<script>LITHIUM.OoyalaPlayer.addVideo('https:\/\/player.ooyala.com\/static\/v4\/production\/', 'lia-vid-Y0djlmajE6Mct14s-EkuAweCK6bsnT1hw1600h900r295', 'Y0djlmajE6Mct14s-EkuAweCK6bsnT1h', {"pcode":"ltbGkyOjMl3V3pZ3Trn6T2z1_rjF","playerBrandingId":"ODI0MmQ3NjNhYWVjODliZTgzY2ZkMDdi","width":"1600px","height":"900px"}); （在“我的視頻”中查看）
SAS首席解決方案架構師Mary Osborne喜歡《星球大戰》和非結構化數據。前者幾乎總是很酷很有趣，而後者有時會帶來一些問題-特別是術語，錯誤，語言隨時間的變化，甚至是會影響單詞含義的地理差異。Mary使用三個《星球大戰》電影劇本（《新希望》，《帝國反擊與絕地的回歸》）概述了攝取，轉換，分析和可視化非結構化數據所需的數據科學過程。除了深入了解使用非結構化數據的方法外，您還將學習有趣的《星球大戰》事實，包括哪些人物的台詞最多，哪些位置的亮點最多，哪些術語出現的頻率最高以及Mary的看法。熱門問題：誰先開槍？Han還是Greedo？
