JMP Background

JMP®를 이용한 대시보드 구축

대시보드에서는 과학자와 엔지니어가 올바른 결정을 내리고 남에게 결과를 전달하고자 할 때 필요한 핵심 정보를 볼 수 있습니다.

JMP의 대시보드는 정보 시각화에만 머물지 않습니다. JMP는 데이터 액세스와 정리, 모형 구축, 데이터 시각화, 조직 및 니즈의 공유가 가능한 대시보드를 신속하게 구축할 수 있는 완벽한 워크플로를 갖추고 있습니다. JMP 추가기능(Add-in)을 이용하면 쿼리와 대시보드, 시각화를 다른 사람과 공유할 수 있습니다. 또한 JMP를 사용하지 않는 사람과 분석을 공유해야 할 경우, 대화식 HTML의 선택 데이터 필터로 대시보드에서 향상된 상호작용을 도모할 수 있습니다.

데이터 액세스

구조화된 SAS 또는 ODBC 액세스 데이터베이스에서 데이터에 직접 액세스할 수 있을 때 JMP를 이용하면 멀티 테이블 결합과 필터, 테이블 미리보기가 딸린 쿼리를 빠르게 설정할 수 있으므로 탐구할 부분집합을 정확하게 포착할 수 있습니다. 쿼리는 나중에 다시 쓸 수 있도록 저장되며 가져온 데이터 테이블에서 바로 업데이트되고 공유됩니다. 자동으로 새 요약 데이터 열을 추가하고 사후 쿼리 스크립트를 실행하여 유의미한 그래프를 생성할 수 있는 기능이 있어 원시 데이터에서 의미 있는 정보를 신속하게 포착할 수 있습니다.

ODBC 드라이버로 데이터에 직접 액세스할 수 없더라도 JMP는 데이터에 액세스할 수 있습니다. JMP는 가져오기 마법사로 플랫 파일과 Excel 파일, 기타 파일 형식을 손쉽게 가져올 수 있습니다. JMP에서는 쿼리 빌더에서 제공하는 쿼리와 필터링, 요약, 정렬 도구를 활용할 수 있습니다. 쿼리가 만들어지면 스크립트로 저장되며 자동으로 다시 실행됩니다. 사용자는 최근 데이터를 추출하고 다시 결합하기만 하면 됩니다.

JMP는 또 JSL HTTP 요청 기능을 이용하여 웹 소스에서 데이터를 얻을 수 있습니다. 이로써 사용자는 사용자 스크립트를 써서 REST API를 통해 외부 웹 서버와 통신할 수 있습니다. 사용자는 또 HTTP 요청 및 JSON 파싱 기능을 이용하여 웹으로부터 데이터를 추출하고 JMP 테이블에 옮기는 과정을 자동화할 수 있습니다.

데이터 형태 변경과 전처리

JMP는 분석을 위한 데이터 액세스 및 형태 변경에서 불필요한 단계가 없어 데이터 추출과 준비, 분석에 다른 도구를 사용할 필요가 없습니다. 단일 인터페이스를 통해 데이터 액세스와 테이블 결합, 표본 추출, 변수 변환 및 새 변수 생성, 결측치 탐색 및 최선의 처리 방법을 결정할 수 있습니다. 즉 필요에 따라 쉽게 데이터 값을 편집하고 형태를 변경할 수 있습니다. JMP에서는 사용자가 모든 것을 스스로 합니다.

데이터베이스는 대개 효율적인 데이터 저장이 목적이며 분석을 바로 시행하지는 못합니다. 데이터가 빠르고 크기 때문에 데이터베이스에 최대한 효율적으로 데이터를 저장하는 것이 좋습니다. 그러나 더 많은 질문에 답하고 데이터를 정리하고 흥미로운 패턴과 추세를 찾아내려면 데이터를 더 심도 있게 처리해야 합니다. 클릭 한 번으로 계산된 열을 간단하게 만드는 방법은 공통 변환과 요약의 바로 가기에 액세스할 수 있는 새 계산식 열을 만드는 것입니다. 이 바로 가기 메뉴에서는 그룹화 기준 기능에 빠르게 액세스 할 수 있어 측정값에 새 계산식 열을 생성할 때 그룹으로 이용할 범주(예: 날짜) 열을 찾아낼 수 있습니다.

데이터 시각화

데이터를 탐구할 때에는, 다양한 멀티 요소 그래프를 빠르게 만들고 사용자 지정하여 흥미로운 패턴과 잠재적인 이상치를 찾아내야 합니다. JMP의 그래프 빌더는 다양한 형식의 그래프와 직관적인 드래그 앤드 드롭식 인터페이스, 스크립트 저장 옵션을 갖춰 새 데이터를 가져올 때 사용자가 만드는 모든 그래프를 빠르게 복제할 수 있습니다. 그래프 빌더 시각화는 더욱 복잡한 대시보드의 개별 구성 블록 역할을 합니다. 또 언제든 시각화 유형을 변경하고자 할 때, 그것이 대시보드에 포함되었더라도 다시 컴파일하거나 퍼블리싱할 필요가 없으므로 IT 부서의 부담이 줄어듭니다.

또한 필터를 이용해 1차원 이상의 개별 그래프나 일련의 그래프를 나누고 분석할 수도 있습니다. 이렇게 하면 시간, 위치 또는 변수 별로 행동이 어떻게 바뀌는지 탐구할 수 있습니다. 다행스럽게도, 흥미 있는 부분집합마다 사용자 테이블 및 그래프를 만들 필요는 없습니다. JMP에서는 종전의 목록 기반 필터가 제공되지만 다른 그래프에 대한 선택 필터로 요약 그래프를 만들지 말지를 선택할 수 있습니다. 필터 그래프를 클릭하면 데이터의 부분집합이 만들어져 범주 또는 관심 시간대를 표시합니다.

통계적 모형화

분석 과정에서는 데이터를 신호와 잡음으로 분류해야 할 때가 있습니다. JMP는 데이터로 유용한 모형을 구축하는 데 필요한 선형 및 비선형 모형화 도구를 모두 갖추고 있으며 교차 검증 기법을 통해 모형 검증을 지원합니다.

JMP에는 또 모형화 알고리즘과 스크리닝 기법, 클러스터링 도구가 모두 들어 있습니다. 통계 모형을 대시보드에 사용할 때 오픈 소스 소프트웨어를 이용할 필요가 없습니다.

대시보드

대시보드는 1) 의사 결정권자에게 중요한 결과나 솔루션을 정확히 전달하거나 2) 헤즈업(Heads-up) 디스플레이를 통해 데이터 속 패턴을 일관성 있게 표시하는 역할을 합니다. JMP에서는 대시보드 구축이 간단합니다. 새 대시보드를 만들고 템플릿을 선택한 후 보고서 및 테이블을 캔버스에 드래그 앤드 드롭하기만 하면 됩니다. 이 대시보드는 스크립트로 저장할 수 있으므로 새 데이터를 사용할 수 있는 시점이라면 언제라도 실행할 수 있으며, JMP에 액세스할 수 없거나 JMP를 사용하지 않는 사람을 위해 대화식 HTML 보고서로 저장하거나 여러 대시보드를 보여주는 웹 보고서로 저장할 수 있습니다. 애니메이션 .gif 기능을 이용하여 대시보드의 데이터 무비를 PowerPoint 프레젠테이션에 삽입할 수도 있습니.

결과 공유

원하는 결과를 도출하는 상세 워크플로를 생성할 때, 각 단계를 다른 JMP 사용자와 공유할 수 있습니다. 주요 데이터 조작 단계와 필요한 그래프만 들어간 스크립트만 제공해도 됩니다. 스크립트 작성이 익숙해지면, 동료에게 이 워크플로를 알려주는 사용자 메뉴와 추가기능(Add-In)을 만들 수도 있습니다.

다양한 JMP 스크립트 언어(JSL)로 사용자 자신과 타인을 위해 JMP 기능을 사용자 지정하거나 다시 패키징하거나 확장할 수 있습니다. JMP를 사용하면 JSL을 통해 원하는 분석을 자동화하고 보고서를 사용자 지정할 수 있습니다. 유연성이 뛰어나 정교한 사용자 인터페이스를 생성하고 SAS, R, Python 및 MATLAB 등 다른 분석 소프트웨어를 함께 사용할 수 있으며 사용자 지정 통계 발견 응용 프로그램인 JMP 추가기능(Add-In)을 구축하여 다른 JMP 사용자와 공유할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터가 있고 데이터 기반 의사결정이 필요할 때마다 조직 전체로 분석의 이용을 확산할 수 있습니다. JMP 파일 교환에서 추가기능(Add-in)을 찾거나 사용자가 작성한 기능을 추가하십시오.

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