Para quién es bueno:
Si eres un usuario nuevo que intenta usar tus datos de Excel en JMP, esto probablemente te evitará caer en las mismas trampas que otros. Y lo que es aún más importante, podría servir de referencia para usuarios experimentados que ayudarán a sus colegas en esta tarea y les preguntarán por qué los datos no se ven como esperaban.
Introducción:
Las hojas de Excel siguen siendo una fuente común de datos. Para fines analíticos, los usuarios de JMP conocen mejores herramientas, pero ¿cómo aprovechar al máximo sus funcionalidades si los datos tienen un formato difícil de importar? ¿Cómo gestionar diferentes estructuras, varias hojas en una tabla, distintos formatos de fecha, problemas de localización y similares?
En este epóster, mostraré algunas maneras, que espero sean útiles, de simplificarte la vida. Sin embargo, no existe una regla de oro universal. Si bien JMP es compatible con archivos de Excel tanto en Windows como en Mac OS, este póster se centra principalmente en la versión de Windows. Me refiero a JMP 12; sin embargo, muchas recomendaciones también son válidas para JMP 11 o versiones anteriores. El Asistente de importación para archivos de Excel venía incluido con JMP 11.
Comenzando con la estructura de un conjunto de datos, es importante comprender las diferencias entre JMP y Excel. En Excel, se puede introducir todo tipo de datos en una sola celda, independientemente de la estructura del resto de los datos. En JMP, una celda está relacionada con su columna y, por lo tanto, con una variable específica. Además, una hoja de cálculo puede tener varias hojas de cálculo; en JMP, se tendrían varias o una tabla combinada.
Como es de esperar, es mejor importar archivos de Excel con una estructura simple. Sin embargo, no siempre se incluyen los nombres de las variables en la primera fila ni los datos posteriores. No se podrán leer directamente ni arrastrar y soltar los datos en JMP.
Algunas estructuras en los archivos de Excel son útiles para obtener una visión general de los datos de una tabla. Sin embargo, estas estructuras suelen ser muy complejas para el análisis estadístico. Otro desafío podría ser el tipo de datos; por ejemplo, las fechas podrían ser un problema, independientemente del software que utilice. La localización, entre otros factores, puede dificultarlo. Aprenda cómo solucionar algunos de estos problemas.
Con gusto responderé sus preguntas durante la reunión de descubrimiento, por correo electrónico o en la sección de comentarios a continuación. ¡Espero verlos en Ámsterdam!
Martín
