基于活动的情报：通过行为分析发现未知和解决实体 - 最佳贡献论文<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />编者注：本文被2016年JMP Discovery Summit的与会者选为最佳贡献论文。
帕特里克比尔特根博士，Vencore技术总监
基于活动的情报（ABI）是一种新的情报分析方法，它使用空间上启用的“大数据”来增强国家安全。ABI方法 - 为反恐而开发 - 正在应用于广泛的情报问题。分析师越来越倾向于从统计学角度思考并整合多种类型的数据，以了解空间和时间上的复杂人类行为。本演示将演示如何使用JMP作为跨空间和时间可视化探索数据的工具。我们演示了JMP的链接数据方面如何允许情报分析师在空间视图和统计视图之间无缝移动，动态过滤数据以了解模式和趋势。JMP中的直观图形界面让分析师可以提出问题，以发现以前未知的实体（人员，车辆），关联数据集之间的活动，以及开发描述人类维度中复杂活动的交互式“空间故事”。虽然政府情报分析师使用这些方法，但主持人将展示来自商业营销和物联网的公共领域示例，以说明基本原则并激发关于这些方法如何与其他学科技术相互交叉的讨论。
数据探索
