스티븐 피어슨
화학 공정 통계학자, Syngenta
Xan Gregg가 최근 Discovery Summit( https://community.jmp.com/docs/DOC-8270 , https://community.jmp.com/docs/DOC-9766 )에서 보여준 것처럼 Graph Builder의 강력함과 유연성은 이를 탐색적 데이터 분석과 프레젠테이션을 위한 핵심 도구로 만들어줍니다.또한 주어진 데이터 세트에 대한 시각화 가능성의 수가 엄청날 수 있다는 것을 의미합니다. 그렇다면 가장 유용한 그래프를 어떻게 선택합니까?
Edward Tufte와 Stephen Few와 같은 사람들이 발표한 데이터 시각화 모범 사례가 도움이 될 수 있습니다. 이 강연에서는 데이터 세트의 구조를 이해하고 대상 청중과 연구 질문의 기초를 형성하는 열에 대한 세부 정보를 사용하는 알고리즘으로 가능성을 더욱 좁힐 수 있는 방법을 보여줍니다.
Graph Builder로 생성된 썸네일을 통합하는 스크립트화된 애플리케이션을 보여드리겠습니다. 위에 설명된 프로세스와 함께 사용자에게 그래프의 하위 집합을 제공합니다. 썸네일을 선택하면 Graph Builder가 해당 설정으로 시작되어 사용자에게 편리한 시작점을 제공합니다.이를 통해 경험이 부족한 사용자가 Graph Builder를 시작하고, 일반적인 데이터 시각화 실수를 피하고, 경험이 많은 사용자의 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 모든 것이 데이터 중심 의사 결정 문화를 가능하게 합니다.
