L'interattività è sempre stata una caratteristica chiave di JMP che consente la scoperta attraverso l'esplorazione dei dati e la generazione di report. Trasforma colonne tieniti "nel flusso" durante l'esplorazione iniziale. Le funzioni interattive nei report, come il brushing e il collegamento di selezione tra tabelle e report, ti consentono di continuare a porre domande durante l'analisi. Il Filtro dati locale e Commutatore di colonne snellire questo processo, consentendo di suddividere in modo interattivo o modificare le variabili di analisi senza dover ricreare un report. JMP 12 introduce il filtro di selezione, che migliora ulteriormente il processo di generazione di report interattivi filtrando una serie di grafici o report in base alla selezione eseguita in un altro set di grafici.
Filtri dati
Figura 1: un filtro dati locale controlla il sottoinsieme per un singolo report
I filtri dati sono comunemente usati per esplorare sottoinsiemi di dati in base a criteri specifici. Come mostrato nella Figura 1, il filtro dei dati locali in JMP fornisce interfacce per filtrare i dati in base ai valori in una o più colonne. L'utilizzo di un filtro dati locale consente di esplorare sottoinsiemi di dati all'interno di un determinato report senza influire sulla tabella dei dati di origine o su altri report che dipendono dalla stessa tabella. Gli scenari di flusso di lavoro comuni spesso implicano più analisi collegate tra loro. Ad esempio, potresti voler vedere una distribuzione dei valori in una colonna prima di decidere quale sottoinsieme analizzare. Nelle versioni precedenti di JMP, questo processo poteva essere eseguito manualmente creando tabelle di sottoinsiemi e più report. L'approccio manuale può comportare la creazione di un numero elevato di finestre per tabelle e report di dati, richiedendo una maggiore contabilità mentale per comprendere l'analisi. Con lo scripting JSL, sarebbe possibile semplificare il processo e fornire una presentazione del flusso di lavoro più coesa. Utilizzando i filtri di selezione in JMP 12, questo tipo di flusso di lavoro può essere configurato in modo interattivo all'interno di JMP e salvato per uso futuro e condivisione con i colleghi.
Filtri di selezione
Figura 2: la selezione nella Treemap determina i dati da analizzare nel report di Oneway
I filtri di selezione sono simili ai filtri di dati locali, ma utilizzano uno o più grafici al posto dell'interfaccia di filtro tradizionale. Anziché utilizzare il collegamento di selezione per condividere lo stato di selezione con la tabella di dati e altri report, un filtro di selezione utilizza uno stato di selezione privato indipendente dalla tabella di dati e da altri report. Questa selezione privata viene quindi utilizzata per determinare quali righe includere nel grafico filtrato. La Figura 2 mostra l'uso di una treemap come filtro per un'analisi di Oneway. La mappa dei tre mostra tutti i dati, mentre il report di Oneway viene filtrato per mostrare solo le righe selezionate nella treemap. Come nel caso del filtro dati tradizionale, se nel filtro non viene selezionato nulla, tutti i dati verranno visualizzati nella piattaforma filtrata.
Figura 3: due grafici a filtri forniscono diversi modi per selezionare e visualizzare il sottoinsieme di interesse.
I filtri di selezione non si limitano all'utilizzo di un singolo grafico all'interno del filtro o di un singolo report che viene filtrato. La figura 3 illustra l'uso di due piattaforme all'interno dello stesso filtro di selezione. La mappa fornisce un modo per selezionare singoli stati, mentre l'istogramma regione fornisce un modo per selezionare gli stati per gruppo. In questo esempio, i due report sono collegati alla stessa selezione, in modo che la selezione in uno dei due grafici venga riflessa nell'altro, mentre il Generatore di grafici filtrato mostra solo i dati selezionati. È anche possibile collegare gerarchicamente i filtri di selezione, creando un filtro che restringe successivamente il sottoinsieme di interessi in base alla selezione in più grafici.
Il collegamento di più piattaforme utilizzando un filtro di selezione fornisce un flusso di analisi semplificato: si sceglie sia come selezionare i dati di interesse sia come visualizzare o analizzare il sottoinsieme. La combinazione migliora la potenza di ciascuna piattaforma. Considerare la possibilità di utilizzare una piattaforma di clustering gerarchica come filtro di selezione. Collegando un'altra piattaforma alla selezione nella gerarchia del cluster, è possibile creare in modo interattivo un'applicazione personalizzata che mostri una diagnostica significativa del cluster.
In un post futuro del blog, dimostrerò il processo per la creazione di un filtro di selezione in JMP 12. Si prega di commentare le combinazioni di grafici o analisi che si utilizzano frequentemente insieme o che si desidera vedere esplorati. Le combinazioni e le applicazioni sono vaste. Non vedo l'ora di sentire le tue idee!
Nota dell'editore: Questo post è parte di a serie di anteprime di JMP 12 scritto dalle persone che sviluppano il software.
Michael Clayton ha scritto:
Il mio grafico preferito se il grafico di variabilità (chiamato trama Multi-Vari in Minitab e altri sistemi). L'uso della stratificazione per ottenere componenti di varianza può essere fatto solo in questo grafico per studi di fattori a più livelli nidificati o incrociati ... visivamente. Ma è classificato come strumento di studio gage, quando lo usiamo per dare una rapida occhiata a tutti i DOE una volta completati, prima della modellazione complessa, così come negli studi SPC in cui gli stessi grafici spesso includono più strumenti e gages e ricette per alcuni parametri di prodotto risultato.
Tutto ciò che ci aiuta a Pareto le molte possibili cause di variazione aiuterà., Su qualsiasi piattaforma grafica.
Anche per l'EDA su dati di test complessi (circa 500 parametri di test elettrici per die entro 25 wafer per lotto attraverso centinaia di lotti, nel tempo) le nuove idee sulla ricerca di parametri critici da assegnare agli sforzi di miglioramento, oltre ai test di ipotesi più vecchi, sarebbero molto utile. I rischi Alpha e Beta sono problemi spinosi con "big data" nelle operazioni di produzione di precisione che spesso portano a sforzi inutili nei DOE.
In questo momento ho a che fare con un problema di filtro di selezione gerarchico ed essendo relativamente nuovo nel mondo delle funzionalità più avanzate di JMP, sto usando questo forum per imparare il più possibile. Questo articolo è stato eccellente. Verso la fine di questo articolo, hai fatto una dichiarazione
" È anche possibile collegare gerarchicamente i filtri di selezione, creando un filtro che restringe successivamente il sottoinsieme di interesse in base alla selezione in più grafici."
Mi piacerebbe davvero vedere un esempio di questo.
