Ich habe keine aktuellen Beiträge zu den Pi-Importoptionen gesehen. Dies sollte eigentlich ein Upgrade in 18 sein, aber ich habe vor allem mit der Einstellung „Max Count“ Probleme. Ich bin mir nicht sicher, ob das hier wirklich eine Frage ist, aber ich teile, was ich gelernt habe, und frage mich, ob jemand hier noch andere Erkenntnisse teilen kann. Ich konzentriere mich auf den Rohdatenimport aufgrund der Struktur unserer Daten und versuche, zusätzliche Verwirrungen zu vermeiden.
Die Grundlagen: Der Standardwert für „Maximale Anzahl“ beträgt 5000, mit einem absoluten Maximum von 150.000. Dies ist die maximale Anzahl von Werten, die JMP für die von Ihnen gestellte Anfrage abruft. Wenn Sie 4 Pi-Tags auswählen und den Standardwert bei 150.000 belassen, wird eine Fehlermeldung angezeigt, die angibt, dass Sie das zulässige Maximum überschritten haben (150.000 / 4 Tags = 37500 max.). Es scheint, dass, wenn einige Tags aus verschiedenen „Assets“ stammen, die Grenzen/Unterteilung möglicherweise „nach Asset“ erfolgen – das habe ich noch nicht ganz herausgefunden. Nur die Beschreibung befindet sich im JMP-Hilfemenü. Diese Grenzen/Definitionen sollten hinzugefügt werden.
Die Fehlermeldung hat mir geholfen herauszufinden, was los ist, obwohl es sehr merkwürdig erscheint, dass dies keine integriertere Einstellung ist, die die Gesamtzahl der Punkte im Vergleich zu den Punkten pro Tag anzeigt. Was ich sehr verwirrend finde, ist die Ausgabe. Anbei ein Beispiel von 4 abgerufenen Pi-Tags. Zuerst dachte ich, der Daten-Cut-off in jedem Diagramm sei an die Reihenfolge gebunden, in der sie beim Pull angezeigt wurden (alphabetisch), oder an die Reihenfolge, in der ich sie zum Importfenster hinzugefügt habe (lila, grün, rot, blau), aber ich glaube, es liegt eigentlich an der Anzahl der Ausgaben jedes Tags. Blau und Lila haben weniger Datenpunkte, sodass sie während des 1-Tages-Zeitraums, den ich pulle, nicht das Maximum von 37.500 erreichen. Ich dachte, Rot und Grün hätten identische Daten, aber bei genauerem Hinsehen sind im Grün 4.000 Punkte verstreut, die nicht im Rot sind. Das bedeutet, dass Grün in den Zeitstempeln früher 37.500 Punkte erreicht als Rot. Ich habe bestätigt, dass sowohl in der roten als auch in der grünen Spalte genau 37.500 Werte vorhanden sind, wobei die restlichen Zellen „fehlende“ Daten aufweisen. Es gibt KEINE FEHLERMELDUNG oder irgendeinen Hinweis von JMP, dass während des angeforderten Zeitraums zusätzliche Daten in Pi vorhanden sind und diese einfach nicht abgerufen werden. Ich weiß, dass JMP abruft, was ich angefordert habe, aber ich weiß nicht, wie viele Daten vorhanden sind, und es erlegt diese willkürliche Einschränkung auf. Dieser bestimmte Datenabruf dauerte 1 Tag und lieferte mir nur 42.526 Zeilen in der Datentabelle (viele Zeitstempel haben nur 1 oder 2 Pi-Tag-Ergebnisse). Wenn ein Tag vor einem anderen abbricht und einige Tags den GESAMTEN Zeitraum abdecken, gehe ich zunächst davon aus, dass der Tag aufgehört hat, Daten zu produzieren, oder dass es eine Unterbrechung gab! Die Verwirrung ist angesichts des Layouts der Datentabelle noch größer. Die roten und grünen Spalten liegen in der Ausgabe zwischen den blauen und violetten. Wenn sie beim Scrollen in der zeitgeordneten Tabelle einfach an zufälligen Punkten anhalten, sieht das nicht so aus, als sei „das Datenlimit erreicht“, sondern als seien die Daten für diese Tags fehlerhaft. Ich verstehe jetzt, dass das nicht der Fall ist.
Das bedeutet auch, dass ich, wenn ich versuche, die Problemumgehung anzuwenden und kleinere Datenmengen mit längeren Zeiträumen und anderen Tags mit Code zu kombinieren, keine Ahnung habe, ob ich das Limit überschreite und plötzlich eine Menge Daten verliere. Mit der Erkenntnis, dass ich mir die Anzahl der ausgegebenen Werte ansehen kann, muss ich diese Fehlervermeidung auch zu meinem Code hinzufügen.
Zusammenfassend lässt sich sagen: Wenn ich ein Tag habe, das nur alle 8 Stunden einen Bericht liefert, und ein Tag, das alle 1 Sekunde Daten liefert, und ich versuche, diese zusammenzuführen, sodass die Zeitstempel alle aufeinander abgestimmt sind, kann ich anscheinend nicht insgesamt 150.000 Ausgaben abrufen, und das häufigere Tag wird der begrenzende Faktor sein. Ich weiß zwar, wie man das löst, indem man einen Pi-Import einzeln durchführt und sie durch die Kombinationstabellen laufen lässt, aber das ist mühsam und nichts, wovon ich hier viele andere Benutzer überzeugen kann. Diese JMP-Schnittstelle hat viel Potenzial, aber dieses eine Teil sorgt für viel Verwirrung!
Ich werde dies auch an den technischen Support senden, um zu sehen, ob sie weitere Informationen hinzufügen oder dies in die Hilfeinformationen aufnehmen können, bin aber gespannt, was andere Benutzer da draußen sehen!
Obwohl dies nicht praktisch ist, könnten Sie vielleicht jedes Tag einzeln importieren, sie dann nach der Zeit zusammenfügen (oder verketten und dann nach Tag aufteilen) und dann die fehlenden Werte etwa so ergänzen:
Names Default to Here(1);
dt = Current Data Table();
rows = N Row( dt );
dtcollist=dt<<GET column="" names=""></GET>
Ja, ich ziehe bereits jeweils ein Tag und kombiniere es. Die in JMP 18 hinzugefügte Funktion „Mehrere Tags ziehen“ sollte es jedoch auch dem durchschnittlichen JMP-Nutzer, der keinen so komplexen Code schreiben muss, erleichtern, die Tags zu ziehen – sogar manuell über das Auswahlfeld. Insgesamt gefällt mir die Benutzeroberfläche besser als andere Optionen, die ich zum Ziehen von Pi-Daten verwendet habe, aber dieses unvorhergesehene Löschen von Daten ist ein großes Problem. Ich hätte nicht so viel Zeit damit verbringen müssen, herauszufinden, warum einige Tags fehlten, bevor ich zur viel schwierigeren und manuellen Methode zurückgekehrt bin. Ich kann JMP meinen Kollegen mit dieser Lücke für diesen Zweck nicht empfehlen.
