Mein Name ist Mandy Chambers, und ich bin leitende Testingenieurin in der JMP-Entwicklungsgruppe. Ich bin heute hier, um mit Ihnen über die Neuerungen in JMP 19 zu sprechen, insbesondere über die Navigation im neuen Datenraster, die Spaltentags, gefilterte Ansichten und vieles mehr.
Da seht ihr diese kleinen Kerle auf dem Bildschirm, vier kleine Käsemännchen. Viele von euch erinnern sich vielleicht an das Buch „Wer hat meinen Käse geklaut?“. Es erschien 1999. Ich arbeitete damals bei SAS. Da merkt man mal, wie alt ich bin. Wir machten einige Veränderungen durch, und vielen gefiel das gar nicht. Sie gaben uns dieses Buch, und wir haben uns darüber lustig gemacht. Als ich mit dem Testen in JMP 19 anfing und mir die Änderungen in der Datentabelle ansah, nahm ich es wieder zur Hand und merkte, dass wir in der gleichen Situation waren. Wir haben hier zwei Spieler. Jeden Morgen standen sie auf – Scurry, Sniff, Hem und Haw – zogen ihre Trainingsanzüge und Turnschuhe an und machten sich in ihrem Labyrinth auf die Suche nach ihrem Käse.
Sie fühlten sich pudelwohl, denn sie hatten sich ein kleines Zimmer eingerichtet und bekamen jeden Tag ihren Käse. Doch dann ging der Käse aus. Scurry und Sniff machten sich sofort auf die Suche nach neuem Käse, während Hem und Haw nur herumsaßen und warteten – und warteten und warteten. Ihre Erfahrungen waren also ganz anders. Ich möchte euch heute mitteilen, dass JMP 19 einige tolle neue Käsesorten bietet. Ich ermutige euch, es Scurry und Sniff gleichzutun, diese Neuerungen anzunehmen und eure Arbeitsabläufe in JMP zu optimieren.
Eine der ersten Änderungen, über die ich heute sprechen werde, ist das neue Datengitter. Es ist flexibler und bietet eine intuitivere Benutzeroberfläche. Sie können die Daten innerhalb der Tabelle besser analysieren. Der linke Bereich, in dem sich die Skripte, Spalten und Zeilen befinden, wurde überarbeitet. Wir haben neue Funktionen namens gefilterte Ansichten und Tags eingeführt, die ich Ihnen gleich erläutern werde. Außerdem können Spaltenskripte und -gruppen verschachtelt werden. Die Spaltenfilterung ist nun an das Datengitter angepasst, und längere Texte in den Zellen des Datengitters lassen sich jetzt einfacher bearbeiten. Die neuen Spalten-Tags sind besonders praktisch. Spalten können mehreren Gruppen zugeordnet werden. Bisher war es jedoch möglich, Spalten zu gruppieren, allerdings mussten diese zusammenhängend sein oder verschoben werden. Tags sind jetzt ideal, da Spalten manchmal an mehreren Stellen vorkommen. Sie können eine Spalte nun mit mehreren Tags versehen und sie gleichzeitig in einer einzigen Gruppe haben. Sie kann zwar nur in einer einzigen Gruppe sein, aber Sie können sie mit mehreren verschiedenen Kennungen versehen. Sie können Tags Eigenschaften hinzufügen. Das bedeutet, Sie können sie beschriften und die Attribute teilen, und Sie können diese Tags auch speichern und dann zwischen Tabellen austauschen.
Gefilterte Ansichten ermöglichen die Datenexploration direkt in der Tabelle. Sie eignen sich für eine ressourcenschonende Analyse. Sie können Analysen nur auf den gefilterten Teil Ihrer Daten anwenden, Teilmengen erstellen, die Analyse auf bestimmte Zeilen beschränken, Ihre Filter speichern und bei Bedarf Mini-Teilmengen der Daten erstellen. Die Spalteneigenschaft „Erzwungene Werte“ enthält Kategorien, die in Ihren Daten möglicherweise nicht oder nicht immer vorhanden sind. Sie können nun Daten ersetzen. Viele Benutzer verwenden hierfür Dummy-Zeilen, was zu Fehlern führen kann. Diese neue Spalteneigenschaft kann Ihnen dabei helfen, dies zu vermeiden. Zu guter Letzt möchte ich Ihnen noch kurz den Workflow-Builder vorstellen. Wir haben ihn in JMP 17 und 18 eingeführt und nun diesen praktischen Dialog hinzugefügt, der exklusiv im Workflow-Builder verfügbar ist. Viele von Ihnen arbeiten wahrscheinlich mit sehr umfangreichen Workflows. Dies ist eine Möglichkeit, Elemente im Arbeitsablauf zu finden und zu ersetzen, daher werde ich kurz darauf eingehen.
Ich komme gleich zur Demo und zeige Ihnen einige der tollen neuen Funktionen. Ich beginne mit den Spalteneigenschaften und zeige Ihnen Folgendes: Diese Tabelle enthält Daten zur Käseherstellung. Sie werden feststellen, dass ich nicht alle Käsedaten verwende, sondern nur einige. Das fand ich interessant. Diese Tabelle eignet sich hervorragend, um erzwungene Werte zu veranschaulichen. Wir haben hier eine Spalte namens „Käsesorte“. In dieser Tabelle finden Sie Brie, Cheddar und Schweizer Käse. Um die Sache etwas zu beschleunigen, habe ich die Spalteneigenschaft „Erzwungene Werte“ bereits hinzugefügt und einige Werte eingetragen: Feta, Mozzarella und Parmesan. Sie sehen hier ein kleines Papierkorbsymbol, mit dem Sie einen Eintrag entfernen können. Sie können einen Eintrag auch deaktivieren, wenn Sie ihn behalten möchten; er bleibt dann erhalten. Sie können weitere Käsesorten hinzufügen.
Um Ihnen zu zeigen, was passiert, wenn ich diese Verteilung ausführe. Sie sehen hier meine Balken. Ich habe Brie, Cheddar und Schweizer Käse, aber Platzhalter für meine anderen Käsesorten. Wenn ich diesen Graph Builder verwende, ist es im Prinzip dasselbe. Es ist etwas langweilig. Es zeigt einfach die Salzkonzentration nach Käsesorte an. Ich habe hier unten Feta, Mozzarella und Parmesan, falls ich eine Datenanalyse durchführe und die Daten dafür speichere. Einer der sinnvollsten Anwendungsfälle wäre wohl, wenn Sie Daten für Wochentage oder Monate haben und Ihnen vielleicht einige Orte fehlen. Dann ist diese Funktion sehr nützlich.
Im Workflow Builder möchte ich Ihnen die Funktionsweise dieser Suchfunktion zeigen. Sie ist direkt in Ihrem Workflow integriert und durchsucht Ihre Schrittnamen, Notizen und natürlich Ihren Code. Beispielsweise möchten Sie damit etwa einen Datentabellennamen oder Spalten ändern. Um diese Funktion aufzurufen, drücken Sie einfach Strg + Suchen oder Befehl + Suchen (je nach Betriebssystem) oder klicken Sie hier auf das rote Dreieck, dann auf Erweitert und schließlich auf Suchen. Dieser Suchdialog ist nur im Workflow verfügbar, nicht in anderen Bereichen von JMP. Ich habe diese Funktion anhand von Daten aus einer Umfrage zu Kundenpräferenzen und Farbpräferenzen erstellt. Ich gehe nun in den Workflow und gebe ein, dass ich nach Präferenzen suchen möchte. Ich sehe, die Ergebnisse werden sofort angezeigt. In meinem Workflow gibt es verschiedene Suchbereiche. Ich kann nach Schrittnamen, Notizen oder Code suchen.
Dieses kleine Tool hier zeigt mir an, dass ich nichts Passendes gefunden habe. Ich sitze hier und sage: „Ich schaue mir die Einstellungen an. Ich sehe das Wort hier, aber es steht ‚Groß-/Kleinschreibung beachten‘ da, also deaktiviere ich das.“ Jetzt sehe ich, dass die Seite aktualisiert wurde, und ich habe insgesamt zwei Treffer. Außerdem wurde hier oben eine kleine 1 angezeigt. Jeder dieser beiden Schritte enthält das Wort „Einstellungen“, und es wird gerade nur mein Code durchsucht. Wenn ich auf „Notizen“ klicke, werden die Notizen durchgesehen, und man sieht, dass sich etwas geändert hat. Wenn ich auf „Schrittname“ klicke, wird der Schrittname durchgesehen usw. Man müsste ihn natürlich durch etwas ersetzen. Mir gefällt dieses kleine Fenster zum Ersetzen mehrerer Elemente, das sich öffnet, weil es alle zu ersetzenden Elemente auflistet, und man kann darin navigieren. Man kann Elemente aktivieren oder deaktivieren, je nachdem, ob sie ersetzt werden sollen oder nicht. Es ist also ein sehr praktisches Tool.
Um Ihnen zu zeigen, wie es aussieht, wenn ich nach etwas so Allgemeinem wie einem „A“ suche, sehen Sie, dass da einiges passiert. In den Notizen wird der Eintrag eingekreist und angezeigt. Wenn ich mir den Code ansehe … Ich wollte Ihnen diesen hier zeigen, weil er besagt, dass in diesem Schritt 7 Treffer gefunden wurden, aber weiter unten wurden mindestens 10 Treffer gefunden, also immer dann, wenn es mehr als eine bestimmte Anzahl an Schritten gibt. Wenn ich das jetzt Schritt für Schritt durchgehe und auf die Schaltfläche „Suchen“ klicke, sehen Sie, wie sich der kleine Cursor hier bewegt usw. Ich wollte Sie nur darauf aufmerksam machen. Ich weiß, dass viele von Ihnen die Workflows nutzen, also testen Sie es doch einfach mal – es wird Ihnen bestimmt Spaß machen.
Jetzt schauen wir uns mal ein paar interessante Käsedaten an. Das ist das neue Datenraster. Hier seht ihr einige Dinge, die ihr im Datenraster sehen könnt. Ich habe ein paar nette Tags hinzugefügt. Ein paar davon sind kostenlos. Ich habe einfach Google nach Informationen zu den Daten gefragt, zum Beispiel, wo in den USA Käse verarbeitet wird. Überraschenderweise ist Kalifornien größer als Wisconsin. Dann habe ich nach verschiedenen Geschmacksrichtungen und Texturen gefragt und wollte auch wissen, von welchen Tieren die Daten stammen. Ich habe diesen Tag hier unten erstellt und zeige euch, wie er aussieht. Ich möchte diesen Tag nicht verändern, sondern euch nur zeigen, was ich gemacht habe. Ihr könnt eine Farbe, ein Emoji oder nichts auswählen. Ich habe ein Emoji verwendet. Wenn ihr hier klickt, erscheint die kleine Auswahl. Das funktioniert unter Windows genauso. Ihr seht alle meine kleinen Symbole hier. So habe ich ausgewählt: Eine Kuh, ein Schaf, eine Ziege und einen Büffel. Ich werde im Laufe des Gesprächs natürlich noch etwas genauer darauf eingehen, aber ich wollte Ihnen das nur kurz zeigen.
Diese Spalte habe ich selbst als Mehrfachauswahlspalte eingerichtet, um die Ergebnisse so aufzulisten. Hier noch ein kleiner Tipp, den ich in den Folien nicht erwähnt habe: Die Funktion „Tabellieren“ unterstützt jetzt Mehrfachauswahlspalten. Das ist ein praktisches Extra in JMP 19. Sie können die Spalte im Zeilen- oder Spaltenbereich einfügen. Alternativ können Sie sie auch hier unten in Seitenspalten auflisten. Sie können durch die Spalten scrollen, und die Ansicht ändert sich auch hier oben, falls Sie diese Funktion nutzen möchten. Probieren Sie es einfach aus. Ich habe hier einen Text-Explorer zu den Texturen von Käse erstellt, um ein wenig damit zu experimentieren. Ich habe viele Phrasen hinzugefügt und entfernt. Wenn Sie nach bestimmten Käsesorten in bestimmten Ländern suchen … Das ist nicht auf diese Länder beschränkt. Dies ist nur eine kleine Auswahl. Aber ich habe … Natürlich wird viel Käse aus Kuhmilch hergestellt. Viel in den Vereinigten Staaten, aber auch in anderen Ländern wie Frankreich, Italien, England und der Schweiz. Hier produziert die Ziege zwar nicht so viel, aber immerhin etwas. Ihr habt ein Schaf, aber wir haben auch Büffelkäse. Überraschenderweise habe ich bei meinen Recherchen noch andere Tiere gefunden, darunter einen Yak, den ich aber nicht berücksichtigt habe. Das waren nur ein paar interessante Fakten, die ich kurz teilen wollte. Jetzt aber direkt zur Datentabelle.
Das Datenraster bietet viele neue Funktionen. Spaltenbereich und Filterung des Rasters sehen jetzt einheitlich aus. Das ist besonders für breitere Tabellen praktisch. Sie können durch das Raster und anschließend durch die Zellen navigieren, längere Texte bearbeiten und scrollen. Ich zeige Ihnen, wie das geht. Der linke Datenbereich wurde überarbeitet, und die Verschachtelung von Spalten und Skripten in der Tabelle wurde verbessert. Wichtig: Wenn Sie diese Art von Gruppierung mit mehreren Spalten- und Skriptgruppen in JMP 19 erstellen, werden diese nicht in JMP 17 oder 18 übernommen. Speichern Sie Ihre Tabelle daher nicht in einer älteren JMP-Version.
Öffnen wir ein paar Tabellen. Ich wollte speziell die Tabelle mit den Halbleiterkapazitäten öffnen, weil sie so viele Spalten hat. Hier ist ein kleiner Button – sehen Sie dieses kleine Kästchen hier? Ich erkläre später die gefilterten Ansichten. Dort gibt es auch einen und hier noch einen. Damit wird dieser Bereich erweitert, sodass Sie nur Ihre Skripte sehen. Das funktioniert mit Skripten, Spalten und Zeilen. Ich denke, die meisten werden diese Funktion mit Spalten lieben, denn plötzlich haben Sie alle Ihre Spalten auf einen Blick… Ich wollte diese Spalten nicht auswählen. Und Sie sehen, bei vielen Spalten ist das wirklich praktisch. Was ich Ihnen hier zeigen wollte: Wenn ich filtere, und zwar nach Spalten, die mit NPN beginnen – und ich bin mir ziemlich sicher, dass diese Spalten nicht alle nebeneinander in der Tabelle stehen –, sehen Sie, dass die Filterung nach unten erfolgt. Im Spaltenbereich werden mir nun nur noch diese Spalten angezeigt, und auch in der Tabelle sehe ich nur diese Spalten. Wenn ich auf IVP umstelle, werden mir diese Spalten angezeigt, und bei NPN sind es nur noch diese. Außerdem haben wir hier unten eine kleine Meldung hinzugefügt, die darauf hinweist, dass aktuell 11 von 132 Spalten angezeigt werden. Das ist ebenfalls sehr hilfreich. Ich schließe diese Tabelle und wende mich der nächsten zu.
Diese Tabelle zeigt den Kraftstoffverbrauch von Hybridfahrzeugen. Ich habe einige Gruppen und Elemente hinzugefügt. Ich wollte sie so anzeigen, wie ich sie gespeichert habe, damit Sie sie sehen können. Hier sehen Sie sofort die gruppierten Skripte. Oneway ist hier gruppiert, ebenso Graph Builder. Dadurch sind alle Skripte reduziert und gruppiert. Wir haben das kleine rote Dreiecksmenü angepasst. Wir haben einige Elemente daraus entfernt, da wir der Meinung sind, dass es nur noch die Skript-bezogenen Optionen enthält. Es gibt die Optionen „Neue Tabellenvariable“, „Neues Skript“, „Skripte gruppieren“ und „Skripte zum Aufheben der Gruppierung“. Beachten Sie dies bitte. Das Hauptmenü des roten Dreiecksmenüs ist unverändert. Ich denke, es ist praktischer, dass es keine zusätzlichen Elemente enthält. Wenn ich hier nach unten zur Spaltengruppierung wechsle, sehen Sie, dass die Spalten jetzt nicht nur im Spaltenbereich gruppiert sind, sondern auch in der Tabelle selbst. Sie können auch hier oben hingehen und die Farbe ändern, um es bei Bedarf etwas besser hervorzuheben, und Sie können alle Ihre kleinen Untergruppen dort oben farbig gestalten.
Ein paar Anmerkungen: Wenn ich auf diese Spalte doppelklicke, öffnet sich das Spalteninformationsdialogfeld nicht mehr. Diese Funktion war während aller Entwicklungszyklen von JMP 19 standardmäßig aktiviert. Die Meinungen dazu waren geteilt, daher ist sie nun in JMP 19 standardmäßig aktiviert. Ich empfehle Ihnen, sich mit dieser Neuerung vertraut zu machen und sie auszuprobieren. Ich habe mich mittlerweile daran gewöhnt. Frühere JMP-Versionen boten diese Funktion möglicherweise auch schon vor Jahren. Falls Sie diese Funktion nicht nutzen möchten, können Sie per Rechtsklick die Spalteninformationen aufrufen. Es gibt eine Einstellung… Moment, Entschuldigung. Die Einstellung befindet sich hier unter „Tabellen“. Dort steht „Doppelklick zum Öffnen der Spalteninformationen“. Wenn Sie diese Option aktivieren und speichern, wird die alte Funktion wiederhergestellt und das Verhalten aus früheren JMP-Versionen beibehalten.
Ein paar weitere Hinweise. Wenn ich in diesem kleinen Dreieck oben doppelklicke, öffnet sich dieses praktische Dialogfeld. Hier kann ich eine neue Spalte hinzufügen und die Spalten unten nummerieren. Ich kann die Nummerierung vor der ersten, nach der letzten oder nach der ausgewählten Spalte vornehmen und bei Bedarf auch Spalteneigenschaften hinzufügen. Ein Doppelklick hier unten öffnet dieses Dialogfeld zum Hinzufügen von Zeilen. Das ist ebenfalls sehr praktisch. Wenn Sie hierher gehen, fügen Sie durch Doppelklicken Spalten hinzu, und durch Doppelklicken hier unten fügen Sie Zeilen hinzu. Während ich mir diesen Text hier auf der anderen Seite ansehe, habe ich selbst ein Feld hinzugefügt und einige Rezensionen zu diesen Autos eingefügt. Wie Sie sehen, haben wir den Text immer so bearbeitet. Wenn Sie ihn bearbeiten möchten, können Sie ihn markieren und dann hier die Bearbeitung vornehmen.
Ich möchte Ihre Aufmerksamkeit auf dieses kleine Dreieck hier lenken. Wenn ich es öffne, sehen Sie, dass Ihr Text hier bereits eingefügt ist. Ich könnte hier zum Beispiel „Mir gefällt dieses Auto“ eingeben und ein Ausrufezeichen hinzufügen. Sobald ich dann wegklicke und wieder dorthin zurückkehre, ist der hinzugefügte Text vorhanden. Eine praktische Möglichkeit, Ihre Textdaten zu bearbeiten. Dies funktioniert für alle Texte, nicht nur für lange. Wenn ich hierhin gehe und auf dieses, dieses oder dieses klicke, wird der Text dort eingefügt. Beachten Sie bitte, dass sich dieser kleine Button unten befindet. Ich glaube, das war das Wichtigste, was ich Ihnen in dieser Tabelle zeigen wollte. Schließen wir sie also und fahren wir mit der Spaltenkennzeichnung fort.
Spaltentags machen Spaß. Ich muss zugeben, es hat mir richtig Spaß gemacht, mit diesen Daten zu arbeiten und das Ganze umzusetzen. Wie gesagt, Sie können ein Emoji verwenden, die Farbe des kleinen Tags festlegen oder ihn einfach weglassen. Sie können eine Beschreibung hinzufügen oder auch nicht. Spalteneigenschaften lassen sich speichern und teilen. Ich zeige Ihnen kurz, wie Sie die Tags in Ihren Einstellungen speichern und dann in eine andere Tabelle importieren. Die Tags werden mit dem Tag vererbt. Sie können lokal kopiert werden. Das ist im Prinzip die Art und Weise, wie Sie früher Spalteneigenschaften zugewiesen haben. Sie waren lokal für die jeweilige Spalte. Die Spaltenfilterung wird dann im Spaltenbereich angezeigt. Wenn Sie die Seite aktualisieren, entspricht sie Ihren Einstellungen. Sie können nach Tags und anderen Kriterien filtern. Ich zeige Ihnen das kurz.
Hier sind wieder ein paar Daten, die ich von Wikipedia habe. Vitamingehalt in % der empfohlenen Tagesdosis pro 100 g Käse. Weiter unten habe ich den Mineralstoffgehalt, die empfohlene Tagesdosis und die Makronährstoffe. Ich habe bereits einige Tags hinzugefügt. Einige habe ich in einer der Tabellen weggelassen, um Ihnen zu zeigen, was ich hier mache. Ich zeige Ihnen kurz, was passiert, wenn ich diesen Tag bearbeite – einfach mal so – und etwas daran ändern möchte. Er ist als „Käse“ markiert. Ich könnte ihn zum Beispiel farbig gestalten und das Symbol verschieben. Machen wir ihn einfach gelb und bestätigen mit „OK“. Sie können den Tag auch so ändern, dass er kein Symbol mehr ist. Sie könnten ihn an dieser Stelle auch entfernen. Ich wollte Ihnen nur kurz zeigen, wie das geht.
Ich habe hier ein Vitamin-Tag und hier ein Mineralstoff-Tag erstellt und anschließend ein paar kleine Tabellen generiert. Hier ist eine Tabelle mit den Käsesorten. Sie enthält die Vitamine B6, B12, A, D und K. Mein Eindruck ist, dass Schweizer Käse immer noch gesund sein soll. Das lässt sich an einigen dieser Werte erkennen. Wenn ich hier den Graph Builder verwende, sieht man im Prinzip dasselbe mit den Mineralstoffen im Käse pro 100 g. Ich sehe Kalzium, Eisen, Magnesium und all diese wichtigen Nährstoffe. Und Schweizer Käse liegt hier ganz weit unten. Er scheint dicht dahinter zu liegen. Ich persönlich liebe Cheddar, besonders Vermont Cheddar. Jetzt gehen wir zu dieser Tabelle und ich möchte ihr ein paar Dinge hinzufügen, damit Sie sehen, wie einfach das geht. In dieser Spalte habe ich noch kein Käsesorten-Tag. Ich habe aber eines in meinen Einstellungen gespeichert. Ich möchte Ihnen hier noch einmal zeigen, dass wir ein Feld für Spalten-Tags haben. Ich habe ein paar davon gespeichert: „Käse“ und einen weiteren Eintrag. Diese sind in meinen Einstellungen hinterlegt.
Jetzt, wo ich das weiß, gibt es mehrere Möglichkeiten, es hinzuzufügen. Ich kann hier klicken und beispielsweise Käse hinzufügen. Oder ich gehe direkt zu dieser Spalte, wo ich es einfügen möchte. Dort klicke ich auf „Tags“. Es wird angezeigt, dass ich bereits Nährstoffe habe, aber ich möchte hier ein Tag hinzufügen. Deshalb erscheint immer noch dieser kleine Pfeil. Er zeigt mir, dass ich bereits ein Nährstoff-Tag in dieser Tabelle habe, aber auch Käse und Blutdruckwerte, die global sind. Ich wähle das Käse-Tag aus und klicke auf „OK“. Jetzt ist das Tag hier. Ganz einfach. Man kann viele Tags speichern und sie zwischen Tabellen teilen. Dieses Nährstoff-Tag möchte ich auch in diesen Spalten pro 100 g hinzufügen. Spalteneigenschaften – super einfach. Ich könnte hierhin gehen. Es handelt sich hier um eine Maßeinheit, daher könnte ich „plus“ sagen und „Einheiten“ eingeben, aber ich könnte auch „Importieren“ sagen, und das haben wir auch so umgesetzt.
Dieses Beispiel ist etwas langweilig, weil alles identisch ist. Ich habe meine gesamte Tabelle – beide Tabellen. Ich habe die Spalten. Hier sind sie. Wenn ich diese Spalte auswähle, erscheint eine kleine Meldung, dass doppelte Eigenschaften ausgewählt sind. Nur die erste wird importiert und kopiert, was logisch ist. Hätten Sie hier weitere Eigenschaften, wie z. B. Sortierung, Wertfarben, Verteilung oder Ähnliches, würden diese alle aufgelistet und rechts daneben schwach angezeigt. Da ich diese Eigenschaft übernehmen möchte, wähle ich einfach irgendetwas aus, egal was, und klicke auf „OK“. Jetzt habe ich meine Einheiten. Ich habe die Eigenschaft „Einheiten pro 100 g“. Ich klicke auf „OK“, und da ist sie. Sie befindet sich in diesen Spalten. Ich öffne nun eine Verteilung. Die zeige ich Ihnen auch.
So können Sie Spalten auswählen, aber es gibt auch diese Tags. Ich kann meine Nährstoffe auswählen, darauf klicken, und jetzt werden alle Werte mit diesem Tag hier angezeigt. Um die Verteilung etwas zu verkleinern, entferne ich den Wasserwert. Ich klicke auf „OK“, und jetzt sehen Sie Protein, Fett und Kohlenhydrate pro Käse. Auf der Achse sehen wir die Werte pro 100 g, die Maßeinheit wurde also für dieses Beispiel verwendet. Das ist nur ein kleiner Einblick in die Arbeit mit den Tags, und so funktioniert der Import. Ich schließe das Fenster.
Ich möchte Ihnen nun die Lipid-Datentabelle öffnen und Ihnen ein paar Dinge zeigen. Die Lipid-Datentabelle war vor JMP 19 Teil von JMP. Sie war recht rudimentär, daher haben wir sie überarbeitet. So sieht die Tabelle aus, wenn Sie die Lipid-Daten öffnen. Dies ist Ihre zentrale Anlaufstelle, wenn Sie mehr über Tags erfahren möchten. Wenn Sie sich für gefilterte Ansichten interessieren, die ich als Nächstes erläutern werde, finden Sie hier die entsprechenden Filteransichten. Es sind mehrere Ansichten eingerichtet. Einige davon sind gesperrt und daher kursiv dargestellt. Ich zeige Ihnen, wie das geht. Sie sind aber kostenlos verfügbar, damit Sie sie als Referenz nutzen können.
Ich möchte noch einmal auf die Datentabelle zurückkommen und auf einen weiteren Punkt hinweisen. Einige Benutzer haben angemerkt, dass die Tabelle oben zu überladen wirkt. Sie möchten diese Informationen nicht sehen. Daher bieten wir hier eine praktische Funktion mit diesen Einstellungen, die Sie schnell erreichen können. Sie können also Elemente deaktivieren. Ich deaktiviere die Kopfzeilendiagramme. Wenn Sie die Gruppen nicht benötigen, können Sie diese ebenfalls deaktivieren. Wenn Sie die Schlagwörter nicht benötigen, können Sie diese ebenfalls deaktivieren. Sie können all diese Elemente von der rechten Seite entfernen, und Ihre Tabelle bzw. Ihr Raster sieht nun eher wie die Tabelle in JMP 18 aus. Allerdings sind die Gruppierungen und Schlagwörter weiterhin vorhanden. In diesem Beispiel möchte ich die Gruppen und Schlagwörter wieder aktivieren. Die Kopfzeilendiagramme lasse ich vorerst deaktiviert.
Wenn ich eine Spalte auswähle, zum Beispiel „Geschlecht und Alter“, und diese beiden Spalten ausblenden möchte, sind sie ausgeblendet. Das war schon in JMP 18 so. Sie sind im Datenraster ausgeblendet. Wir dachten aber, es wäre praktisch, wenn sie auch im Spaltenbereich ausgeblendet würden. Dafür gibt es eine kleine Funktion: die Schaltfläche „Spaltenbereich aktualisieren“. Wenn Sie jetzt darauf klicken, sehen Sie all diese Markierungen. Ich kann darauf klicken, und plötzlich sind die Spalten nicht nur im Datenraster, sondern auch im Spaltenbereich ausgeblendet. Hier ist der Hinweis: Es werden 23 von 25 Spalten angezeigt. Sehr hilfreich. Ich denke, Sie werden das nützlich finden. Sie müssen es nicht verwenden, wenn Sie nicht möchten, aber es ist da.
Das Filtern nach Tags ist auch praktisch, weil wir dadurch wieder ein paar Übereinstimmungen erzielen. Ich habe gesagt: „Zeig mir alles, was mit Blut zu tun hat…“ Ich glaube, das hieß Blutdruck. Genau, Blutwerte. Das sind also alle Einträge in dieser Tabelle, die mit Blutwerten zusammenhängen. Wenn ich dann einen weiteren Filter anklicke und sage: „Zeig mir Einträge mit Gesamtwerten“, dann ist auch dieser ausgewählt. Er war zwar schon vorhanden, aber jetzt ist er ausgewählt. Das habe ich absichtlich gemacht, weil ich auf diese Schaltfläche „Erweitert“ hier hinweisen möchte. Wenn ich darauf klicke, öffnet sich das Menü. Ich wollte nicht, dass es zu schwer zu erkennen ist, aber hier sind „Gesamtwerte“ und „Blutwerte“ markiert, und es steht da: „Spalten mit einem dieser ausgewählten Tags beibehalten“. Es heißt, dieser Filter passt auf 8 Spalten, die wir alle sehen können.
Wenn ich alle ausgewählten Tags markiere, möchte ich nur die Spalten mit Blut- und Gesamtwerten sehen. Wie Sie sehen, ist das im Grunde nur eine Spalte. Wenn ich auf „OK“ klicke, zoomt der Filter hinein und zeigt nur noch die Cholesterinspalte an. Lassen Sie das kurz auf sich wirken. Ich hätte das Beispiel etwas schwieriger gestalten können, wollte es aber nicht. Ich denke, Sie werden es verstehen. Ich werde diese Tags jetzt entfernen und die ausgeblendeten Tags wieder einblenden.
Sie können diese kleine Leiste nach oben ziehen. Diese Tabelle enthält viele Tags. Diese Tags haben außerdem … In dieser Tabelle haben wir einige lokale Spalteneigenschaften zugewiesen sowie Tags mit vererbten Eigenschaften. Ich öffne jetzt den Spaltenmanager, um Ihnen zu zeigen, wie einfach sich das visualisieren lässt. Hier sehen Sie alle Ihre Tags zusammen mit den Spalten aufgelistet, und hier sehen Sie die Tags selbst. Die Eigenschaften sind hier aufgelistet. Sie sehen die Tags und ihre Namen.
Ich möchte Ihre Aufmerksamkeit auf die hier leicht kursiv dargestellte Kennzahl lenken. Wenn ich darauf klicke, sehen Sie, dass die Verteilungseigenschaft dieser Spalte zwar vorhanden ist, aber vom Tag „Gute Messwerte“ geerbt wird. Sie können die Kennzahl lokal kopieren und bearbeiten. Dasselbe gilt für die Einheiten. Wenn ich darauf klicke, sehen Sie, dass hier der Cholesterinwert bearbeitet wird. Der geerbte Tag ist „Gesamtwerte“ und enthält die Einheiten. Um den Unterschied zu verdeutlichen: Wenn ich auf die Kennzahl für Triglyceride klicke, handelt es sich um eine lokale Einheiteneigenschaft, die der Spalte „Gesamtwerte“ zugewiesen wurde. Sie können diese hier bearbeiten und speichern.
Um das zu verdeutlichen, schauen wir uns kurz diese Spalte im Spalteninfo-Dialog an, damit Sie sehen, wie unterschiedlich die Darstellungen aussehen. Ich habe ein Tag, genauer gesagt zwei: „Gute Maßnahmen“ und „Blutmaßnahmen“. Dann habe ich die Spalte „Verteilung“. Hier steht, dass sie vererbt wird. Ich kann sie lokal kopieren, und sie wird dann in der Spalte angezeigt. Die Schriftart hat sich geändert. Das möchte ich nicht, also stelle ich sie wieder auf die ursprüngliche ein. Dann habe ich hier die Einheit. Dasselbe gilt hier. Ich könnte sie lokal kopieren, und sie wäre dann nur in dieser Spalte verfügbar. Ich hoffe, das ist für viele von Ihnen eine gute Orientierungshilfe. Probieren Sie es einfach mal aus. Ich denke, das wird viele Ihrer Fragen beantworten.
In den gefilterten Ansichten möchte ich Ihnen kurz den Workflow zeigen. Ich habe hier einen Workflow und möchte Ihnen zeigen, dass wir diese neuen Vorgänge aufzeichnen. Ich klicke auf die Schaltfläche „Aufzeichnen“. Ich gehe zurück zu meinem Käse-Element, das noch keine Tags hat. Ich mache einfach das Gleiche wie vorhin. Ich gehe hinein und sage: „Ich möchte ein Tag hinzufügen.“ Da ich dieses Käse-Tag hier habe, hole ich es mir und sage „OK“. Dann zeige ich Ihnen, wie Sie ein Tag bearbeiten und eine Eigenschaft hinzufügen können. Ich gehe hierher und füge eine Eigenschaft hinzu: „Wertfarben“. Ich wähle „Käseart“ aus, aktiviere diese Option und sage „OK“. Da sind unsere Wertfarben.
Jetzt, wo wir uns die Filteransichten ansehen, sehen Sie dieses kleine Symbol, das oben in den Spalten erscheint? Ich erstelle hier einen Filter. Jetzt gehe ich zur Filteransicht und wähle „Käse“ für Schweizer Käse aus. Dann speichere ich die Auswahl mit diesem kleinen Button hier oben. Ich nenne sie „Schweizer“. Sie wird hier an der Seite platziert. Ich habe nun einige Aktionen ausgeführt, deren Aufzeichnung ich beenden möchte. Also beende ich die Aufzeichnung und schließe das Fenster. Wie bei Workflows üblich, lasse ich den Vorgang kurz laufen. Sie sehen, dass alles wie gewünscht ausgeführt wurde. Wenn ich zurückgehe … Wenn ich die Ansicht lösche oder die Filteransicht verlasse und dann zurückgehe, sehen Sie, dass die Wertfarben hinzugefügt wurden. Es ist wirklich toll, dass das funktioniert. Probieren Sie es aus. Ich denke, es wird Ihnen gefallen.
Die letzte Tabelle, die ich Ihnen zeigen möchte, stammt vom US-Landwirtschaftsministerium (USDA). Sie zeigt Produktion, Angebot und Nachfrage nach Milchprodukten. Ich habe mir Butter, Käse, Vollmilchpulver, Trinkmilch und Milchpulver angesehen. Die vielen Ländernamen sind recht interessant. Hier ist ein Diagramm, das ich erstellt habe und das die weltweite Milchproduktion in Tonnen (1.000 Tonnen Trinkmilch) für das Jahr 2023 darstellt. Ich glaube, die Daten stammen aus dem Jahr 2024. Auf jeden Fall sieht man, dass die weltweite Milchproduktion sehr hoch war. Filteransichten sind ideal, um die Daten zu analysieren und zwischen verschiedenen Teilmengen zu wechseln. Sie ermöglichen es, auf andere Teilmengen zu verlinken. Im Zeilenbereich zeige ich Ihnen nun, wie dieser funktioniert und wie er dargestellt wird. Abschließend möchte ich Sie noch kurz darauf hinweisen. Wenn Sie in JMP 19 Tags und gefilterte Ansichten erstellen und speichern und anschließend zu JMP 18 zurückkehren, erscheint ein kleines Popup-Fenster mit dem Hinweis: „Sie haben einige neue Funktionen aus JMP 19, die Sie verlieren, wenn Sie Ihre Tabelle in JMP 18 speichern.“ Ich möchte Sie darauf hinweisen, damit Ihnen diese wichtige Information nicht entgeht.
Ich habe dieser kleinen Tabelle einige Tags und so weiter hinzugefügt. Außerdem habe ich bereits einige gefilterte Ansichten erstellt. Schauen wir uns diese gefilterten Ansichten einmal an. Sie sehen, dass diese kursiv und schräg dargestellt sind. Das bedeutet, dass diese Ansichten gesperrt sind. Über das kleine rote Dreieck können Sie auswählen, ob Sie eine Ansicht als Tabelle, als Link-Teilmenge oder gesperrt öffnen möchten. In diesem speziellen Fall habe ich mir die Variable „1.000 Stück“ angesehen, was vermutlich die Anzahl der Rinder für die Milchproduktion angibt. Wie Sie hier unten sehen, stimmen die sichtbaren Zeilen in der gefilterten Ansicht der Tabelle überein. Das bedeutet, dass ich hier 78 Zeilen mit der Auswahl „1.000 Stück“ sehe. Da dieser Filter gesperrt ist, kann ich hier nicht klicken und nichts ändern. Ich möchte ein Skript ausführen, damit Sie sehen können, was es bewirkt. Ich verwende den Graph Builder, der mir jedoch nur die 78 Zeilen der gefilterten Ansicht anzeigt. Wenn ich zur gefilterten Ansicht zurückkehre und auf den Ländernamen klicke … Dies ist ein weiteres Element, das ich gesperrt hatte. Ich kann nichts ändern.
Ich interessierte mich für Frankreich und habe mir die Daten dort angesehen. Wie Sie unten sehen, habe ich jetzt 33 Zeilen, nicht mehr 78. Auch das Diagramm hat sich geändert; ich hatte hier außerdem ein Skript für die Verteilung gespeichert. Hier ist meine Verteilung mit den 33 Datenzeilen für Frankreich. Wenn ich jetzt hier zurückgehe und auf „Jahr“ klicke, sehen Sie, wie sich beides ändert. Der Diagramm-Generator ändert sich. Ich habe jetzt alle meine Daten, 2114 Zeilen. Dasselbe gilt hier. Ich habe alles in diesem Filter. Wenn ich hier auf meinen Filter klicke und ihn beispielsweise ziehe, sehen Sie, wie sich die Dinge ändern. Der Filter passt sich meinen Aktionen an. Ich kann ihn sehr klein machen, und Sie sehen, wie das funktioniert.
Während ich das mache, sehen Sie auch, dass sich das ändert. Es werden 66 Zeilen angezeigt. Ich könnte hier oben auswählen: „Ich möchte eine Teilmenge davon erstellen.“ Dazu klicke ich hier und wähle „Ansicht als neue Tabelle öffnen“. Dadurch wird eine komplett separate Tabelle erstellt, sodass ich nur die 66 Zeilen sehe. Das ist ähnlich wie die Tabellenteilmengenfunktion in JMP 18. Hier erhalten Sie also Ihre Teilmenge der Tabelle. Auch hier sehe ich, dass die Anzeige unabhängig von den Vorgängen in meinem Graph Builder und meiner Verteilung ist. Wenn ich hier reingehe und das auswähle und „Ansicht als verknüpfte Teilmenge öffnen“ sage, erhalte ich die 66 Zeilen. Wie Sie sehen, entsteht beim Verschieben eine Art separate Tabelle mit dieser Filteransicht und dieser Teilmenge. Sie werden feststellen, dass sich beim Verschieben nichts im Diagramm oder in der Verteilung ändert. Ich denke, das ist auch ohne große Verschiebungen ersichtlich. Es handelt sich also um eine separate Tabelle. Ich hoffe, das ist verständlich und Sie können damit arbeiten.
Sie haben die Möglichkeit… Lassen Sie mich diese Ansicht verlassen und Ihnen dann zeigen, dass Sie Ihren eigenen Filter erstellen können, indem Sie auf diesen Filter klicken. Dies ist ein weiterer Ländername. Ich kann die Daten sortieren oder nach Anzahl. Ich könnte hier hineingehen und sagen: „Ich möchte mir die Vereinigten Staaten ansehen“ und dann „Speichern“ auswählen. Ich könnte den Filter „Vereinigte Staaten“ nennen, und er wird hier gespeichert. So sieht es jetzt aus. Ich habe diese Filteransicht nicht gesperrt. Wenn ich also auf andere Elemente klicke, heißt es immer noch „Vereinigte Staaten“, obwohl ich es hier gerade ändere. Nur damit Sie wissen, was wir uns ansehen. Wenn Sie das hier hinzugefügt haben und ich es beispielsweise nicht mehr benötige, kann ich das kleine Kästchen anklicken, um es zu löschen. Dies ist eine Schaltfläche, mit der man beispielsweise ein Jahr auswählen und ein weiteres Jahr hinzufügen kann, um zwei Filter zu haben. Es ist wirklich praktisch, dass man hier so viele verschiedene Dinge tun kann.
Ich denke, das war das Wichtigste, was ich Ihnen zeigen wollte. Nur kurz zur Info: Ich werde diese Beispiele jetzt nicht ausführen, aber wir haben JSL-Code zum Gruppieren verschachtelter Spalten. Dasselbe gilt für gefilterte Ansichten und auch für die Verschlagwortung. Suchen Sie einfach im Index oder im Skriptindex, dort finden Sie die entsprechenden Ressourcen.
Zum Schluss möchte ich Ihnen noch sagen, dass ich mir wünsche, Sie wären wie Scurry und Sniff. Nehmen Sie die Veränderungen an und steigern Sie Ihre Effizienz und Ihre Arbeit in JMP. Nutzen Sie die neuen Möglichkeiten von JMP 19. Wenn Sie, wie ich, gerne neue Wege gehen, werden Sie begeistert sein. Akzeptieren Sie die Änderungen, gehen Sie voran und genießen Sie die Reise. Hier sind einige Referenzen, die ich habe. Ich hoffe, Ihnen hat diese Präsentation gefallen, und ich freue mich auf Ihr Feedback zu JMP 19.
