Hallo zusammen! Mein Name ist Paul Spychala. Ich bin hier mit Praveena Panineerkandy und wir sprechen darüber, wie Sie Ihre Analyse in JMP Live verbessern können.
Weiter geht's. Warum sind wir heute hier? Wir sind heute hier. Wir freuen uns sehr, Ihnen einige der großartigen Funktionen und Features vorstellen zu können, die wir zu JMP Live hinzugefügt haben.
Es wird Ihre Möglichkeiten in JMP Live auf eine Weise verändern, die bisher nicht möglich war. Es konzentriert sich eher auf die Analyse und zeigt Ihnen neue Möglichkeiten zur Datenanalyse. Um mehr darüber zu erfahren, übergebe ich das Wort an Praveena.
Vielen Dank, Paul. Lassen Sie uns kurz die neuen Funktionen der Version 19 besprechen und untersuchen, insbesondere im Vergleich zu den Vorgängerversionen. Vor Version 19 gab es Einschränkungen beim Zugriff auf die Menüoptionen der Plattform nach der Veröffentlichung ihrer Arbeit.
Die einzige Ausnahme von dieser Einschränkung fand sich in Version 18, in der Distributionsplattform. Zu dieser Zeit begannen wir, die Unterstützung dieser Funktionen zu prüfen. Dies führte zur Entwicklung einer begrenzten Auswahl an Menüoptionen, die als Sprungbrett für eine umfassendere Funktionalität diente, die wir in Version 19 sehen werden.
Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass wir in Version 19 nun eine deutlich erweiterte Palette an Plattformmenüoptionen für drei Hauptplattformen unterstützen: Distribution, Bivariate und One Way. Darüber hinaus haben wir die Benutzerfreundlichkeit verbessert, indem wir die beliebte Option „An Fenster anpassen“ aus JMP in die JMP Live-Umgebung integriert haben. Diese Funktion optimiert das Anzeigeerlebnis und stellt sicher, dass Inhalte so benutzerfreundlich wie möglich dargestellt werden.
Bevor wir mit der Demo beginnen, gehen wir kurz auf die Unterstützung der Menüoptionen dieser drei Plattformen ein. In der Verteilung unterstützen wir die nominale und kontinuierliche Verteilung. Wir unterstützen einige oder alle verfügbaren Untermenüoptionen. In der bivariaten Plattform unterstützen wir einige der Plattformmenüs sowie das Untermenü für die Anpassungslinie. In der einseitigen Plattform unterstützen wir fast alle Menüoptionen sowie das Untermenü des Menüs „Mittelwertvergleich“.
Sehen wir uns diese Funktionen nun in Aktion an. Beginnen wir mit der Distributionsplattform. Hier sehen wir einen Bericht, der aus dem Schokoriegel-Datensatz generiert wird, der sich im Beispieldatenordner in JMP befindet.
Wir haben einen Bericht veröffentlicht, der eine kontinuierliche Verteilung für die Spalte „Kalorien“ und eine nominale Verteilung für die Spalte „Marke“ enthält. Angenommen, der Benutzer möchte nach der Veröffentlichung die Behälterbreite vergrößern oder verkleinern oder die Anzahl bzw. den Prozentsatz der einzelnen Behälter anzeigen. In diesem Fall kann er zu den Menüoptionen neben „Kalorien“ navigieren.
Navigieren Sie von dort zu den Histogrammoptionen und wählen Sie „Bin-Breite festlegen“. Hier können Benutzer nun die gewünschte neue Bin-Breite eingeben und auf „OK“ klicken. Wie wir sehen, wird der Bericht im Kalorienbericht mit der neuen Bin-Breite aktualisiert. Wenn Sie den zugehörigen Prozentsatz oder die Anzahl sehen möchten, können Sie diese jederzeit aktivieren. Benutzer haben nun die Möglichkeit, dem bereits veröffentlichten Bericht zusätzliche Diagramme oder Grafiken hinzuzufügen.
Nehmen wir an, wir möchten das Stamm-Blatt-Diagramm, das eine hervorragende Möglichkeit bietet, die Rohdaten anzuzeigen und gleichzeitig die Verteilungsform zu visualisieren. Navigieren wir einfach zum Menü und aktivieren Sie das verfügbare Stamm-Blatt-Diagramm. Wie Sie sehen, ist der Stamm die führende Ziffer und das Blatt die nachfolgende Ziffer für jeden Kalorienwert. So können wir die tatsächlichen Datenpunkte sehen und gleichzeitig die Häufigkeitsverteilung verstehen. Nun möchten wir beispielsweise Folgendes sehen:
Hallo Praveena. Tut mir leid. Ich glaube, du versuchst gerade, eine HTML-Seite zu teilen. Du versuchst gerade, JMP Live zu teilen. Vielleicht teilst du nur deine PowerPoint-Präsentation. Du teilst nur diesen einen Bildschirm. Entschuldigung, ich will dich nicht unterbrechen, aber du willst das doch mit aufzeichnen, oder? Vielleicht fängst du einfach wieder von vorne an… Wenn du in Zoom teilst, hast du die Möglichkeit, entweder ein Anwendungsfenster oder deinen gesamten Bildschirm freizugeben.
Ich würde empfehlen, den gesamten Bildschirm freizugeben. So können wir sehen… So, jetzt kann ich JMP Live sehen. Keine Sorge. Ich werde mir aber merken, wann Sie die Demo aufgerufen haben. Beginnen Sie einfach von vorne mit der Demo. Entschuldigung, ich habe eine Minute gebraucht, um reinzukommen. Ich dachte nur: Moment mal. Ich schalte die Stummschaltung wieder ein, also starten Sie neu, wann immer Sie möchten.
Sehen wir uns diese spannenden neuen Funktionen in Aktion an. Zunächst haben wir die Distributionsplattform. Hier habe ich einen Bericht, der aus dem Datensatz zu Schokoriegeln generiert wurde, den wir im Beispieldatenordner von JMP finden. Wir haben einen Bericht veröffentlicht, der eine kontinuierliche Verteilung basierend auf der Spalte „Kalorien“ und eine nominale Verteilung basierend auf der Spalte „Marke“ enthält. Nehmen wir nun an, der Benutzer möchte nach der Veröffentlichung die Behälterbreite vergrößern oder verkleinern.
Sie können im Menü zu den Histogrammoptionen navigieren, „Bin-Breite festlegen“ auswählen, die gewünschte neue Bin-Breite eingeben und auf „OK“ klicken. Wie Sie sehen, wird der Bericht mit der neuen Bin-Breite für die Kalorienverteilung aktualisiert. Wenn Benutzer die Prozentwerte der einzelnen Bins sehen möchten, können sie die Anzeige von Zählungen oder Prozentwerten im Menü aktivieren.
Nun zum Bericht. Wir können zusätzliche Diagramme hinzufügen, beispielsweise das Stamm-Blatt-Diagramm, das sich hervorragend zur Visualisierung der Rohdaten eignet. Hier sehen wir, dass JMP dem bestehenden Bericht nun das Stamm-Blatt-Diagramm hinzugefügt hat, das für jeden Kalorienwert den Stamm (die führende Ziffer) und das Blatt (die nachfolgende Ziffer) anzeigt. Dadurch können wir die tatsächlichen Datenpunkte sehen und gleichzeitig die Häufigkeitsverteilung verstehen.
Wenn wir den Anteil der Daten sehen möchten, die einen bestimmten Wert erreichen oder unterschreiten, können wir das CDF-Diagramm aktivieren. JMP fügt ein neues Diagramm hinzu, das den kumulierten Prozentsatz auf der Y-Achse und die Kalorien auf der X-Achse anzeigt. So können wir beispielsweise sehen, wie viel Prozent der Schokoriegel 200 oder weniger Kalorien haben. Für unsere Verteilungen, wie beispielsweise bei einer kontinuierlichen Variable, kann JMP verschiedene statistische Verteilungen an unsere Daten anpassen, um zu sehen, welcher sie am nächsten kommen.
Wählen Sie im Menü beispielsweise „Normal Fit“. JMP hat den Bericht „Normal Fit Distribution“ zum bestehenden Bericht hinzugefügt, der die Standardabweichung und den Mittelwert anzeigt. Außerdem wurde dem bestehenden Bericht eine Verteilungskurve hinzugefügt. Wir können auch Profiler aktivieren, die mit dieser Verteilung verknüpft sind. Wenn wir eine andere Verteilung sehen möchten, können wir jederzeit eine andere Verteilung aktivieren, beispielsweise lognormal. Wir können diese Verteilungen in unserem Bericht vergleichen.
Nehmen wir nun an, wir möchten für die Nominalverteilung eine Visualisierung, die den Anteil schnell und einspaltig darstellt und so leicht erkennen lässt, welche Marke den größten und kleinsten Anteil am Datensatz ausmacht. Wir können das Mosaikdiagramm aktivieren. Dies sind einige der wichtigsten Menüoptionen für die Verteilung, die in JMP Live verfügbar sind.
Weiter geht’s mit dem bivariaten Bericht. Hier haben wir einen Bericht, der aus dem Horrorfilm-Datensatz von Kaggle generiert wurde. Wir versuchen herauszufinden, ob die Laufzeit einen Einfluss auf den Abstimmungsdurchschnitt hat. In diesem Bericht kann ich nun die Histogrammränder aktivieren. Dadurch werden zwei Histogramme hinzugefügt: eines oben, das das Histogramm der Laufzeit widerspiegelt, und eines rechts, das dem Abstimmungsdurchschnitt zugeordnet ist.
Betrachtet man das Histogramm für die Laufzeit, erkennt man, dass der Höhepunkt bei etwa 80–100 Minuten liegt. Danach verjüngt sich die Laufzeit zu kürzeren und längeren Filmen hin. Dies hilft uns, die Bandbreite und Gemeinsamkeiten der Filmlängen zu verstehen.
Weiter geht’s. Betrachtet man den Bewertungsdurchschnitt, erkennt man, dass Horrorfilme nicht überwiegend von der Kritik verrissen werden. Viele von ihnen haben eine niedrige Bewertung, und nur sehr wenige Horrorfilme erreichen eine höhere Bewertung.
Wir können auch zusammenfassende Statistiken aktivieren, wenn Sie weitere statistische Informationen zu diesen Variablen analysieren möchten. Außerdem können wir eine Anpassungslinie hinzufügen. Mithilfe der Anpassungslinie können wir jede lineare Regression quantifizieren. Hier sehen wir, dass unser JMP eine Regressionslinie im Streudiagramm hinzugefügt hat. Unten sehen wir einen Bericht mit allen irrelevanten statistischen Details zur Anpassungslinie.
Jede dieser Anpassungslinien verfügt über eigene Menüoptionen. Aktivieren wir beispielsweise die Konfidenzkurven, sehen wir, dass JMP hier zwei gestrichelte Linien hinzugefügt hat. Dies zeigt, dass für jede beliebige Laufzeit der Bereich, innerhalb dessen der wahre Mittelwert aller Filme mit 95 %iger Sicherheit innerhalb der Laufzeit liegt, erreicht werden kann.
Wir bemerken, dass es im Mittel schmaler und an den Extremen breiter wird, was darauf hinweist, dass es dort weniger sicher ist. Neben der Anpassungslinie können wir bei Bedarf die Anpassungslinie entfernen oder mehrere Anpassungslinien hinzufügen. Dies sind die Hauptmenüoptionen, die mit dem bivariaten Menü verknüpft sind. Als Nächstes übergebe ich an Paul, der die Menüoptionen mit der One Way-Plattform demonstriert.
Danke, Praveena. Hier ist ein weiterer Datensatz zum Thema Halloween. Wir haben ihn auch auf Kaggle gefunden. Es handelt sich um eine Studie, bei der die Teilnehmer darüber abstimmten, welches die beste Süßigkeit oder ihre Lieblingssüßigkeit sein würde. Wir gaben ihnen die Wahl zwischen zwei Süßigkeiten. Anschließend fragten sie im Grunde: „Welche hättest du lieber?“
Sie haben eine ganze Reihe von Vergleichen durchgeführt. Hunderttausende von Menschen haben abgestimmt. Die Sorte, die sie ausgewählt haben, gilt als Gewinner. Hier sehen Sie die Gewinnprozente. In diesem Datensatz haben wir Reese's Peanut Butter Cup. Das ist eine der beliebtesten Schokoladensüßigkeiten. Sie hat in 84 % der Fälle gewonnen. Wenn Sie Reese's Peanut Butter Cup zusammen mit einer anderen Süßigkeit gegessen haben, egal mit welcher, haben Sie im Durchschnitt in 84 % der Fälle gewonnen.
Bei den Süßigkeiten ohne Schokolade ist Starburst der Spitzenreiter und hat in zwei Dritteln der Fälle gewonnen. Wir versuchen herauszufinden, ob Schokolade einen Einfluss darauf hat, ob Süßigkeiten ein beliebter Kandidat sind. Wenn Sie Ihre eigenen Süßigkeiten herstellen möchten oder in der Süßwarenindustrie tätig sind, hilft Ihnen diese Analyse vielleicht bei der Entscheidung, ob Sie Schokoladenbonbons oder Süßigkeiten mit Schokoladenanteil herstellen sollten.
Aber schauen wir uns die neuen Analysefunktionen in JMP Live an. Das liegt auch an den roten Dreieckmenüs in JMP. In JMP Live gibt es diese Menüpunkte mit drei Punkten, alles darunter. Wir haben all diese neuen statistischen Testmethoden, Visualisierungen und vieles mehr hinzugefügt.
Wir können einfach mit dem ersten beginnen. Dies ist das Beispiel mit den Quantilen. Entschuldigung, Statistik. Sie können das einfach zu Ihrem Bericht hinzufügen, wenn Sie Mittelwerte, Anova oder vielleicht den gepoolten t-Test hinzufügen möchten. Sie können es einfach hinzufügen… Wenn Ihr Bericht es bereits enthielt, können Sie auch Dinge herausnehmen. Das sind vielleicht einfach zu viele Informationen. Ich möchte das nicht mehr. Sie können sie auch aus dem Bericht herausnehmen. Wir haben eine Mittelwertanalyse, vielleicht etwas, das Sie hinzufügen möchten, um die Unterschiede der Mittelwerte aufzuzeigen.
Sie können auch Mittelwerte vergleichen. Sie können jedes Paar vergleichen. Sie können alle Paare vergleichen. Es werden auch Untermenüs hinzugefügt, sodass Sie das Konfidenzquantil sehen. Wenn Sie einige davon nicht möchten, können Sie sie deaktivieren. Sie können beispielsweise „Hey, wir wollen nicht jedes Paar. Lassen Sie uns das entfernen, um alle Paare zu sehen“ deaktivieren. Alle Optionen sind verfügbar. Ich werde nicht alles zeigen. Sie können aber nichtparametrische Tests hinzufügen.
Sie werden unten hinzugefügt. Wie bei vielen anderen Diagrammen können wir ein CDF-Diagramm der kumulativen Verteilungsfunktion hinzufügen, das unten hinzugefügt wird. Es sieht genauso aus wie die CDF-Diagramme anderer Plattformen. Wir können das Normalquantildiagramm hinzufügen. Wie viele Anpassungen in JMP sind viele davon jetzt auch in JMP Live verfügbar.
Hier habe ich ein Histogramm hinzugefügt. Es zeigt die Verteilung von Süßigkeiten mit und ohne Schokoladenanteil. Wenn Sie die perfekten Süßigkeiten herstellen möchten, helfen Ihnen einige dieser Analysen in One Way dabei. Wir gehen zu einer weiteren Ergänzung über: „An Fenster anpassen“.
JMP Live ist einzigartig. Sie haben kaum Kontrolle darüber, wer den Bericht sieht, da er für die gemeinsame Nutzung gedacht ist. Jemand könnte diesen Bericht auf seinem Mobiltelefon betrachten, dessen Bildschirm sehr klein ist. Wenn Sie den Bericht auf eine bestimmte Größe für beispielsweise einen Laptop-Bildschirm anpassen und ihn dann jemand auf einem iPhone oder Mobiltelefon betrachtet, könnte das Fenster kleiner oder zu klein sein. Jetzt passen sich diese Berichte automatisch an Ihren Bildschirm an.
Wenn Sie dies auf einem Fernseher, z. B. in einem Konferenzraum oder ähnlichem, verwenden, können Sie es ausdehnen und eine Multi-Monitor-Konfiguration einrichten. Ich dehne es über mehrere Bildschirme aus, und es funktioniert einwandfrei. All dies ist auch in diesem Dreipunktmenü verfügbar. Sie können es einfach ausschalten, z. B. „Hey, ich möchte, dass es diese Größe hat“, und unabhängig von der Bildschirmgröße bleibt es diese Größe. Andernfalls, wenn die Proportionalität des Diagramms wichtig ist, wird es unabhängig vom Bildschirm möglicherweise kleiner oder größer, aber die Proportionen und das Seitenverhältnis des Diagramms bleiben gleich.
Schalten wir es wieder ein. Jedes Mal, wenn Sie eine dieser Größeneinstellungen verwenden, wird das Diagramm verkleinert und vergrößert, um der jeweiligen Größe zu entsprechen. Das war es im Grunde schon. Ich denke, es wird den Benutzern wirklich helfen, die Größe der Berichte anzupassen oder die Entscheidung, wie sie es optimal auf ihren Bildschirm bringen können, zu vergessen, da dies automatisch erledigt wird. Dies geschieht nur im Graph Builder und Control Chart Builder.
Plattformen sind sehr lang und, ich weiß nicht, dazu gedacht, wie ein Bericht gelesen zu werden, bei dem man seitenweise scrollt. Wir werden nicht versuchen, sie unterzubringen, da sie zum Scrollen gedacht sind. Sie sind dazu gedacht, über mehrere Seiten hinweg gelesen zu werden. Wir schließen das Ganze ab. Hier sind einige der Ressourcen, die in unseren Präsentationen verfügbar sind. Sie sollten sie von der Präsentationswebsite herunterladen können. Ich möchte mich bei Ihnen dafür bedanken, dass Sie sich unsere Präsentation angesehen haben, in der wir Ihnen gezeigt haben, wie Sie Ihre Analyse in JMP Live verbessern können. Ich hoffe, Sie sind von einigen dieser Funktionen genauso begeistert wie wir.
