Shannon Conners, PhD, JMP Directrice de la recherche et du développement, SAS
JMP 13 a introduit la plateforme Text Explorer pour trouver les mots et expressions importants dans de vastes collections de documents et de sujets, afin de les analyser plus en détail. Si vous souhaitez créer des tableaux de données structurés à partir de texte non structuré, ne négligez pas les options « Personnaliser les expressions régulières » et « Enregistrer dans une colonne » de Text Explorer. Je montrerai comment j'utilise ces fonctionnalités pour extraire des informations clés des journaux de texte générés par les projets de build et de test JMP dans de nouvelles variables de table. Mon approche peut être généralisée pour récupérer et traiter des journaux de texte provenant d'autres systèmes web ou de fichiers. Après avoir créé des tableaux de données structurés avec Text Explorer, j'utilise divers outils JMP pour finaliser leur format. Text to Columns analyse le texte délimité produit par la fonctionnalité « Enregistrer dans une colonne », divisant une colonne en plusieurs colonnes en utilisant des espaces ou des caractères personnalisés. J'utilise JMP Query Builder (introduit dans JMP 13) pour créer des sous-ensembles, reformater et renommer des colonnes de manière interactive, et enregistrer un script qui reproduit le processus. Je vais donner un aperçu de la façon dont mon flux de travail de traitement de données Jenkins s'est récemment amélioré grâce à plusieurs nouvelles fonctionnalités de JMP 14, notamment les fonctions JSL gérant les requêtes HTTP vers l'API Web Jenkins et les liens Web cliquables intégrés dans les tables de données JMP.
