Für wen es geeignet ist:
Wenn Sie als neuer Benutzer versuchen, Ihre Excel-Daten in JMP zu nutzen, verhindert dies wahrscheinlich, dass Sie in die gleichen Fehler tappen wie andere. Vielleicht noch wichtiger: Dies könnte als Referenz für erfahrene Benutzer dienen, die Kollegen bei dieser Aufgabe unterstützen und Fragen stellen, warum die Daten nicht wie erwartet aussehen.
Einführung:
Excel-Tabellen sind nach wie vor eine gängige Datenquelle. Für analytische Zwecke kennen JMP-Anwender bessere Tools. Doch wie lassen sich die Funktionen von JMP optimal nutzen, wenn die Daten in einer schwer importierbaren Form vorliegen? Wie geht man mit unterschiedlichen Strukturen, mehreren Tabellenblättern in einer Tabelle, unterschiedlichen Datumsformaten, Lokalisierungsproblemen und Ähnlichem um?
In diesem E-Poster zeige ich Ihnen hoffentlich einige nützliche Tipps, die Ihnen das Leben erleichtern. Es gibt jedoch keine allgemeingültige Regel. Obwohl JMP sowohl unter Windows als auch unter Mac OS mit Excel-Dateien arbeiten kann, präsentiert dieses Poster hauptsächlich die Windows-Version. Ich beziehe mich auf JMP 12, viele Empfehlungen gelten jedoch auch für JMP 11 oder frühere Versionen. Der Import-Assistent für Excel-Dateien wurde mit JMP 11 geliefert.
Beginnen wir mit der Struktur eines Datensatzes. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen JMP und Excel zu verstehen. In Excel können Sie alle Arten von Daten in eine Zelle eingeben, unabhängig von der Struktur der übrigen Daten. In JMP ist eine Zelle mit ihrer Spalte und damit mit einer bestimmten Variable verknüpft. Darüber hinaus kann eine Tabellenkalkulation mehrere Arbeitsblätter enthalten, in JMP hingegen mehrere oder eine kombinierte Tabelle.
Sie können sich vorstellen, dass Excel-Dateien mit einer einfachen Struktur am besten zu importieren sind. Allerdings stehen die Variablennamen nicht immer in der ersten Zeile und die Daten dahinter. Sie können die Daten nicht direkt in JMP einlesen oder per Drag & Drop verschieben.
Manche Strukturen in Excel-Dateien sind hilfreich, um einen Überblick über die Daten in einer Tabelle zu gewinnen. Für statistische Analysen sind diese Strukturen jedoch oft sehr umständlich. Eine weitere Herausforderung kann die Art der Daten sein, beispielsweise Datumsangaben – unabhängig von der verwendeten Software. Lokalisierung und andere Faktoren können die Arbeit erschweren. Erfahren Sie, wie Sie einige dieser Probleme lösen können.
Gerne beantworte ich Ihre Fragen entweder beim Discovery Meeting, per E-Mail oder im Kommentarbereich unten. Ich freue mich darauf, Sie in Amsterdam zu sehen.
Martin
