안녕하세요 여러분. 저는 폴 스파이찰라입니다. 프라비나 파니니르칸디와 함께 JMP Live에서 분석 기능을 강화하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.
이어서, 오늘 저희가 왜 여기에 왔냐고요? 바로 오늘입니다. JMP Live에 추가된 멋진 기능들을 소개하고 선보일 수 있어서 정말 기쁩니다.
JMP Live에서 할 수 있는 일이 이전에는 상상도 할 수 없었던 방식으로 완전히 달라질 것입니다. 이는 데이터 탐색의 더 다양한 방법을 보여주기 위한 분석적인 측면에 더 가깝습니다. 이에 대해 더 자세히 이야기하려면 Praveena에게 다시 말씀드리겠습니다.
감사합니다, 폴. 버전 19에 도입된 새로운 기능들을 간략하게 살펴보겠습니다. 특히 이전 버전들과 비교해 보겠습니다. 버전 19 이전에는 사용자들이 작품을 게시한 후 플랫폼 메뉴 옵션에 접근하는 데 제약이 있었습니다.
이 제한에 대한 유일한 예외는 18 버전의 Distribution 플랫폼에서 발견되었습니다. 이 시기에 저희는 이러한 기능들에 대한 지원을 추가하는 과정을 모색하기 시작했고, 그 결과 제한된 메뉴 옵션들이 개발되었습니다. 이는 19 버전에서 선보일 더욱 포괄적인 기능을 향한 발판이 되었습니다.
19년, 저희는 세 가지 주요 플랫폼(분산형, 이변량형, 단방향 플랫폼)에서 대폭 확장된 플랫폼 메뉴 옵션을 지원하게 되어 기쁩니다. 또한, JMP에서 자주 사용되는 '창에 맞춤' 옵션을 JMP Live 환경에 도입하여 사용자 경험을 개선했습니다. 이 기능은 시청 환경을 최적화하고 콘텐츠가 최대한 사용자 친화적인 방식으로 표시되도록 보장합니다.
데모를 시작하기 전에, 이 세 플랫폼에서 지원되는 메뉴 옵션에 대해 간략히 살펴보겠습니다. 분포(Distribution)에서는 명목 분포(Nominal Distribution)와 연속 분포(Continuous Distribution)를 지원합니다. 사용 가능한 하위 메뉴 옵션의 일부 또는 전부를 지원합니다. 이변량(Bivariate)에서는 이변량 플랫폼의 일부 플랫폼 메뉴와 적합선(Fit Line)의 하위 메뉴를 지원합니다. 단방향(One Way)에서는 평균 비교(Means Comparison) 메뉴의 하위 메뉴와 함께 거의 모든 메뉴 옵션을 지원합니다.
이제 이러한 기능들이 실제로 어떻게 동작하는지 살펴보겠습니다. 먼저 Distribution 플랫폼부터 살펴보겠습니다. JMP의 샘플 데이터 폴더에 있는 캔디바 데이터 세트에 대한 보고서가 생성되어 있습니다.
칼로리 열에 대한 연속 분포 하나와 브랜드 열에 대한 명목 분포 하나가 포함된 보고서를 게시했습니다. 이제 게시 후 사용자가 칸 너비를 늘리거나 줄이거나 각 칸과 관련된 개수 또는 백분율을 확인하려는 경우, 칼로리 옆에 있는 메뉴 옵션으로 이동할 수 있습니다.
여기에서 히스토그램 옵션으로 이동하여 '빈 너비 설정'을 선택하세요. 이제 사용자는 원하는 새 빈 너비를 입력하고 '확인'을 클릭하면 됩니다. 보시다시피, 칼로리 보고서의 새 빈 너비가 보고서에 반영되며, 해당 값의 백분율이나 개수를 확인하고 싶다면 언제든지 해당 기능을 활성화할 수 있습니다. 이제 사용자는 이미 게시한 보고서에 플롯이나 그래프를 추가할 수 있습니다.
원시 데이터를 보면서 분포 모양을 시각화하는 데 유용한 줄기-잎 그림(Stem and Leaf Plot)을 사용하고 싶다면, 메뉴로 이동하여 사용 가능한 줄기-잎 그림을 켜면 됩니다. 보시다시피, 각 칼로리 값의 선행 숫자는 줄기이고, 후행 숫자는 잎입니다. 이를 통해 실제 데이터 포인트를 보면서 빈도 분포도 파악할 수 있습니다. 이제, 예를 들어 다음과 같은 그림을 보고 싶습니다.
안녕하세요, 프라비나. 정말 죄송합니다. HTML 페이지, 즉 JMP Live를 공유하려고 하시는 것 같습니다. PowerPoint 프레젠테이션만 공유하시는 것 같습니다. 화면 하나만 공유하시는 것 같네요. 죄송하지만, 방해하고 싶지는 않지만, 녹화 영상에 그 화면도 넣으시려는 거 맞죠? 다시 처음부터 시작해 보세요... Zoom에서 공유하면 애플리케이션 창을 공유하거나 전체 화면을 공유할 수 있는 옵션이 제공됩니다.
제가 추천하는 건 전체 화면을 공유하는 거예요. 그래야 우리가 볼 수 있을 거예요... 자, 이제 JMP Live를 볼 수 있어요. 걱정하지 마세요. 하지만 데모에 언제 참여하셨는지 기록해 두겠습니다. 데모를 처음부터 다시 시작하세요. 죄송해요, 잠깐만요. 잠깐만요. 음소거로 돌아갈 테니, 원하실 때 다시 시작하세요.
이 흥미로운 새 기능들이 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 먼저, Distribution 플랫폼이 있습니다. JMP의 샘플 데이터 폴더에 있는 캔디바 데이터 세트를 기반으로 생성된 보고서가 있습니다. 칼로리 열을 기반으로 한 연속 분포 하나와 브랜드 열을 기반으로 한 명목 분포 하나를 포함하는 보고서를 게시했습니다. 이제 게시 후 사용자가 빈 너비를 늘리거나 줄이려고 한다고 가정해 보겠습니다.
메뉴로 이동하여 히스토그램 옵션으로 이동한 후 '빈 너비 설정'을 선택하고 원하는 빈 너비를 입력한 후 '확인'을 클릭합니다. 보시다시피, 칼로리 분포에 대한 새 빈 너비가 보고서에 업데이트됩니다. 각 빈과 관련된 개수의 백분율을 확인하려면 메뉴 옵션에서 '개수 표시' 또는 '백분율'을 활성화하면 됩니다.
이제 보고서입니다. 줄기-잎 그림과 같은 추가 플롯을 추가할 수도 있는데, 이는 원시 데이터를 시각화하는 데 매우 유용합니다. 여기서 JMP가 기존 보고서에 줄기-잎 그림을 추가하여 각 칼로리 값의 선행 숫자인 줄기와 후행 숫자인 잎을 보여주는 것을 볼 수 있습니다. 이를 통해 실제 데이터 포인트를 확인하는 동시에 빈도 분포도 파악할 수 있습니다.
특정 값 이하로 떨어지는 데이터의 비율을 확인해야 하는 경우, 누적 분포 함수(CDF) 플롯을 사용할 수 있습니다. JMP는 y축에 누적 백분율을, x축에 칼로리를 표시하는 새로운 그래프를 추가합니다. 예를 들어, 초콜릿 바의 몇 퍼센트가 200칼로리 이하인지 확인할 수 있습니다. 연속형 변수와 같은 분포의 경우, JMP는 다양한 통계 분포를 데이터에 적용하여 어떤 분포와 가장 유사한지 확인할 수 있습니다.
메뉴에서 "정규 적합"을 선택합니다. JMP가 기존 보고서에 표준 편차와 평균을 보여주는 정규 적합 분포 보고서를 추가했고, 기존 보고서에는 분포 곡선도 추가되어 있습니다. 이 분포와 관련된 프로파일러를 활성화할 수도 있습니다. 다른 분포를 보고 싶다면 언제든지 다른 분포, 예를 들어 로그 정규 분포를 활성화할 수 있습니다. 보고서 내에서 이러한 분포를 비교할 수 있습니다.
이제 명목 분포에 대해, 비율을 단일 열로 빠르게 표현하여 어떤 브랜드가 데이터 세트에서 가장 큰 비중을 차지하는지, 가장 작은 비중을 차지하는지 쉽게 파악할 수 있는 시각화가 필요하다고 가정해 보겠습니다. 모자이크 플롯을 활성화할 수 있습니다. JMP Live에서 사용할 수 있는 주요 분포 메뉴 옵션은 다음과 같습니다.
이어서, 다음은 이변량 보고서입니다. Kaggle에서 공포 영화 데이터 세트를 사용하여 생성된 보고서입니다. 실행 시간이 투표 평균에 영향을 미치는지 확인하고자 합니다. 이 보고서에서 히스토그램 테두리를 활성화할 수 있습니다. 이렇게 하면 두 개의 히스토그램이 추가됩니다. 하나는 실행 시간과 관련된 히스토그램을 반영하고, 다른 하나는 오른쪽에 투표 평균과 관련된 히스토그램을 반영합니다.
러닝타임 히스토그램을 보면, 피크는 80분에서 100분 사이입니다. 그 후 짧은 영화와 긴 영화로 갈수록 피크가 점점 줄어듭니다. 이는 영화 길이의 범위와 공통점을 이해하는 데 도움이 됩니다.
계속해서, 투표 평균을 살펴보면 공포 영화가 대부분 혹평을 받지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 많은 공포 영화가 낮은 평점을 받고 있으며, 극소수의 공포 영화만이 높은 평점을 받습니다.
이러한 변수와 관련된 다른 통계 정보를 분석하고 싶다면 요약 통계를 활성화할 수도 있습니다. 적합선(fit line)을 추가할 수도 있습니다. 적합선은 선형 회귀를 정량화하는 데 도움이 됩니다. 여기서 JMP가 산점도에 회귀선을 추가한 것을 확인할 수 있습니다. 아래에서 적합선과 관련된 모든 관련 없는 통계적 세부 정보가 포함된 보고서를 확인할 수 있습니다.
각 Fit Line에는 자체 메뉴 옵션이 있습니다. 신뢰 곡선(Confid Curves)을 켜면 JMP가 두 개의 점선을 추가한 것을 볼 수 있습니다. 이는 주어진 런타임에서 모든 영화의 실제 평균 투표율이 런타임 내에 있다고 95% 신뢰하는 범위를 나타냅니다.
평균에서 폭이 좁아지고, 극단에서는 폭이 넓어지는 것을 알 수 있습니다. 이는 극단에서 불확실성이 낮다는 것을 나타냅니다. 적합선 옆에는 필요한 경우 적합선을 제거하거나 여러 적합선을 추가할 수 있습니다. 이는 이변량(Bivariate) 메뉴와 관련된 주요 메뉴 옵션입니다. 다음으로, 폴에게 일방향(One Way) 플랫폼의 메뉴 옵션 데모를 전달합니다.
Praveena, 고마워요. 여기 또 다른 할로윈 테마 데이터셋이 있습니다. Kaggle에서도 찾은 자료입니다. 사람들이 어떤 사탕이 가장 맛있을지, 아니면 가장 좋아하는 사탕이 무엇인지 투표하는 연구입니다. 두 가지 사탕 중 하나를 선택하게 하고, 그 다음에는 어떤 사탕을 더 좋아하시겠냐고 묻는 방식입니다.
그들은 수많은 비교를 했습니다. 수십만 명의 사람들이 투표했고, 그들이 선택한 것이 우승작으로 간주되었습니다. 이는 승률을 보여줍니다. 이 데이터 세트에는 리세스 피넛버터컵이 있습니다. 초콜릿 캔디 중에서는 리세스 피넛버터컵이 최고입니다. 사실상 84%의 확률로 우승했습니다. 리세스 피넛버터컵과 다른 캔디를 함께 먹었다면, 평균적으로 어떤 캔디를 먹었는지와 관계없이 84%의 확률로 우승했습니다.
초콜릿이 들어가지 않은 사탕 중에서는 스타버스트가 1위인데, 사실상 3분의 2의 확률로 이겼습니다. 초콜릿이 정말 인기 있는 후보인지 아닌지 알아보려고 합니다. 직접 사탕을 만들 계획이시거나 사탕 생산 사업을 하고 계신다면, 이 분석이 초콜릿 기반 사탕을 만들어야 할지, 아니면 초콜릿이 들어간 사탕을 만들어야 할지 결정하는 데 도움이 될 수 있을 것 같습니다.
JMP Live에 추가된 새로운 분석 기능에 대해 자세히 살펴보겠습니다. JMP의 빨간색 삼각형 메뉴도 마찬가지입니다. JMP Live에는 세 개의 점으로 구성된 메뉴 항목이 있는데, 모두 여기 아래에 있습니다. 새로운 통계적 검정 방법, 시각화 등 다양한 기능이 추가되었습니다.
첫 번째 것부터 시작해 볼까요? 이건 분위수 예시입니다. 죄송하지만 통계입니다. 평균, 분산 분석, 또는 통합 t 검정을 추가하고 싶으시다면 보고서에 쉽게 추가할 수 있습니다. 그냥 추가하면 됩니다. 보고서에 이미 해당 기능이 있다면 삭제할 수도 있습니다. 정보가 너무 많은 것 같습니다. 더 이상 필요 없습니다. 보고서에서 삭제할 수도 있습니다. 평균 분석 기능이 있는데, 평균 차이를 보여주는 기능을 추가하면 좋을 것 같습니다.
평균을 비교할 수도 있습니다. 각 쌍을 비교할 수도 있고, 모든 쌍을 비교할 수도 있습니다. 여기에 하위 메뉴가 추가되어 신뢰 분위수를 확인할 수 있습니다. 이 중 일부를 원하지 않으면 끌 수 있습니다. 예를 들어, "각 쌍은 필요 없어"와 같이 비활성화할 수도 있습니다. 모든 쌍을 표시하기 위해 이 기능을 제거해 보겠습니다. 이 모든 옵션을 사용할 수 있습니다. 모든 옵션을 소개하지는 않겠지만, 비모수 검정을 추가할 수 있습니다.
하단에 추가됩니다. 다른 많은 플롯과 마찬가지로 누적 분포 함수(CDF) 플롯을 추가할 수 있으며, 이는 하단에 추가됩니다. 다른 플랫폼의 CDF 플롯과 비슷하게 보입니다. 정규 분위수 플롯을 추가할 수도 있습니다. JMP의 많은 사용자 정의 기능과 마찬가지로, 이제 JMP Live에서도 많은 기능을 사용할 수 있습니다.
여기에 히스토그램을 추가했습니다. 초콜릿이 들어간 사탕과 들어가지 않은 사탕의 분포를 보여줍니다. 완벽한 사탕을 만들고 싶다면, 이러한 One Way 분석이 도움이 될 수 있습니다. 이제 다른 기능인 'Fit to Window'를 추가해 보겠습니다.
JMP Live는 독특합니다. 다른 사람들과 공유하기 위한 것이기 때문에 누가 볼지 통제할 수 있는 부분이 제한적입니다. 누군가는 휴대폰에서 이 보고서를 볼 수 있는데, 휴대폰 화면이 매우 작습니다. 따라서 보고서 크기를 노트북 화면처럼 특정 크기로 조정했는데, 누군가 iPhone이나 휴대폰에서 보면… 창 크기가 너무 작아 보일 수 있습니다. 하지만 이제 이 보고서들은 화면에 맞게 자동으로 크기가 조정됩니다.
회의실 같은 곳에 있는 TV에 이 기능을 켜 놓으면, 여러 모니터를 연결해서 여러 화면에 걸쳐 펼쳐서 볼 수 있고, 잘 작동합니다. 마찬가지로, 이 모든 기능은 세 개의 점 메뉴에 있습니다. "이 크기를 원해"처럼 끌 수 있고, 화면 크기에 상관없이 이 크기가 유지됩니다. 반대로 그래프의 비례가 중요하고 화면 크기에 상관없이 그래프가 더 작아지거나 커질 수 있지만, 그래프의 비율, 즉 종횡비는 그대로 유지됩니다.
다시 켜 보겠습니다. 이 크기 설정을 사용할 때마다 그래프가 해당 크기에 맞춰 줄어들거나 커집니다. 이 기능은 기본적으로 여기까지입니다. 이 기능이 정말 유용할 것 같습니다. 보고서 크기를 조정하거나 "화면에 잘 맞게 어떻게 조정할까?"라는 고민을 하지 않아도 됩니다. 자동으로 처리되기 때문입니다. 이 기능은 Graph Builder와 Control Chart Builder에서만 지원됩니다.
플랫폼은 정말 길고, 어떻게 보면 보고서처럼 페이지를 넘기며 읽어야 하는 것 같습니다. 이런 플랫폼들은 스크롤해서 읽어야 하기 때문에 굳이 다 담을 필요는 없을 것 같습니다. 여러 페이지에 걸쳐 읽어야 하는 플랫폼이죠. 이제 마무리하겠습니다. 저희 프레젠테이션에서 제공하는 자료 중 일부를 소개합니다. 프레젠테이션 웹사이트에서 다운로드하실 수 있습니다. JMP Live에서 분석 기능을 강화하는 방법에 대한 프레젠테이션을 시청해 주셔서 감사합니다. 저희처럼 여러분도 이 기능들에 대해 기대해 주시기를 바랍니다.
