史蒂芬‧皮爾遜
先正達化學過程統計學家
正如Xan Gregg 在最近的發現高峰會 ( https://community.jmp.com/docs/DOC-8270、https://community.jmp.com/docs/DOC-9766 ) 上所展示的那樣，Graph Builder 的強大功能和靈活性使其成為探索性資料分析和展示的關鍵工具。這也意味著任何給定資料集的可視化可能性數量可能是巨大的。那麼如何選擇最有用的圖表呢？
Edward Tufte 和 Stephen Few 等人發表的資料視覺化最佳實踐可以提供幫助。本次演講將展示如何透過一種理解資料集結構並使用有關目標受眾和構成研究問題基礎的列的詳細資訊的演算法來進一步縮小可能性。
我們將展示一個腳本應用程序，該應用程式結合了使用 Graph Builder 生成的縮圖以及上面概述的過程，向使用者呈現圖形的子集。選擇縮圖將啟動具有這些設定的圖形產生器，為使用者提供方便的起點。這可以幫助沒有經驗的使用者開始使用 Graph Builder，避免常見的資料視覺化錯誤，並為更有經驗的使用者節省時間。所有這些都促成了數據驅動決策的文化。
