（英语紧随日语）
日语标题：大数据？ 使用JMP®解决数据。
罗林斯大学国际经济学院（佛罗里达奥兰多）副教授米歇尔·布朗厄尔
SAS Institute Inc. JMP学术大使Mia Stephens
我们在大多数领域中获取交易数据的能力开启了“大数据”时代。什么是“大数据”？“大”是否必然意味着肮脏，凌乱，不一致或笨拙？在大数据世界中需要进行多少调整和调整？与大数据世界准备和清理阶段有何区别？在本演讲中，我们将讨论在大数据分析最耗时的阶段可能遇到的各种挑战。换句话说，我们讨论数据准备。将提供两个示例，但是每个示例都有非常不同的目的，并且需要使用不同的方法对数据进行建模以进行建模。重点放在JMP的方法和平台以及这些方法上，例如查询，重新编码，标准化，转换，归因，文本挖掘等，可以在建模阶段对其进行跟踪以准备大数据开发可重现的方法。使用JMP13进行演示。
塑造大数据吗？使用JMP进行数据锻炼
Michele Boulanger，奥兰多罗林斯学院国际业务系教授
SAS JMP学术大使Mia Stephens（合著者）
我们在大多数领域中捕获交易数据的能力使我们进入了“大数据”时代。什么是大数据？“大”是否必然意味着肮脏，凌乱，不一致或笨拙？在大数据世界中我们需要做多少调色和调理？区别大数据世界中的准备工作与传统数据清理阶段的区别是什么在本演讲中，我们讨论了在大数据分析的最耗时的潜在阶段：数据准备中遇到的各种挑战。我们提供了两个案例，它们的目标非常不同，需要使用不同的方法来建模数据。除了这些方法，我们还将重点介绍来自JMP的技术和平台，例如查询，重新编码，标准化，转换，归因，文本挖掘等，以开发可追溯和可再现的方法，为建模阶段准备大数据。所有演示都将通过JMP Pro 13现场完成。
