen JMP und R hin- und herverschiebenDies ist zwar nicht die Antwort auf alle Ihre Fragen, aber um es klarzustellen: Formula Depot generiert keinen R-Code, sondern nur Python, SAS, JavaScript, C++ und SQL. Pro ist also auch keine Option.