정상회담 참석자들의 투표로 최우수 초대 논문 으로 선정되었습니다.
참고 1: 이 강연의 많은 내용은 @제프_퍼킨슨 의 두 블로그를 기반으로 했습니다(감사합니다, Jeff!). 바로 아래 링크에서 찾을 수 있습니다. 꼭 살펴보세요.
-브래디
https://community.jmp.com/t5/Jeff-Perkinson-s-Blog/10-Things-You-Don-t-Know-About-JMP/ba-p/21314
https://community.jmp.com/t5/Jeff-Perkinson-s-Blog/10-More-Things-You-Don-t-Know-About-JMP/ba-p/28959
참고 2: 현재 화면 녹화 영상을 커뮤니티에 업로드하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 사과드리며, 이 문제를 해결하는 동안 인내심을 가져주셔서 감사합니다.
레벨: 초보자
Brady Brady, JMP 기술 활성화 엔지니어, SAS
이미 알고 계시겠지만, JMP는 데이터 분석 및 탐색을 위한 놀라울 정도로 풍부한 도구입니다. 즉, JMP에서 거의 모든 것을 할 수 있는 방법이 여러 가지라는 것을 알고 있다는 의미이기도 합니다. 여기에서 공유되는 10가지(또는 그 이상!) 팁과 요령은 여러분을 더 효율적으로 만들고 기술, 키보드 단축키, 공식 등을 소개해 드릴 것입니다. 초보자에서 전문가로, 전문가에서 전문가로 레벨업하세요.
JMP 저널에는 다음 10가지 이상의 팁의 예가 포함되어 있습니다.
단축키
도움말 > 책 > 빠른 참조
JMP에는 많은 일반적인 작업에 대한 키보드 단축키가 있습니다. 예를 들어, JMP의 많은 커서는 단일 키 단축키로 선택할 수 있습니다.
A: 화살표
?: 물음표
S: 선택
R: 스크롤러
H: 손
B: 브러시
L: 올가미
Z: 돋보기
C: 조준선
T: 주석 달기
메인 메뉴에서 "도움말 > 책 > 빠른 참조"를 선택하면 빠른 참조 가이드가 열리고, 여기에는 이러한 단축키와 더 많은 단축키가 나열됩니다.
결합된 테이블 만들기
보고서 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 "데이터 테이블로 만들기"를 선택하여 출력을 데이터 테이블에 넣을 수 있습니다.
보고서 내에 동일한 유형의 여러 표가 있는 경우(예: "기준" 그룹을 사용하여 분석이 생성된 경우) "결합된 데이터 표 만들기"를 선택하면 클릭한 표와 유사한 모든 표를 편리하게 단일 데이터 표로 수집할 수 있습니다.
창 결합
JMP에서 열려 있는 여러 창을 병합하여 빠르게 대시보드를 만들려면 주 메뉴에서 "창 > 창 결합"을 선택하세요.
열을 보고서 창으로 끌어다 놓기
데이터 테이블 열 창(데이터 테이블의 왼쪽 중앙)에서 열을 클릭하여 열린 보고서의 그래프로 끕니다. 빨간색 영역 중 하나에 놓으면 현재 그래프에서 사용 중인 열이 끌어온 열로 바뀝니다.
인터넷 오픈
메인 메뉴에서 "파일 > 인터넷 열기"를 선택하고 대화 상자에 웹 페이지 링크를 붙여넣은 다음 JMP가 웹 페이지에서 가져올 수 있는 테이블을 검색하도록 합니다.
JMP가 찾은 테이블을 나열한 후, 가져오고 싶은 테이블을 선택하면 JMP가 데이터를 자동으로 테이블에 배치합니다. 테이블 스크립트가 저장되어 JSL 스크립트를 사용하여 이를 반복할 수 있으며, 테이블에 이미지가 있는 경우 원하는 경우 이를 테이블에 로드하는 테이블 스크립트가 제공됩니다.
열 이름에 대한 복사/붙여넣기
데이터 테이블의 왼쪽 중앙에 있는 열 창에서 아무리 많은 열 이름이라도 쉽게 복사/붙여넣을 수 있습니다. 원하는 열을 선택한 다음, 복사/붙여넣기 키보드 단축키(Windows에서는 CTRL-C/CTRL-V, Mac에서는 CMD-C/CMD-V)를 사용하여 이름을 복사하거나 붙여넣습니다. 이렇게 하면 한 번에 여러 열 이름을 정리하기가 쉽습니다.
속성 표준화
표준화된 속성을 사용하면 여러 열에 대한 열 속성을 동시에 설정할 수 있습니다.
속성을 변경하려는 열을 선택한 다음, 선택한 열 중 하나의 상단을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "속성 표준화"를 선택합니다.
단어() + 단어()
이 두 가지 기능은 사용자가 선택한 구분 기호에 따라 문자열을 단어로 분리합니다.
Word(k, string, delimiterString)은 delimiterString에 포함된 구분 기호를 기반으로 문자열에서 k번째 단어를 반환합니다. 예를 들어, Word(2, “Mg#55%A%17”, “#” )는 문자열 “55%A%17”을 반환하는 반면, Word(2, “Mg#55%A%17”, “#%”)는 문자열 “55”를 반환합니다.
Words(string, delimiters)는 문자열에 있는 모든 단어의 목록을 반환합니다. 따라서 Words(“Mg#55%A%17”, “#%”)는 { “Mg”, “55”, “A”, “17” } 목록을 반환합니다.
두 함수 모두 빈 문자열 ""를 사용하여 문자열을 개별 문자로 나눕니다. 따라서 Word(5, "abcdefg")는 문자열 "e"를 반환합니다. delimiterString을 생략하면 공백 문자열 " "가 구분 기호로 사용됩니다.
선택 일치 셀/선택 반전을 사용하여 복사/붙여넣기
데이터 테이블에서 행을 선택하면 복사 + 붙여넣기 작업이 강조 표시된 셀에만 적용됩니다. 이를 통해 CRTL-C를 사용하여 버퍼에 텍스트를 넣고, 몇 가지 기준을 사용하여 테이블에서 행을 선택하고(예: "행 > 행 선택" 하위 메뉴 사용 또는 그래프에서 점 선택) 테이블에서 강조 표시된 셀에만 텍스트를 붙여넣는 것이 쉬워집니다.
이 기술은 특히 데이터를 정리하거나 그래프에서 선택한 내용을 기준으로 행을 분류할 때 유용합니다.
다중 응답: 순열을 조합으로 변경
여러 응답 데이터로 작업할 때, 때로는 응답 순서가 중요하고, 때로는 응답 세트만 중요할 뿐 순서는 중요하지 않습니다. 모든 문자열 연산은 "cat, dog"를 "dog, cat"과 다르게 간주합니다. 예를 들어, Summary 플랫폼은 이런 방식으로 작동합니다. 다음 접근 방식을 사용하면 주어진 세트 내의 모든 요소가 알파벳순으로 표시되도록 할 수 있습니다(따라서 "cat, dog"만 가능합니다).
메인 메뉴에서 “열 > 유틸리티 > 지표 열 만들기”를 선택하여 다중 응답 데이터에서 발견된 각 요소에 대한 지표 열을 만듭니다. 알다시피 지표 열은 알파벳순으로 표시됩니다.
다음으로 모든 지표 열을 선택한 다음, 주 메뉴에서 "열 > 유틸리티 > 열 결합"을 선택하고 "선택한 열은 지표 열" 체크박스를 체크합니다. 생성된 열은 원래 선택한 열과 같지만 모든 요소가 알파벳순으로 정렬되어 각 응답 세트가 고유한 표현을 갖도록 합니다.
가치 순서
JMP에서는 범주형 축을 알파벳순으로 정렬하지만, 값 순서 열 속성을 사용하여 원하는 대로 정렬할 수 있습니다.
열의 맨 위를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "열 속성 > 값 순서"를 선택합니다. 대화 상자를 사용하여 원하는 대로 값을 재정렬합니다. 변경 사항을 적용한 후 값은 모든 그래프와 보고서에 지정한 순서대로 나타납니다.
축 열 속성
이 열 속성을 사용하면 열에 대한 축 설정을 지정할 수 있으므로 그래프에서 변수가 사용될 때마다 이 변수의 축을 다시 편집할 필요가 없습니다. 액세스하려면 열 상단을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "열 속성 > 축"을 선택합니다.
대화 상자 내에서 복사/붙여넣기 사용
JMP의 많은 대화 상자는 복사/붙여넣기 작업을 지원합니다. 강연에서 사용한 예에서 우리는 테이블에서 51행 x 2열의 데이터 블록을 복사하여 값 레이블 대화 상자에 붙여넣었고, 이를 통해 데이터 입력 프로세스를 크게 간소화하고 오류 가능성을 줄였습니다.
요약 히스토그램
요약 통계를 계산하는 것 외에도, 요약 플랫폼은 요약 테이블에 히스토그램을 쓸 수 있습니다. 히스토그램 옵션은 통계 드롭다운 메뉴 하단에 있는 요약 플랫폼의 시작 대화 상자에 있습니다.
요약에서 자동 조인
요약을 수행하고 결과를 소스 테이블로 다시 끌어올 수 있습니다. 이는 요약 테이블에서 새로 만든 열에도 적용됩니다.
예: P.8 - P.2(무게)
연결된 요약 테이블의 모든 열(요약 테이블이 생성된 후에 만든 열 포함)은 조인이 필요 없이 끌어서 놓기로 소스 테이블에 조인할 수 있습니다.
이렇게 하려면 드래그하려는 열 머리글을 클릭하고 누른 다음 소스 테이블로 끌어서 열 머리글에 놓습니다. 열은 놓았던 위치에 테이블에 삽입됩니다.
스크립트에서 "기준" 그룹을 쉽게 지원합니다.
주 테이블의 선택 항목을 순환하기 위해 요약 테이블을 사용하면 JSL의 번거로운 where 절이 필요하지 않습니다.
기본적으로 이를 지원하지 않는 분석에 대해 "기준" 그룹을 지원하려면 복합 "선택 위치" 절 대신 요약 표를 사용할 수 있습니다.
"기준" 그룹을 알게 되면 요약 표를 만들고, 원하는 경우 숨긴 다음, 한 번에 한 행씩 선택하여 이동합니다. 이렇게 하면 소스 표의 모든 해당 행이 선택되므로 하위 집합을 가져와 하위 집합 표의 데이터에서만 분석을 수행할 수 있습니다.
작업이 끝나면 하위 집합 테이블을 닫고 요약 테이블의 나머지 행마다 이 과정을 반복합니다.
빠른 쿼리 및 하위 집합을 위한 그룹 내 번호
간단한 공식 "Col 누적 합계(1, < > )”는 지정된 그룹 내의 각 행의 인스턴스를 테이블에 나타나는 순서대로 계산합니다. 테이블이 정렬될 때마다 숫자가 업데이트되어 이를 반영합니다. 이런 식으로 새 열은 동적 순위 도구 역할을 하여 시간이 많이 걸리는 쿼리 형성이나 제기된 각 질문에 대한 추가 순위 열이 필요한 질문에 답할 수 있습니다.
강연의 예에서 우리는 "국가"와 "유형"을 그룹화 열로 사용했습니다. 이를 통해 "국가와 유형의 각 조합 내에서 가장 가벼운 3대 차량은 무엇인가?"와 같은 질문에 쉽게 답할 수 있었습니다. 답하기 위해 우리는 단순히 "무게"를 내림차순으로 정렬하고 누적 합계 열에서 1, 2, 3을 선택한 다음 "일치하는 셀 선택"을 호출하여 선택한 행에서 하위 집합 테이블을 생성했습니다.
타임스탬프가 있는 데이터에 비슷한 접근 방식을 사용하면 각 도구에 대한 최신 관찰 결과를 포함하는 하위 집합이나 각 인구 통계 내에서 수신된 처음 5개 설문 조사 응답을 쉽게 생성할 수 있습니다.
파레토 프론티어
행 > 주요 선택
(위키피디아): 파레토 효율성 또는 파레토 최적성은 어떤 한 개인이나 선호 기준을 더 좋게 만들지 않고는 어떤 한 개인이나 선호 기준을 더 나쁘게 만들지 않고는 재분배하는 것이 불가능한 자원 배분 상태이며, 파레토 프런티어는 모든 파레토 효율적 배분의 집합입니다.
JMP에서 우리는 메인 메뉴에서 "행 > 행 선택 > 우세한 선택"을 선택하여 파레토 프런티어를 선택할 수 있습니다. 우리의 이야기에서 예로 든 것에서, 이것은 75개의 캔디 바 중 6개를 선택하는 결과를 가져왔습니다. 6개의 바 각각은 칼로리가 적고, 최적의 바만큼의 불포화 지방을 포함하는 다른 바를 선택하는 것이 불가능하다는 의미에서 최적이었습니다.
열에서 선택된 이름
메인 메뉴에서 "행 > 행 선택 > 열에서 이름 선택"을 선택하면 2값 열이 생성되고, 여기서 한 값은 현재 선택된 모든 행에 할당되고 다른 값은 선택되지 않은 행에 할당됩니다. 이렇게 하면 나중에 이 새로운 열과 "일치하는 셀 선택" 기능을 사용하여 정확히 동일한 점 집합을 다시 쉽게 선택할 수 있습니다.
행 상태 열
"행 상태" 데이터 유형을 할당한 열은 나중에 검색할 수 있도록 테이블의 행 상태를 저장할 수 있습니다. 행 선택, 제외, 숨기기, 마커 및 색상은 행 상태 열이 저장할 수 있는 속성의 예이며, 원하는 만큼 많은 행 상태 열을 사용할 수 있으므로 필요에 따라 다양한 행 상태 구성 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.
행 상태 열은 빨간색 "별" 아이콘으로 쉽게 식별됩니다.
"선택됨" 수식 열
선택됨(행 상태())
"열에서 이름 선택"을 동적으로 만들 수 있다면 어떨까요? 가능합니다! 간단한 수식 "선택됨(행 상태( ))"을 사용하여 선택된 모든 행에 대해 1, 선택되지 않은 모든 행에 대해 0을 포함하는 수식 열을 만듭니다. 이 새로운 열을 사용하면 선택된 행과 선택되지 않은 행을 쉽게 비교할 수 있습니다.
이 열에 명목 모델링 유형을 할당하면 한 그래프에서 행을 선택하고 다른 그래프에서 히스토그램, 상자 그림, 분석 플랫폼 또는 상상할 수 있는 모든 것을 사용하여 이 행을 선택되지 않은 행과 비교할 수 있습니다.
이 열에 연속 모델링 유형을 할당하면 선택 열의 평균을 계산하여 행의 어느 비율이 선택되었는지 확인할 수 있습니다. "기준" 그룹으로 이 작업을 수행하면 그룹 간의 흥미로운 차이점을 쉽게 파악할 수 있습니다.
Graph Builder의 테이블에 저장 및 이미지 레이블을 사용하여 드릴다운 제공
Graph Builder의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "데이터 테이블로 만들기"를 선택하여 그래프 이미지를 테이블에 저장합니다. 그런 다음 이러한 이미지를 원래 데이터 테이블에 다시 연결하여 마커로 사용하여 시청자에게 필요에 따라 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.
사용자 정의 바람직성 함수로 최적화
JMP 프로파일러는 바람직성 함수를 통해 설정한 기준에 따라 출력을 최적화하는 요인 설정을 찾는 데 도움이 됩니다.
기본적으로 이러한 기능은 기본 바람직성 곡선을 적절한 모양으로 끌어서 지정합니다. 그러나 다음 단계에 따라 사용자 지정 바람직성 함수에 대해 최적화할 수 있습니다.
최적화하려는 응답에 대한 예측 수식에 따라 사용자 정의 바람직성 함수를 수식 열로 추가합니다.
메인 메뉴에서 "그래프 > 프로파일러"를 선택하고 예측 열과 사용자 정의 바람직성 열을 "Y" 역할에 캐스팅한 후 "확인"을 클릭합니다.
Prediction Profiler의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "Optimization and Desirability > Desirability Functions"를 선택하여 Desirability 함수를 켭니다. "Optimization and Desirability > Set Desirabilities"를 선택하고 모든 예측 열의 중요도 값을 0으로 설정하는 동시에 사용자 지정 Desirability 함수의 중요도를 1로 설정합니다.
마지막으로, 사용자 정의 바람직성 함수에 따라 입력을 최적화하려면 "최적화 및 바람직성 > 바람직성 최대화"를 선택합니다.
이미지를 프레임 상자로 드래그하세요
JMP 그래프는 다양한 기본 제공 배경을 지원하지만, 이미지 파일을 그래프로 끌어올 수도 있습니다. 이 기능은 (필요한 JSL과 함께) JMP에서 사용할 수 없는 데이터를 가져오는 데 사용할 수 있습니다.
강연에서는 두 가지 스크립트 예제를 사용했습니다. 첫 번째는 함수 이미지를 사용하여 (x,y) 점을 데이터 테이블에 배치한 다음 모델을 맞추고 예측 공식을 저장했습니다. 이를 통해 원하는 대로 함수에서 데이터를 생성할 수 있었습니다.
두 번째 예에서는 분포의 밀도를 스케치하여 분포의 수학적 표현을 먼저 유도하지 않고도 분포에서 표본을 추출할 수 있었습니다.
