Shannon Conners, PhD, JMP SAS 연구 개발 이사
JMP 13은 대규모 문서 컬렉션과 주제에서 추가 분석을 위해 중요한 단어와 구문을 찾는 Text Explorer 플랫폼을 도입했습니다. 구조화되지 않은 텍스트에서 구조화된 데이터 테이블을 만들려면 Text Explorer의 Customize Regex 및 Save to Column 옵션을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 기능을 사용하여 JMP 빌드 및 테스트 프로젝트에서 출력된 텍스트 로그에서 주요 세부 정보를 추출하여 새 테이블 변수로 만드는 방법을 보여드리겠습니다. 제 접근 방식은 다른 웹 기반 또는 파일 기반 시스템에서 텍스트 로그를 검색하고 처리하는 데 일반화할 수 있습니다. Text Explorer로 구조화된 데이터 테이블을 만든 후 다양한 JMP 도구를 사용하여 형식을 마무리합니다. Text to Columns는 Save to Column 기능에서 생성된 구분 기호가 있는 텍스트를 구문 분석하여 단일 열을 공백이나 사용자 지정 문자 구분 기호를 사용하여 여러 열로 분할합니다. JMP Query Builder(JMP 13에서 도입)를 사용하여 열을 대화형으로 하위 집합으로 나누고, 다시 포맷하고, 이름을 바꾸고, 프로세스를 복제하는 스크립트를 저장합니다. JMP 14의 여러 가지 새로운 기능 덕분에 최근 Jenkins 데이터 처리 워크플로가 어떻게 개선되었는지 잠깐 살펴보겠습니다. 여기에는 Jenkins 웹 API에 대한 HTTP 요청을 처리하는 JSL 함수와 JMP 데이터 테이블에 포함된 클릭 가능한 웹 링크가 포함됩니다.
