JMP와 R 통합: JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동먼저, @ruthhummel이 R과 Python 통합에 관해 쓴 멋진 새 논문을 소개하고 싶습니다. http://sww.sas.com/cosmos/viewAsset?id=111094
JMP 및 오픈 소스 백서가 출시되었습니다: Python 및 R과 함께 JMP 및 JMP Pro 사용
이제 질문입니다.
R에서 JMP로 방정식을 옮기고 싶어하는 고객이 있습니다. JMP Pro가 없습니다(따라서 Formula Depot은 옵션이 아닙니다). 저는 그들에게 Formula Editor를 사용하는 방법, Fit Model에서 수식을 저장하는 방법 등을 보여드렸지만, 그들은 R과 더 자동화되고 통합된 것을 원합니다(그들은 상당히 정교한 JMP 사용자입니다). 누구든지 다음 질문에 대한 답을 알고 계신가요?
- R에서 JMP로 방정식을 어떻게 가져올 수 있나요?
- (실제로는 1.2입니다) 프로파일러에서 방정식을 시뮬레이션하고 싶어서 방정식을 JMP로 가져올 때 열이나 변수가 자동으로 생성되도록 할 수 있나요?
- JMP에서 R로 방정식을 어떻게 옮길까요(Pro와 Formula Depot 없이 - 따라서 이것은 수식 열에서 JSL을 스크래핑하는 것 이상의 해결책입니다).
감사합니다!
Re: JMP와 R 통합: JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동이안 씨, 맞는 말씀이네요. 로슈도 샤이니를 사용하고 있다는 건 알고 있어요.
하지만 R이 통계적 환경에서 유명하더라도 Python 은 읽기 쉽고 객체 지향적인 구문을 가진 보다 일반적인 목적의 언어입니다. 따라서 수년에 걸쳐 사용이 증가하여 R은 Python보다 뒤처졌습니다. 인기 지수는 그것을 잘 보여줍니다.
올해의 프로그래밍 언어에 대한 TIOBE 인덱스도 있습니다: https://www.tiobe.com/tiobe-index/ (2020년 Python은 C와 Java에 이어 3위, R은 18위). 웹에는 R에서 Python으로 전환하는 사람이 그 반대보다 더 많다는 것을 보여주는 다른 지표도 있습니다.
이 모든 것이 R이 언젠가 사라질 것이라는 것을 의미하지는 않습니다. 저는 그것이 Java, C, Python으로 오랫동안 유지될 것이고 자체 커뮤니티를 가질 것이라고 믿습니다. 그들이 Python과 비슷한 방식으로 shiny로 프로덕션 환경에 들어간다면, 이에 대한 수요가 증가할 것이므로 코드 생성을 고려할 가치가 있을 것입니다.
Re: JMP와 R 통합: JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동주제와 어긋날지도 모르지만 ' R은 인터페이스를 만드는 데 Python보다 작업이 훨씬 더 많기 때문에 일반적으로 프로덕션 모드에서 사용되지 않습니다 '라는 진술은 일반적으로 사실일 수 있지만, 반례를 찾는 것은 쉽습니다.
"Shiny는 대시보드와 웹 애플리케이션을 개발하는 R 사용자 사이에서 가장 인기 있는 프레임워크입니다. 통계학자와 데이터 과학자가 더 광범위한 그룹과 작업을 발표하고 공유하는 데 일반적으로 사용됩니다. 이러한 대시보드는 종종 RStudio IDE 내부에서 개발된 다음 호스팅 서버에 게시됩니다. RStudio IDE 사용자는 2018년부터 Databricks 클러스터와 기타 작업 공간 기능의 힘을 즐기고 있습니다. 이제 Databricks에서도 Shiny를 사용할 수 있습니다.
이 최신 Data Science Central 웨비나에서는 RStudio Server가 Databricks 클러스터에서 어떻게 작동하는지와 Unified Data Analytics Platform 내에서 RStudio Server를 실행하는 이점을 살펴보겠습니다. Databricks의 R 사용자를 위한 Unified Platform에 새롭게 추가된 Shiny 애플리케이션 지원을 소개합니다. 이 웨비나에는 호스팅된 RStudio Server 내에서 Shiny 애플리케이션을 개발하고 테스트하는 라이프사이클과 강력한 Apache Spark 클러스터에 대한 고대역폭 연결로 무엇을 할 수 있는지에 초점을 맞춘 데모가 포함됩니다.
물론 단 한 번의 웨비나만으로는 시장에서 강력한 입지를 굳건히 한다는 것을 의미하지는 않지만, 아마도 @Daniel_Valente가 이 스레드에서 앞서 물었던 질문의 중요성을 강조하는 데에는 도움이 될 것입니다.
Re: JMP와 R 통합: JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동안녕 로라,
이미 말한 것에 추가해서:
1. 포뮬러 디포:
일반적으로 생산적인 환경에서 사용하기 위해 해당 모델 공식에서 코드를 자동 생성하고 싶을 것입니다. 이는 종종 웹 또는 데이터베이스 기반이므로 C++, JavaScript, SQL 및 Python(SAS 제외)을 제공합니다. R은 일반적으로 인터페이스를 만드는 데 Python보다 훨씬 더 많은 작업이 필요하기 때문에 프로덕션 모드에서 사용되지 않습니다. Dan이 물었듯이 Formula Depot에 R 코드 생성을 추가하는 데 어떤 사용 사례가 있을까요?
2. 자동화된 스크립트를 통해 JMP Formulas에서 R 코드 생성:
이를 실현하려면 두 열 변수에 대해 JMP 구문을 R 구문으로 변환해야 합니다. 이는 스크립팅할 수 있지만 번거롭습니다. 콜론 :을 제거하는 것뿐만 아니라 변수를 초기화하는 것도 실제로 잘 이해해야 할 수 있으며, 이것이 다른 종류의 모델에 대해 일반화하기 쉬운지 확신할 수 없습니다. 시간 제약과 값 제약으로 인해 시도하지 않았습니다.
하지만 보고서에 표시한 후 보고서에서 수식을 문자열로 추출할 수 있습니다. 여기에는 콜론 연산자가 없어야 합니다. 그런 다음 이 수식을 변수로 R에 보내고 R 코드 기능을 사용하여 거기에서 사용합니다. 테스트하지 않았기 때문에 이것이 효과가 있을지 확신할 수 없습니다.
3. 자동화된 스크립트를 통해 R 모델을 JMP로 가져오기:
영어: 2와 거의 비슷하지만, 수식을 문자열 형태로 JMP에 보낼 수 있는지 확인해야 합니다. 그런 다음 eg 표현식과 연결을 사용하여 문자열을 JMP에서 작동할 수 있는 수식으로 수정해야 합니다. 물론 R 수식을 문자열로 가져오고 문자열의 요소를 eg 열, 연산자 등의 역할로 설정한 다음 프로파일러에서 사용할 수 있는 JMP 수식을 만드는 GUI 인터페이스를 빌드할 수 있습니다. 그러나 이것은 얻는 가치에 비해 작업이 너무 많은 듯합니다. 또 다른 접근 방식은 다음과 같습니다. R의 수식 문자열에 연산자와 변수 사이에 eg 공백이 있는 경우 문자열을 자동으로 읽고 정규 표현식을 사용하여 문자열에 콜론을 추가하지만 연산자에는 추가하지 않으면 문제가 없을 수 있습니다.
4. JMP Pro에 관하여:
Formula Depot 때문에 JMP Pro가 위험하다고 생각하지 않습니다. 왜냐하면 R에서는 작동하지 않기 때문입니다. 따라서 Formula Depot 때문에 Pro를 살 이유가 없습니다. 이점이 없습니다.
또 다른 주제는 모델을 비교하고 해석하는 것입니다. Pro를 사고 싶지 않기 때문에 R의 방법을 고수할 수도 있습니다. 좋습니다. 그러나 JMP Pro에서 사용할 수 없는 R의 대체 모델을 사용하고 프로파일러로 더 나은 해석을 할 수 있기 때문에 거기에서 비교하고 싶을 수도 있습니다. 더 많은 숨겨진 레이어, 딥 러닝 및 기타가 있는 NN을 상상할 수 있습니다(하지만 요즘은 강화 학습이나 딥 러닝을 하고 싶다면 Python 및/또는 MATLAB을 사용할 것입니다). 또한 시계열 예측 및 계량 경제학을 위한 GARCH 또는 ARMAX와 같은 특정 문제 진술 또는 확률적 시뮬레이션 모델에 맞게 조정된 일부 특수 방법을 상상할 수 있습니다(SAS 루틴에 의존해야 할 것입니다). 그러나 여기서 다시 한번 그들이 무엇을 달성하고 싶어하는지, 그리고 그대로 두면 무엇을 달성할 수 없는지 이해하는 것이 중요합니다! 큰 사업적 가치가 있다면 이 공식 변환기를 구현하는 컨설턴트를 찾을 수 있습니다. 큰 사업적 가치가 없다면 누구도 그것에 손을 대지 않을 것입니다.
Re: JMP와 R 통합: JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동Ian, 전적으로 동의합니다. 저는 JMP 팀에 새로 들어왔지만 JMP와 JMP Pro를 판매할 때 제가 명확히 위치를 정하는 한 가지 방법은 사용자가 GUI에서 벗어나 "너트와 볼트"와 상호 작용할 것인지 여부입니다. 저는 Formula Depot이 주로 GUI 기반 활동에서 벗어나기 때문에 JMP Pro 내에 올바르게 위치한다고 생각합니다.
Re: JMP와 R 통합: JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동@Laura_Higgins, 그들이 해결하려는 구체적인 문제는 무엇입니까? R 코드 생성을 추가하는 데 대한 오픈 결함 가 있지만, 고객이 R에서 모델을 프로덕션에 적용한 구체적인 사례는 없습니다. 고객 이름과 자세한 정보를 통해 DEFECT를 업데이트할 수 있습니다.
Re: JMP와 R 통합: JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동모든 사례가 다르다는 건 이해합니다. 하지만 당연한 얘기겠지만, 일반적 으로 JMP Pro의 장점에 대한 심각한 고려를 피할 수 있는 방법을 해결책을 제시함으로써 보여주는 건 좋지 않다고 생각합니다.
Re: JMP와 R 통합: JMP와 R 사이에서 방정식을 앞뒤로 이동모든 질문에 대한 답은 아니지만, 명확히 하자면 Formula Depot은 R 코드를 생성하지 않고, Python, SAS, JavaScript, C++, SQL만 생성합니다. 따라서 Pro도 옵션이 아닙니다.
