Data preparation gets even easier in the new version of JMP.Data preparation gets even easier in the new version of JMP.Data preparation gets even easier in the new version of JMP.Data preparation gets even easier in the new version of JMP.새 버전의 JMP에서는 데이터 준비가 훨씬 쉬워졌습니다.
2014년 뉴욕 타임즈 기사, 빅 데이터 과학자에게 '청소부 작업'은 인사이트에 대한 주요 장애물입니다. , '데이터 관리인'이라는 제목으로 많은 관심을 불러일으킨 것 같습니다. 심지어 위키백과 그것을 위한 페이지. 데이터 청소, 데이터 랭글링 또는 단순히 데이터 정리 등 무엇이라고 부르든 슬프게도 분석을 위한 데이터 준비와 관련된 고된 작업을 잘 설명합니다. 같은 방식으로 놀라운 늦은 한스 로슬링 "마법의" 세탁기 덕분에 어머니가 집안에서 다른 일을 할 수 있는 시간을 어떻게 더 많이 확보했는지 설명했습니다. 매직 세탁기 TED Talk, "데이터 세척"을 자동화하는 혁신적인 방법이 있습니까? 이 자동화 시대에 데이터 고된 일이 조금 줄어들고 다른 일을 추구할 시간이 조금 더 많아져야 하지 않을까요?우리는 그렇게 생각합니다.
JMP 데이터 정리 작업의 부담을 덜어준 오랜 역사를 가지고 있습니다. JMP 14는 더 많은 데이터 랭글링 기능과 개선 사항을 제공하여 데이터 검색 속도를 높이고 데이터 분석의 "좋은 것"에 더 빨리 도달합니다. — 결과를 공유하기 위한 시각화, 모델링 및 대시보드 및 보고서 작성. 다음 달에 JMP 14를 받은 후 반드시 확인해야 할 데이터 정리 시간 절약 기능 중 일부를 살펴보십시오.
여러 파일 가져오기
그만큼 새로운 다중 파일 가져오기 기능 수십 또는 수백 개의 파일을 로드하고 단일 JMP 데이터 테이블로 연결할 수 있습니다. — 스크립팅 없이 모두. 크기, 날짜, 이름 및 유형별로 파일을 필터링할 수 있습니다. 이에 대한 일반적인 사용 사례는 텍스트 탐색을 수행하려는 폴더 파일을 조정하는 것입니다. — 예를 들어 파일당 하나의 수리가 포함된 수리 기록으로 가득 찬 폴더. 수행하려는 가져오기는 텍스트 분석 전에 전처리 단계로 각 문서를 JMP 데이터 테이블의 셀에 매핑하는 것입니다. 여러 파일 가져오기를 사용하면 단일 열로 가져오도록 선택할 수 있으므로 시간이 오래 걸리는 이 데이터 전처리 단계를 쉽게 수행할 수 있습니다. Abt Associates의 선임 연구원인 Jason Brinkley는 JMP 14 얼리 어답터 프로그램에 참여했으며 이 새로운 기능으로 시간을 절약한 것에 만족했습니다.
“저는 최근 누군가가 웹에서 스크랩한 150개 이상의 데이터 파일을 일괄적으로 다운로드하는 대규모 프로젝트를 진행했습니다.이러한 파일은 크기가 크고 구조화되지 않았지만 최악의 경우 두 가지 수준(개인 및 그룹 수준)에서 다운로드되었습니다. 파일 이름에서 각 수준의 데이터가 어떤 파일에 있는지 알 수 있는 방법이 없었습니다.JMP 14에 있는 '다중 파일 가져오기'는 모든 데이터를 가져오고 데이터 파일 상단의 불필요한 정보(웹 사이트 정보 및 웹 페이지 헤더)를 건너뛰고 파일을 개별 파일에 자동으로 쌓아서 시간을 크게 절약했습니다. 및 그룹 수준.처리에는 약 30분이 소요되었지만 결국 정리하기 쉽고 분석할 준비가 된 두 개의 파일을 갖게 되었습니다.이 특별한 노력에는 다른 플랫폼에서 상당한 코딩이 필요했을 것 같습니다.”
재코딩
재코딩 Cols 메뉴의 기능은 오랫동안 사용되어 왔지만 JMP의 모든 새 버전에서 계속 개선되고 있습니다. JMP 14는 향상된 텍스트 구문 분석, Recode 결과 열 가져오기, 숫자 연속 열 Recode, 다중 응답 열 지원, 문자열 바꾸기(사용자 지정 정규식 구문 분석 포함 또는 제외) 등과 같은 향상된 기능을 통해 범주 및 숫자 데이터를 랭글링하는 데 훨씬 더 강력한 기능을 제공합니다.
나는 종종 등록하는 사람들의 제목을 봅니다. JMP 이벤트를 통해 어떤 종류의 과학자, 엔지니어, 연구원 및 기타 분석가가 이 이벤트에 참여하는지 확인할 수 있습니다. Recode의 여러 응답 열에 대한 지원은 자격 증명이 있는 제목을 볼 때 특히 좋습니다. 아래와 같은 열이 있고 자격 증명을 분리하려는 경우 텍스트를 열로, 쌓기, 다시 코딩, 분할, 결합 및 붙여넣기 등 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이제 열을 다중 응답 모델링 유형으로 지정하고 다시 코딩하면 데이터 정리 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
Before designating the column’s Modeling Type as Multiple Response.Before designating the column’s Modeling Type as Multiple Response.Before designating the column’s Modeling Type as Multiple Response.Before designating the column’s Modeling Type as Multiple Response.열의 모델링 유형을 다중 응답으로 지정하기 전.
Change from Nominal to Multiple Response for Modeling Type.Change from Nominal to Multiple Response for Modeling Type.Change from Nominal to Multiple Response for Modeling Type.Change from Nominal to Multiple Response for Modeling Type.모델링 유형을 명목형에서 다중 응답으로 변경합니다.
Fewer categories after recoding the credentials as multiple response.Fewer categories after recoding the credentials as multiple response.Fewer categories after recoding the credentials as multiple response.Fewer categories after recoding the credentials as multiple response.자격 증명을 다중 응답으로 다시 코딩한 후 범주가 줄어듭니다.
아직도 더 원하십니까? 더 많은 데이터 준비 도움말
클릭 수를 줄이고 검색 프로세스를 간소화하기 위해 JMP 14에는 다음과 같은 다른 많은 추가 기능이 있습니다.
- 몇 번의 클릭만으로 다른 테이블에서 한 테이블의 데이터에 대한 액세스를 제공하는 가상 조인 개선 사항입니다.
- 값 레이블을 더 쉽게 만들고 작업할 수 있게 해주는 새로운 열 유틸리티입니다.
- 중복 행을 쉽게 찾을 수 있습니다.
- 기본 설정 검색 및 필터링, 수식 편집기에서 결과를 미리 보는 기능과 같은 기타 워크플로 개선 사항입니다.
이러한 하이라이트를 통해 JMP 14가 어떻게 데이터 관리를 더욱 즐겁게 만들 수 있는지에 대한 궁금증이 해소되길 바랍니다. — 다른 일을 추구할 시간을 더 많이 줍니다.
