Hallo, ich bin John Powell, Softwareentwicklungsmanager im JMP-Team. Ich werde darüber sprechen, wie JMP eine neue Dimension erreicht. Damit meine ich nicht, dass wir weitere Variablen hinzufügen. Das können wir schon länger mit Blasendiagrammen, Streudiagrammmatrizen und Profilern, die mehrere Dimensionen verarbeiten können. Ich komme gleich zur Sache.
Worüber ich aber sprechen werde, ist diese dritte Dimension. Damit meine ich die Technologie, mit der wir bestimmte Dinge dreidimensional darstellen, anstatt nur zweidimensionale Objekte. Die Kunst dabei ist, etwas auf einem flachen Bildschirm dreidimensional wirken zu lassen.
Um auf einem Flachbildschirm Tiefenwahrnehmung zu erzeugen, orientiert man sich im Grunde daran, wie Menschen Dinge in der realen Welt wahrnehmen. Ein Blatt Papier beispielsweise besteht nur aus flachen Bildern. Ein Raum hingegen ist dreidimensional: vorwärts, rückwärts, oben, unten, links und rechts. Betrachtet man Gegenstände im Raum, sieht man, dass sie je nach Lichteinfall Schattierungen aufweisen. Das ist eine Möglichkeit, Menschen zu täuschen und ihnen vorzugaukeln, dass etwas auf einem Flachbildschirm dreidimensional ist.
Ein weiterer Effekt ist, dass Objekte in der Nähe viel größer wirken als weiter entfernte. So können wir auf einem flachen Bildschirm einen dreidimensionalen Eindruck erzeugen. Diese Verdeckung – vereinfacht gesagt, wird genutzt, um Objekte in der Nähe auszublenden und die dahinterliegenden Objekte zu verdecken. All diese und weitere Techniken in der 3D-Welt sorgen dafür, dass Sie in unseren 3D-Darstellungen den Eindruck gewinnen, ein dreidimensionales Objekt zu betrachten.
Ich werde hauptsächlich über das 3D-Streudiagramm bzw. die 3D-Streudiagramm-Plattform in JMP sprechen. Hier ist ein Beispiel dafür in JMP. So sieht es im Prinzip am Beispiel der Irisblüten aus. Es gibt drei verschiedene Blütenarten, die in unterschiedlichen Farben dargestellt werden. Diese Farbinformationen sind in der Datentabelle selbst kodiert.
Unten zeige ich die Kelchblattbreite und -länge. Vertikal ist die Blütenblattlänge dargestellt. Man kann all diese Kugeln dreidimensional sehen. Sie wirken zunächst flach. Sobald man sie bewegt, erkennt man, dass sie tatsächlich dreidimensional sind. Wie erreicht man das in JMP?
Sie gehen zum Menü „Diagramm“ und wählen dort „Streudiagramm 3D“. Es öffnet sich ein Dialogfeld, das so aussieht. Sie geben drei y-Spalten ein. Genau diese verwende ich in diesem Beispiel. Anschließend klicken Sie auf „OK“. Wenn Sie die JMP Live-Version veröffentlichen, sieht das Diagramm genauso aus. Ziel ist es, die Darstellung in JMP zu vereinheitlichen und das Diagramm interaktiv zu gestalten. Ich kann Ihnen das nicht auf einer Folie zeigen, aber ich zeige es Ihnen später. Lassen Sie mich kurz darauf zurückkommen und erklären, was ein Streudiagramm 3D ist und wofür es gut ist.
Es eignet sich hervorragend zur Veranschaulichung von Daten mit realen Konzepten wie vorne, hinten, links, rechts, oben und unten und somit mit Tiefeninformationen. Nicht alle Daten sind so. Es gibt auch abstrakte Daten. Diese lassen sich gut dreidimensional betrachten. In drei Dimensionen können Muster erkannt werden, die auf Ebenen entlang einer der Achsen nicht sichtbar sind.
Hier ist ein Beispiel. Wenn man direkt entlang der x-Achse schaut, sieht man kein Muster, aber wenn man das Bild dreht und es aus diesem bestimmten Winkel betrachtet, sieht man, dass sie gewissermaßen entlang einer Ebene ausgerichtet sind, die mit keiner Achse übereinstimmt.
Ein weiterer Vorteil von 3D-Darstellungen ist, dass man beim Drehen Cluster erkennt, die bei frontaler Ansicht möglicherweise nicht sichtbar sind. Wofür ist 3D sonst noch nützlich? Wenn man 2D-Diagramme vergleicht, beispielsweise mehrere 2D-Diagramme über verschiedene Zeiträume hinweg, kann man dies tun.
Die untere Achse links zeigt die Zeit an. Dort sind 3D-Diagramme zu sehen, die sich im Zeitverlauf von hinten nach vorne entwickeln. Anstelle der Zeit könnten hier auch verschiedene Produktionsstandorte dargestellt werden, deren 2D-Diagramme Sie untersuchen möchten.
Hier ist ein weiteres Beispiel: Sie haben beispielsweise mehrere Messwerte in einem zweidimensionalen Raster aus Punkten. X und Y bilden das Raster, und „Messwert“ ist der Messwert, den Sie in diesem Raster vornehmen. Auf der rechten Seite sehen Sie, dass einige Punkte sehr hohe Messwerte aufweisen, während die übrigen Werte relativ niedrig liegen. Diesen Effekt können Sie auch in der dreidimensionalen Darstellung beobachten.
Die Frage ist: Warum gerade jetzt? Warum hat es so lange gedauert, bis wir das fürs Web implementiert haben? Ich komme gleich darauf zurück. Warum haben wir so lange mit der Unterstützung gewartet? Nun, es ist eine etwas längere Geschichte, und ich möchte Sie vorwarnen: Unser Ansatz war schon immer, die Unterstützung von Funktionen zu priorisieren, die von den meisten Nutzern häufig verwendet werden. Wir möchten Ihnen so früh wie möglich einen möglichst großen Funktionsumfang bieten.
Streudiagramme in 3D gehören zu den wenigen Funktionen, die nicht von allen JMP-Nutzern verwendet werden, sondern nur von bestimmten Nutzergruppen. Um die Statistikkultur im gesamten Unternehmen zu verankern, muss JMP Live interaktive Berichte unterstützen, die eine vielfältige Belegschaft ansprechen – nicht nur Ingenieure und Wissenschaftler, sondern auch Mitarbeiter aus Marketing, Finanzen usw.
Einige JMP Live-Nutzer haben andere Visualisierungserwartungen als Fachbereiche für Naturwissenschaften und Ingenieurwesen. Wir unterstützen bereits die meisten Funktionen, die von den meisten Nutzern häufig verwendet werden. Wir haben die Unterstützung für 3D-Streudiagramme und einige weitere Funktionen hinzugefügt, die von einigen unserer Nutzer gelegentlich verwendet werden, wie z. B. Mehrfachantwortdaten in Histogrammen und lokale Datenfilter.
Statistische Prozesskontrolle umfasst Prozessprüfung, Regelkarten, Warnungs-Priorisierung und Umgebungsüberwachung. Wir haben viele neue Profiler hinzugefügt, insbesondere in den Zuverlässigkeitsplattformen. Menüs mit roten Dreiecken sind exklusiv in JMP Live verfügbar und bieten JMP Live-Nutzern mehr Kontrolle über die angezeigten Daten.
JMP Live unterstützt außerdem Diagramme und Tooltips (in JMP auch als Graphlets bekannt), Wortwolken zur Textverarbeitung und Kreisdiagramme. Kreisdiagramme sind allseits beliebt – nicht unbedingt bei Statistikern, aber in der Geschäftswelt sehr gefragt. Mit JMP Live steht diese Funktion allen Mitarbeitern im Unternehmen zur Verfügung. Viele Anwender schätzen die Kreisdiagramme und die zahlreichen weiteren Verbesserungen, auf die ich hier nicht näher eingehen werde.
Ich wollte noch anmerken, dass dies nicht die einzige Neuerung in dieser Version ist. Es gibt noch viele weitere Verbesserungen, und es ist an der Zeit, auch diese umzusetzen, da wir mit JMP Live ein breiteres Publikum erreichen und dieses ebenfalls ansprechen möchten.
Mit dieser neuen Version finden Sie Videos, Blogbeiträge und Live-Demonstrationen zu allen Funktionen. Probieren Sie sie doch einfach selbst aus! Damit endet dieser kleine kommerzielle Exkurs von Scatterplot 3D. Nun zurück zum Thema.
Ich möchte sicherstellen, dass Sie alle Funktionen dieser 3D-Streudiagramm-Plattform verstehen. Sie bietet weit mehr als nur die Visualisierung von drei oder mehr Variablen und verfügt über zahlreiche Funktionen, die sich auf verschiedene Benutzeroberflächen verteilen. Ich werde diese ausführlich erläutern, beginnend mit den verschiedenen Möglichkeiten zur Anpassung und Steuerung von Streudiagrammen in 3D, da diese an mehreren Stellen und in der JMP-Benutzeroberfläche angeboten werden.
Wir beginnen mit dem Startdialog, den ich Ihnen bereits gezeigt habe, aber nicht näher erläutert habe. Neben den drei Y-Spalten im 3D-Raum können Sie eine Gewichtung hinzufügen, die die Größe, Häufigkeit und Farbgebung der Kugeln steuert. Die zuvor gezeigte Farbgebung stammte aus der Tabelle. Sie kann aber auch von einer Variablen abhängen. Wenn ich beispielsweise die Spezies angebe und diese in der Tabelle nicht als Farbvariable verwendet wird, wird die Farbe anhand der Spezies bestimmt. Sie könnten sogar eine kontinuierliche Variable verwenden, die die Farbgebung beeinflusst.
Als Nächstes sehen wir natürlich die Menüoptionen mit dem roten Dreieck. In der 3D-Streudiagramm-Plattform von JMP gibt es davon zahlreiche. Man kann damit Linien von den Punkten im Diagramm aus ziehen, Punkte verbinden, normale Konturellipsoide um Cluster herum anzeigen lassen, nichtparallele Dichtekonturen darstellen und Hauptkomponenten berechnen. Es gibt noch einiges mehr, aber ich werde hier nicht auf jede einzelne Funktion eingehen.
Als Nächstes gibt es ein Kontextmenü (Rechtsklick). Wenn Sie sich ein 3D-Diagramm ansehen und mit der rechten Maustaste klicken, öffnet sich dieses Menü. Falls Sie eine Farbrolle festgelegt haben, können Sie hier die Legende ein- oder ausblenden. Die Option „Zurücksetzen“ setzt die Einstellungen zurück. Im nächsten Schritt zeige ich Ihnen den Einstellungsdialog. Dort finden Sie die Option „Rahmen hervorheben“. Diese Option ist relevant, wenn Lichtquellen und ähnliches angezeigt werden. Außerdem können Sie die Wand- und Hintergrundfarbe anpassen, um Ihr Diagramm optisch ansprechender zu gestalten oder die Daten besser hervorzuheben.
Schließlich gibt es in JMP noch eine Hardwarebeschleunigungsoption, die standardmäßig deaktiviert ist. Wenn Sie sie aktivieren, verbessert sich die Leistung. Dann gibt es noch ein paar weitere Funktionen, die Sie selbst ausprobieren können. Dort haben Sie die Einstellungen gesehen. Sie finden sie im Kontextmenü (Rechtsklick oder Strg-Taste). So sehen sie aus.
Es ermöglicht Ihnen, Wände, Achsen, Raster und den Rahmen zu aktivieren oder zu deaktivieren. Der Rahmen ist einfach ein dünner Rahmen, der den gesamten Grafikbereich umgibt. Kamerasteuerung ist in 3D unerlässlich, da Sie hineinzoomen, verschiedene Perspektiven anzeigen, drehen usw. können müssen. Das ist ebenfalls wichtig.
Bei Markern können Sie nun zahlreiche Eigenschaften festlegen, darunter die Markergröße, die Qualität (die die Darstellung beeinflusst) und die Transparenz, die den Blick auf die dahinterliegenden Daten ermöglicht. Außerdem lassen sich Textgröße und Linienbreite anpassen. Die Textgröße bestimmt die Achsenbeschriftungen, die Linienbreite die angezeigten Gitternetzlinien.
Ich erwähnte bereits, dass man bestimmte Dinge direkt in der Datentabelle festlegen kann, wie zum Beispiel die Markierungsformen, die dreieckigen Markierungsformen hier, die roten und grünen. Die Farbe ist dort ebenfalls eingebettet, und dieses kleine maskenartige Element dient der Sichtbarkeitseinstellung.
Es gibt auch eine Ausschlussoption, die ich hier nicht gezeigt habe. Diese kann jedoch in der Datentabelle festgelegt und in den 3D-Grafikbeschriftungen dargestellt werden. Zeilenbeschriftungen können aktiviert werden. Einzelne Zeilenbeschriftungen. So sieht die gelbe Markierung dort aus. Sie bedeutet, dass beim Anzeigen des Punktes eine Beschriftung daneben erscheint. In diesem Fall ist sie nach der Spezies beschriftet.
Natürlich muss man sich umsehen können. Dadurch wirkt die 3D-Darstellung viel besser und man versteht die Zusammenhänge viel besser. Ich zeige es Ihnen gleich. Sie müssen die Ansicht drehen können. Sie müssen hinein- und herauszoomen und die Ansicht auf den Achsen verschieben können. Das ist besonders hilfreich, wenn Sie etwas genauer betrachten möchten.
Natürlich gibt es das Dateimenü, mit dem Sie interaktives HTML exportieren können, um interaktive 3D-Diagramme im Web darzustellen, oder in JMP Live veröffentlichen, wo Sie ebenfalls 3D-Diagramme im Web sehen können. Es gibt auch eine Reihe von Exportoptionen für statische Bilder, die jedoch für 3D-Grafiken wenig hilfreich sind.
Dies ist unser erster Schritt in die dritte Dimension. Wie bereits erwähnt, betreten wir diese Dimension. Sie ist recht komplex, da die Rendering-Techniken völlig anders sind. Aus diesem Grund mussten wir den Umfang unserer Möglichkeiten mit Scatterplot 3D einschränken. Hier einige Beispiele: Zunächst mussten wir die Möglichkeit schaffen, Koordinaten in drei verschiedenen Systemen und auf drei verschiedenen Achsen zu verwenden.
Diese Kamerasteuerung ist unerlässlich, um sich in der Szene umzusehen und die Ansicht zu drehen. Auf dem Desktop verwenden wir die Maus, auf dem Smartphone die Maus. Da wir Mobilgeräte unterstützen, nutzen Sie Wisch- und Zoomgesten, wie Sie es von einem Mobilgerät gewohnt sind.
In 2D muss man sich nicht groß darum kümmern, Objekte am Fensterrand abzuschneiden. Das passiert automatisch, denn alles, was man in ein Fenster zeichnet, wird nicht angezeigt. In 3D hingegen, da man sich um Objekte außerhalb der 3D-Szene drehen kann, müssen diese am Rand abgeschnitten werden. Andernfalls wären sie beim Drehen weiterhin sichtbar, was wir vermeiden wollen.
Wir müssen außerdem die Wände und die Gitterlinien während der Rotation ausblenden, damit sie die Daten nicht verdecken. Das ist sehr wichtig, aber schwierig umzusetzen. Die Kollisionssichtbarkeit von Hintergrund, Wänden, Achsen, Gitter und Rahmen muss den JMP-Funktionen entsprechen. Sobald man sie zeichnen kann, ist das relativ einfach: Sichtbarkeit und Farben festlegen. Das haben wir also erledigt.
Wie bereits erwähnt, bieten sie vielfältige Funktionen und verschiedene Darstellungsoptionen. Größe, Farbe, Form und Transparenz machen sie komplex genug. Wir unterstützen all diese Punktoptionen, bieten aber – zumindest noch – keine Möglichkeit, diese im Browser zu ändern.
Hardwarebeschleunigung. Dafür gibt es keine separate Einstellung, denn wenn Ihr Browser dreidimensionale Grafiken unterstützt – und die meisten tun das heutzutage –, wird die Hardwarebeschleunigung automatisch aktiviert, und Sie sollten sie nicht deaktivieren, da dies die Leistung nur verringern würde.
Leider ist einer der größten Bereiche, die wir in JMP Live nicht unterstützen, dass wir diese Funktion in zukünftigen JMP-Versionen priorisieren möchten. Dazu benötigen wir Ihr Feedback, um Ihre Wünsche zu berücksichtigen. Im Menü mit dem roten Dreieck (siehe Abbildung) fehlen beispielsweise Hilfslinien, Verbindungspunkte, Hauptkomponenten sowie Flächen wie Ellipsoide und Konturen. Auch Zeilenbeschriftungen in Tabellen sind nicht verfügbar, da es etwas umständlich ist, innerhalb der Punktdarstellung vollständigen Text einzugeben.
Das Zoomen entlang der Achsen wird nicht unterstützt. Wenn Sie vor dem Export oder der Veröffentlichung in JMP Live in die Achsen gezoomt oder den Bildausschnitt verschoben haben, wird dies unterstützt. Tooltips und die Auswahlfunktion sind in dieser Version noch nicht enthalten, wir gehen jedoch davon aus, dass wir zumindest Tooltips im Wartungsrelease unterstützen können.
Was passiert, wenn eine Funktion nicht unterstützt wird? Das ist genauso wie bei unseren 2D-Diagrammen, wo wir ebenfalls Funktionen verwenden, die wir noch nicht unterstützen. Der Plot – in diesem Fall der interaktive 3D-Plot – wird durch einen Screenshot ersetzt. Außerdem wird dem JMP-Protokoll eine Meldung hinzugefügt, die angibt, welche nicht unterstützte Funktion verwendet wird. So können Sie sich an den technischen Support wenden und mitteilen: „Ich wünsche mir diese Funktion dringend. Der Name der Funktion ist direkt im Protokoll vermerkt, sodass Sie sie einfach anfordern können.“ Alternativ können Sie auch die Wunschliste verwenden.
Wir ermutigen Sie ausdrücklich, diese Funktionen anzufordern. Wie bereits erwähnt, priorisieren wir die Projekte anhand Ihres Feedbacks. Das ist einer der Gründe, warum die Entwicklung der 3D-Funktion so lange gedauert hat. Wir haben sehr viel Feedback zu den 2D-Elementen erhalten, die jeder nutzt. Die 3D-Funktion ist nun verfügbar, und wir hoffen, in Zukunft weitere Funktionen hinzufügen zu können.
Ich denke, jetzt ist der Moment gekommen, auf den Sie alle gewartet haben. Ich hatte ja angekündigt, Ihnen einige Demos zu zeigen, denn wenn man sich ein statisches 3D-Diagramm ansieht, ist es wirklich schwer zu verstehen, was man da eigentlich sieht. Ich schalte jetzt mal auf JMP Live um. Hier sehen Sie JMP Live im Vollbildmodus.
Um Ihnen einen Vergleich der 3D-Darstellung auf einem Flachbildschirm zu zeigen, verwenden wir hier links für diesen Datensatz den kleinen Teich als Konturdiagramm. Wir zeigen im Grunde nur die Tiefe an verschiedenen Stellen im Teich an, wobei Rot die flachen und Blau die sehr tiefen Bereiche darstellt. Anhand der Kontur können Sie sich das recht gut vorstellen.
Wenn man sich das Streudiagramm im Stillstand ansieht, bekommt man nicht wirklich eine Vorstellung von der Tiefe, aber sobald man es dreht und es im Web angezeigt wird... Es mag aufgrund der Videoaufnahme etwas ruckelig sein, aber wenn Sie es selbst ausprobieren, wird es schön flüssig sein.
Wenn man das Bild dreht, erkennt man sogar die Unebenheiten und Erhebungen am Teichgrund. Ich finde, das ermöglicht eine noch bessere Tiefenwahrnehmung als die Farben im Konturdiagramm, aber ich bin da vielleicht etwas voreingenommen. Das ist zwar kein besonders ausgefeiltes Beispiel, aber ich wollte zeigen, dass selbst in 3D leichtes Jittering sinnvoll sein kann, wenn man die Punkte auf der linken Seite nicht bewegt. Hier sieht man zum Beispiel, dass alle Punkte auf der weiblichen Ebene ausgerichtet sind. Wenn ich das Bild drehe und direkt auf die männliche Ebene schaue, liegen die Punkte zwar alle übereinander, verdecken sich aber gegenseitig. Das ist der sogenannte Okklusionseffekt.
Damit das Bild direkt nach der Veröffentlichung gut aussieht, können Sie die Punkte leicht verschieben, indem Sie sie links und rechts von der Ebene bewegen. Auf der rechten Seite sehen Sie, wie die Punkte um die weibliche und die männliche Ebene verschoben sind, sodass sie sich nie überlappen – es sei denn, sie überlappen sich nur unter einem bestimmten Winkel, nicht aber bei frontaler Betrachtung.
Um auf den Iris-Datensatz zurückzukommen: Wie bereits erwähnt, handelt es sich hierbei um Blüten verschiedener Arten. Mit diesem Diagramm sowie anderen Darstellungen, die wir gerne mit JMP erstellen, wollte ich zeigen, dass die Selektionsspiegelung zwischen Diagrammen eine besondere Stärke von JMP darstellt.
Wenn ich hier im Dashboard auf das bivariate Diagramm klicke, werden die Punkte in der 3D-Ansicht hervorgehoben: Teehaus, Sommerblau und Sommergrün. Es handelt sich um dieselben Punkte, die auch in der 2D-Ansicht und in der unten stehenden Verteilung hervorgehoben sind. Wenn ich auf die Verteilung klicke, werden die Punkte ebenfalls im 3D-Diagramm hervorgehoben.
Ich glaube, ich habe es schon erwähnt, aber die Farben, die Sie sehen, stammen aus der Datentabelle. Sie sind für jede einzelne Art separat aufgeführt. Der Datensatz umfasst meines Wissens 150 Zeilen, daher sehen Sie diese hier. Dies ist ein kleines Testbeispiel, um zu zeigen, was passiert, wenn Sie verschiedene Markierungsformen auswählen. Es gibt 32 vordefinierte Markierungsformen, die hier angezeigt werden.
Das Besondere an der 3D-Darstellung von Markierungsformen ist, dass diese auch bei Drehung der Ansicht nach vorne zeigen sollen. Sie sind immer gut sichtbar und weisen nach oben. Beispielsweise sollen sie weiterhin nach oben zeigen. Wenn Sie sich diesen Pfeil hier ansehen, der nach oben zeigt, und wir die Ansicht umdrehen würden, würde er relativ zum Betrachter immer noch nach oben zeigen. Das ist wichtig, wenn Sie Objekte betrachten, bei denen die Markierungsformen eine entscheidende Rolle spielen.
Dies ist der Datensatz mit den Diamanten, den viele von Ihnen vielleicht schon in anderen Demos gesehen haben. Er gehört zu unseren Standardbeispielen. Ich verwende ihn gerne für dieses Beispiel, da ich zeigen möchte, dass die Markierungsformen hier anhand der Farbvariable gezeichnet werden.
Um dieses Beispiel vorzubereiten, musste ich den entsprechenden Datensatz verwenden. Die Farbvariable ist mit den Buchstaben D, E, F bis K kodiert. Ein strahlend weißer, klarer Diamant entspricht beispielsweise D, während ein leicht bräunlicher Diamant mit K dargestellt wird. Ich habe dies natürlich etwas übertrieben dargestellt, um den Unterschied im Diagramm besser zu verdeutlichen. Man sieht, dass diese Buchstaben in der Grafik alle vier Kriterien – Reinheit, Karat, Gewicht und Schliff – sowie die Farbe repräsentieren. Die Farbe ist sowohl in der Farbe als auch in der Form kodiert. Anstelle von Diamantformen, Punkten oder Kreisen werden hier also verschiedene Zeichen angezeigt.
Dies ist ein umfangreicherer Datensatz. Er umfasst etwa 29.000 Zeilen und enthält sehr viele Daten. Es handelt sich um die Flugverspätungen verschiedener Fluggesellschaften. Die Daten umfassen praktisch jeden Tag des Jahres. Die Daten sind nach Wochentag farblich gekennzeichnet. Auf den beiden unteren Achsen sind Monat und Tag des Monats dargestellt. Sie können alle diese Punkte sehen.
Einer der Gründe für die Erstellung solch komplexer Grafiken war, zu zeigen, dass die Geschwindigkeit – wie bereits erwähnt – bei der Videowiedergabe auf Ihrem Bildschirm möglicherweise nicht optimal ist, aber selbst im Web, wo die Darstellung tendenziell etwas langsamer ist als auf Desktop-Bildschirmen, recht flüssig läuft. Das liegt daran, dass die Webtechnologie für die 3D-Darstellung sehr leistungsstark ist.
Ich möchte hineinzoomen, und ein Webstandard sieht vor, dafür das Mausrad zu verwenden. Wir haben das für 3D-Streudiagramme implementiert, und Sie können sehen, dass diese Punkte transparent sind.
Ich habe noch ein Beispiel mit Flugverspätungen. Hier werden die Punkte anhand der Verspätung skaliert. Je länger die Verspätung oder der Durchschnitt an diesem Tag, desto größer die Kugel. Ich habe Ihnen schon einmal Kugeln gezeigt, aber nicht so viele. Das sind wirklich viele. Wenn ich sie drehe, ist die Bewegung schön gleichmäßig.
Beim Hineinzoomen sehen Sie, wie komplex diese Kugeln sind. Sie sind in unzählige kleine Dreiecke unterteilt, um eine schöne, glatte Optik zu erzielen. Außerdem wurden Lichteffekte und Schattierungen verwendet, die ich bereits erwähnt habe, um ihnen einen dreidimensionalen Eindruck zu verleihen. Falls Sie die Daten der Titanic-Passagiere noch nicht kennen – es handelt sich um eine Stichprobe, die Aufschluss darüber gibt, was geschah und ob Menschen überlebt haben oder nicht –, hier einige Informationen dazu.
In diesem Beispiel markiere ich farblich, ob die Überlebenden überlebt haben. Die Größe der Markierungen richtet sich nach dem Fahrpreis, den sie für die Schiffsreise bezahlt haben. Ich habe auch die Hintergrundfarben angepasst, damit Sie sehen können, wie das die Datendarstellung verbessern könnte. Wie bei den anderen Beispielen geht es auch hier ziemlich schnell. Ich weiß nicht mehr genau, wie viele Personen es waren. Ich glaube aber, es waren mehr als tausend. Es gibt dort viele Datenpunkte.
Sie sind alle gleich groß und kugelförmig. Mit diesem direkten Vergleich möchte ich verdeutlichen, dass wir die Zoom- und Verschiebungsachse berücksichtigen, wie ich bereits erwähnt habe. Genau das habe ich hier rechts umgesetzt. Dort sieht man nach dem Heranzoomen der Passagiere nur die Passagierklassen eins und zwei und anschließend die Altersvariable, die den Bereich von 20 bis 50 Jahren zeigt – allerdings nicht alle Altersgruppen.
Sie können in diesen Bereich hineinzoomen und sehen, was ich vorhin schon erwähnt habe: die Möglichkeit, die Punkte am Rand der Szene abzuschneiden. Ich zoome jetzt hinein, damit Sie sehen, wie das am Rand aussieht. Zunächst einmal sehen Sie keine Punkte, die komplett außerhalb dieses Datenrasters liegen, da diese abgeschnitten sind. Einige befinden sich ziemlich genau am Rand. Wenn ich noch weiter hineinzoome, sehen Sie, dass sie tatsächlich durch die Kugel hindurch abgeschnitten sind, da sich diese Kugel genau am Rand des Datensatzes befindet, den wir gerade anzeigen. Das ist nicht ganz einfach, aber die Webtechnologie macht es möglich.
Zurück zum Datensatz mit den Diamanten. Dieses Beispiel zeigt, wie die 3D-Darstellung auf den lokalen Datenfilter reagiert. Viele schätzen diesen Filter, da er die Untersuchung der tatsächlichen Dateninhalte erleichtert. Angenommen, ich möchte mir nur VS2 ansehen. Ich kann auf VS2 klicken, und im Datensatz werden nur die Diamanten von VS2 angezeigt.
Ich sollte erwähnen, dass die Kugeln hier die Größe widerspiegeln, die ich anhand des Karatgewichts ermittelt habe, und die Farbgebung basiert auf dem Preis. Die dunkleren Grüntöne stehen für teurere Diamanten. Eine weitere Funktion, die ich zeigen möchte, ist die Möglichkeit, das Gerät zu drehen, während man etwas betrachtet. So kann ich nebenbei etwas trinken und habe die Hände frei.
Im Prinzip können Sie sogar während der Anzeige weiter filtern und die neu hinzukommenden Punkte verfolgen. Es gibt hier auch einen stufenlosen Preisfilter. Angenommen, ich möchte keine 10.000 Dollar für einen Diamanten ausgeben. Ich möchte nur sehen, was im Datensatz verfügbar ist. Ich kann bis etwa 4.000 Dollar filtern. Wenn ich über 1.000 Dollar ausgeben möchte, vielleicht 2.000 Dollar, werden mir alle Diamanten in dieser Preisklasse angezeigt.
Wenn man sich drehen kann, braucht man natürlich auch die Möglichkeit, die Drehung anzuhalten. Wir haben außerdem die Option hinzugefügt, die Ansicht zurückzusetzen oder zur Vorderansicht zu wechseln. JMP ist meines Wissens über einige Tastenkombinationen erreichbar, aber da viele unserer Nutzer JMP nicht kennen, wollte ich es ins Menü aufnehmen, um den Zugriff auf diese Funktionen zu vereinfachen.
Ich habe ja schon von Lichtquellen gesprochen, und man kann auch farbige verwenden. Ich habe das im Dezember gemacht, und wir haben hier nicht viel Schnee, aber ich komme aus einer Gegend, wo es viel schneit. Wenn man schöne Lichter hätte – hier ein rotes Licht links, ein grünes rechts und ein blaues, das von unten nach oben scheint –, dann sähe das dreidimensional so aus. Es sind einfach drei sehr große Punkte, die einen Schneemann darstellen sollen.
Dieses Beispiel habe ich in der JMP-Benutzercommunity von Craig Hales gefunden. Craig Hales ist der Entwickler, der vor vielen Jahren die 3D-Funktionalität für Streudiagramme in JMP eingeführt hat. Das Beispiel veranschaulicht, wie man mithilfe eines lokalen Datenfilters in eine hohle Struktur hineinsehen kann. Ich fand das einen sehr guten Anwendungsfall.
Wenn ich den lokalen Datenfilter ändere, sehen Sie hier eine Art Hohlraumstruktur. Ich denke, ich sollte mir das genauer ansehen. Sie können hineinsehen. Außerdem können Sie Daten mit einem lokalen Datenfilter segmentieren, indem Sie die beiden Steuerelemente einfach nah beieinander bewegen. Wenn Sie das genauer untersuchen möchten, hören wir jetzt auf zu drehen. Ich kann hineinzoomen und Ihnen die Struktur zeigen.
Zum Schluss möchte ich Ihnen ein Beispiel zeigen, das meiner Meinung nach hervorragend verdeutlicht, wofür 3D-Darstellungen gut sind. Wie bereits erwähnt: Wenn Sie über echte 3D-Daten verfügen, ist die Verwendung eines 3D-Diagramms sinnvoll. Genau das ist hier der Fall. Ich habe diese Information ebenfalls aus der JMP-Benutzergemeinschaft, als Peter Polito einen Blogbeitrag über das Add-in „Well Trace“ verfasste.
Tatsächlich steht es hier in den Kommentaren. Ich habe ein Plugin dafür. Sobald du Zugriff darauf hast, werde ich es auf JMP Public veröffentlichen, um es zugänglich zu machen. Du wirst dann den Link zu seinem Blog sehen.
Er arbeitete auf einer Ölplattform und ist einer unserer Systemingenieure. Sein Ziel war es, die Leistungsfähigkeit von JMP zu demonstrieren, indem er ein Add-in entwickelte, das den Weg eines Bohrwerkzeugs berechnet, das nach dem Bohren in das Bohrloch abgesenkt wird und anschließend überprüft, ob die geplante Bohrtiefe erreicht wurde.
Eine Sache, die ich aus seinem Blog gelernt habe, war, dass diese Ölbohrlöcher normalerweise nicht senkrecht nach unten verlaufen. Dieses hier macht einen richtigen Bogen und liegt unter dem Meeresboden. Das hat mich überrascht. Ich habe den Hintergrund so eingefärbt, wie ich mir den Meeresboden vorstelle, dadurch kommen die Farben auch besser zur Geltung.
Ich habe die Abweichung der Tiefe von den erwarteten Werten in der Farbskala sowie die Größe der Markierungen bzw. der Datenpunkte grafisch dargestellt. Wenn man in den Bereich um 2000 Einheiten hineinzoomt, sieht man die Abweichung. Weiter unten, etwa bei 9000 Einheiten unter dem Meeresboden, gab es ebenfalls eine Abweichung. Vielen Dank an Peter für dieses Beispiel, denn es zeigt sehr gut, wann ein 3D-Streudiagramm sinnvoll ist. Das war's mit der Demo.
Ich wechsle kurz zurück zu meiner Präsentation. [unverständlich 00:32:04] Präsentation. Vielleicht sollte ich das tun. Weiter zur nächsten Folie. Hier sind Ihre Fragen. Normalerweise bittet man im Publikum um Fragen. In diesem Fall wird die Präsentation aufgezeichnet. Bitte hinterlassen Sie Ihre Fragen in den Kommentaren oder kontaktieren Sie den technischen Support von JMP.
Wie bereits erwähnt, können Sie Ihre Funktionswünsche gerne der Wunschliste hinzufügen. Ich habe eine Frage an Sie, oder besser gesagt, eine Bitte: Wünschen Sie sich die Unterstützung eines weiteren 3D-Diagramms, ähnlich dem 3D-Oberflächendiagramm in JMP Live, oder bevorzugen Sie eine Erweiterung der Funktionalität des 3D-Streudiagramms? Ich habe einige Funktionen ausgelassen, und falls Ihnen diese wichtig sind, würden wir sie gerne in einer zukünftigen Version implementieren. Damit sind meine Folien und meine Präsentation beendet. Vielen Dank fürs Zuschauen.
