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통합 데이터 테이블 - 리팩토링

이 위시리스트 요청은 어떻게 시작하게 되었나요? 여러 그룹화 열을 가진 플롯 모음을 기반으로 결합 데이터 테이블을 만들면 해당 열들이 사라지는 버그(???)를 겪었습니다.

이 코드를 실행해 보겠습니다.

Names Default To Here(1); 

dt = open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

fg = dt << Fit Group(
	Bivariate(
		Y( :height ),
		X( :weight ),
		Group By(:age),
		Fit Line
	),
	Bivariate(
		Y( :height ),
		X( :weight ),
		Group By(:age),
		Fit Line
	),
	Bivariate(
		Y( :height ),
		X( :weight ),
		Group By(:age),
		Fit Line
	),		
	Bivariate(
		Y( :height ),
		X( :weight ),
		Group By(:sex),
		Fit Line
	),
	<<{Arrange in Rows( 4 )}
);

마지막 이변량에 다른 그룹화 기준 열(:sex 대신 :age)이 있는 적합 그룹을 얻게 됩니다.

그럼 이제 첫 번째 "적합도 요약"을 클릭하고 "결합 데이터 표 만들기"를 선택해 보겠습니다.

그룹화 기준 열을 ':age'로 지정하지 않은 그래프에서는 age 열에 결측값이 있음을 알 수 있으며, "sex"라는 열은 존재하지 않습니다.

Age column has missing values where Group By column is not AgeAge column has missing values where Group By column is not Age그룹화 기준 열이 Age가 아닌 경우 Age 열에 결측값이 있습니다.

어떤 개선점을 보고 싶으신가요?

그룹화 기준은 분석에서 X나 Y만큼 중요한 변수입니다. 그룹화 기준에 대한 별도의 열을 만들면 어떨까요? '그룹화 기준 이름'과 '그룹화 기준 값'처럼요. 이렇게 하면 향후 분석을 자동화하는 것이 훨씬 쉬워질 것입니다.

최악의 경우, 결합 데이터 테이블을 만들 때 일치하지 않는 열을 가진 테이블을 연결하는 것과 동일한 논리를 사용하면, 테이블에 없는 열의 경우 결과에 모든 열에 결측값이 포함됩니다.

이 아이디어가 왜 중요할까요? 선형 회귀 분석이나 다른 모델을 사용하고 보고서를 보는 것이 분석의 끝이 아니라, 오히려 시작일 수 있습니다. 모델이 많고, 조건이 많고, 살펴봐야 할 요소가 많은 경우, 강력한 통합 데이터 테이블은 이러한 과정을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동화 및 스크립팅기초 데이터 분석 및 모델링제목: 통합 데이터 테이블 - 리팩토링 - 상태 변경: 승인됨

문의해 주셔서 감사합니다. 내부적으로 검토 중입니다.