感谢你全部为了点击在这讲话和未来到手表它。
这是真的关于偏见在数据。
每一个分析师那作品在一个项目明白
这重要性的确保那这数据那他们收集是不偏不倚。
这脚步是采取到避免那在这开始的这数据收藏，
前这项目甚至真的开始,
那里是很多的检查那一点沿着这分析，
和然后在这结尾，任何结论到达是采取
在这语境的潜在的额外的来源的偏见。
但是这个相同的等级的关心不是应用到在线的搜索在主题的兴趣。
搜索引擎使用算法那是设计的到递送
个性化内容那是相关的为了我们作为个人。
现在，这有优点。
它方法那返回搜索命中
是更多的可能到是相关的和有趣的，
但它还有缺点。
经过定义，这些是不是不偏不倚。
我们有一个例子。
是啊，我听到他们带来向上A伟大的观点那里，
在科学和工程，
我们拿A伟大的关心到制作当然那我们的样本是不偏不倚。
但让我们思考的A图书馆。
我们走进入这图书馆和有二人们感兴趣的
在告知他们自己在疫苗安全。
让我们说他们走进入A图书馆
和问A图书管理员为了这些图书在疫苗，
所以第一的人收到三图书。
这些是实际的图书。
小型牛：A疫苗成功,
反vaxxers：H噢到挑战这误导移动，
和卡住：如何疫苗谣言开始和为什么他们不去离开。
现在，让我们说A不同的人散步在
和收到三完全地不同的图书。
新冠病毒疫苗：A nd沉默的我们的
医生和科学家们，
戳：H噢这疫苗行业，
医疗的设立,和政府戳它到你和你的家庭，
任何告诉您疫苗安全有效的人都是在撒谎。
这些是实际的书标题。
让我们说那看着在WHO你是，
所以在哪里你居住，如何老的你是，你的性别，
或许甚至你的浏览器历史
决定哪个的这些套的图书你得到。
这是本质上一些的这问题和这偏见
作为你去在到搜索为了事物在线的。
它可能是那前我们甚至开始
看着在我们的浏览器搜索，我们已经已经得到偏见在那里
和我们想到理解如果那是这案件或者不是。
那是什么有动力的这。
你得到任何想法在那个，H阿德利？
出色地，我思考那这想法那ID喜欢到表达正确的现在
是那这目的的这推介会不是到法官或者到意见
在这优点或者劣势的这搜索算法
那可能或者可能不是是用过的。
这目的这里真的是只是到拿一个例子
复杂的/非结构化数据和复杂的因为它是非结构化
和这曾是搜索结果。
然后到使用一些的这探索性的视觉的
和分析的能力成立在JMP临17到尝试到理解
什么我们是看见和到展示它在这样的A方式到帮助你到理解。
这目的的这推介会是到启发你到尝试这些技巧
为了你自己和其他的喜欢他们在你的自己的数据。
让我们去通过简要地这方法。
什么皮特和我做过曾是我们来了向上
和A很少搜索条款我们想法会带领到有趣的结果。
你能看那些条款这里。
我们定义一些潜在的输入变量
哪个可能或者可能不是是影响这结果的这搜索。
我们知道那那里是非常可能其他的作为出色地那我们没有包括。
这是真的和任何设计的实验。
我们不能捕获每一个多变的，但我们拿A很少。
出色地看无论这些是重要的或者不是。
我们发达A数据收藏程序
由此我们使用这海事局设计在这美国能源部菜单。
这是A方便的方式到创造这些桌子那我们能然后发送
到JMP社企和朋友们的SE。
现在，正确的离开这不是一个不偏不倚随机的品种
的人们我们已经问到充满出去这些。
他们是全部人们那工作为了这相同的公司和有这相同的工作标题。
作为我们说，这目的是真的
到理解这技巧和方法那我们使用到尝试到理解这数据，
和然后到思考关于如何你能申请它你自己。
我们探索这结果哪个出色地展示你。
然后最后我们呈现这发现在这JMP发现首脑美国2022年，
哪个是什么你是观看正确的现在。
没有更远废话，让我们跳进入这数据。
患病的开始出去经过说只是简要地关于这海事局设计那你看这里。
什么我们已经完毕是我们已经添加这因素的兴趣，
我们已经添加这条款的兴趣那我们是看着在。
然后这好的事物关于这是那什么时候我们制作这桌子，
什么我们可以总是做是按这按钮，
发送这些出去到大家那需要到完全的这结果为了我们，
发送他们后退，将它们连接起来
和然后是准备好到开始开始我们的分析。
但作为任何分析师谁是曾经集数据
和尝试过到分析知道这数据非常经常不是在A格式
在哪里你能立即地开始和你的分析，
一些打扫需要到是完毕。
患病的经过事物超过到皮特到讲话关于那。
皮特？
是的，伟大的观点。
我思考大家有走了通过这。
甚至和A出色地-设计的能源部，
你经常有到制作一些调整到做这分析。
哈德利显示那些操作员工作表
那来了出去，和这里是一那我填充出去。
我是不是去到保持我匿名的，
但我没有想到分享某人别人的结果。
但只是到给你一个主意，我们有伙计们回答
A很少人口统计学问题那希望不是也揭示了，
但基本上在哪里你是位于，
如何老的你是，和然后这搜索学期你用过的。
喜欢哈德利表明，那里曾是三回应。
我们有人们做这搜索和然后展示这顶部三反应
那那搜索引擎受到推崇的。
到做这分析，
这第一的事物我们有到做是只是拿这些三和带来他们一起。
这是A好的简单的方式到做这，
是到去在下面这列，公用事业和只是合并列。
现在我只是称为这些反应和制成A小的定界符。
我未经检查那多种的回复'原因是去到只是做
文本分析在这。
然后你得到这，
哪个是这桌子那我们，对不起，专栏是使用为了文本探索者。
现在，我做过这和然后我带来在全部的这结果
从全部这不同的人们WHO拿这民意调查
和调整A小的少量更多的喜欢合并无论你是在这我们，
哪个状态你是在，和然后总结那进入地区
之间美国的和欧洲，
'原因我们没有有足够的受访者到休息它向上经过状态。
但在这结尾，我们结尾向上和A桌子那看起来喜欢这。
我们有到做A小的少量的重新编码，
我们有到做A小的少量的填充这在
和然后匿名化那搜索引擎。
这伙计们那得到这民意调查知道哪个搜索引擎到使用，
但是不是分享那这里。
哈德利是去到现在讲话关于一些
的这结果我们锯出去的这一次我们有它在这形式。
让我们打开向上这仪表板正确的这里。
什么你是看见是这最多受欢迎的条款
在命令的知名度从左边到正确的，下降命令
为了这第一的回复，第二回复，和第三回复为了每一个一
的这搜索条款，为了每一个性别和年龄和全部的这其他因素。
W能使用这
和这分层的过滤在这仪表板到探索
这A小的更近，看如果我们能学习任何事物。
一事物我发生到注意如果我们看
在这世界是和我们点击在男性，你会看那为了最多人们，
或为了许多人们，这第一的搜索他们成立曾是那这世界
是不是足够的如果你是女性，一样可能是到寻找它你的牡蛎。
有趣的是，如果你是较少的比40年老的，
那是什么时候这世界是不是足够的，突然成为这世界是你的。
我思考我们可以大概同意和它是大概真的为了人们
在下面40,不是它？
什么别的有我们得到这里？
如果我看在气候改变，
所以另一个当然热的话题的兴趣这些天，
作为出色地它应该是。
如果我是到看在人们超过50,
显然A巨大的忧虑为了他们是无论气候改变
是改变婴儿在这子宫，
哪个，有趣的是，不是A忧虑为了人们以下40.
我想知道无论
这是A有效的忧虑为了人们超过50,
无论他们是更多的可能到有他们的婴儿改变
在他们的子宫或者不是。
但在旁边从那，
让我们拿A步后退和看如何我们能去关于创造这仪表板。
它是相当简单的。
这第一的事物我们需要到做是到创造我们的筛选变量。
我有完毕那这里。
这是我们的搜索条款和我们的分布。
什么患病的做是患病的去通过如何到创造这图形建设者报告，
因为那是某物那你可能不是是熟悉的和，
那你可能是感兴趣的在正在做。
我是去到拿我的第一的回复，
放它这里，和简单地选择这数字那那些发生。
然后我能正确的点击和命令经过数数下降。
吨帽子的它。
我有完毕这相同的事物为了我的第二回复
和我的第三回复作为出色地。
现在我们能去先推杆一起这件的这仪表板。
出色地点击在新的仪表板，
出色地选择这分层的筛选加一。
患病的拿我的分配结果放他们那里，
我的输入参数，放他们那里，
和然后我的图。
让我们看，是这一第一的？
好吧，我不知道。
出色地只是放他们在命令喜欢这，
和我能总是改变这命令如果我想。
全部正确的。
患病的跑步这仪表板，
和那里我们有它。
它真的是作为简单的作为那。
然后我能去先和节省它到这桌子。
那曾是一使用的A仪表板。
患病的展示你其他使用的A仪表板，
哪个曾是到使用它和A文本探索者词云。
这是这最多常见的字，
不是只是全部的短语或者条目，但个人字。
你能看这单词设计似乎到是用过的A很多。
如果我是到看在，为了例子，统计数据，
所以它看起来喜欢大家能同意那统计数据是A科学。
有趣的是，如果你是在欧洲，显然你寻找它更难比你做
如果你是在美国，在哪里那没有来向上，
所以某物我发生到注意那里。
到创造这仪表板，它是非常很多这相同的作为这其他一。
出色地添加我们的分配项目。
这是这第一的一，这是这第二一。
出色地添加我们的文本探索者词云，
和然后出色地简单地放这一一起
只是作为我们做过这以前的一。
和那， ID喜欢到感谢你
为了这部分的这推介会关于这探索性的视觉的分析。
我有显示你如何你能去关于
正在做这使用这分层的仪表板。
现在患病的转动事物后退超过到皮特，
谁会拿我们通过一些更多的在深度使用的这文本探索者。
完美的。 谢谢，哈德利。
喜欢哈德利提及这是
A不同的方式到展示这，但这是这结尾结果的使用
这文本探索者和看着只是在这单词云这里。
他有制成这A仪表板
和用过的过滤器那是图形化的的自然，哪个是伟大的。
你可以做这还和A当地的数据筛选。
但这是基本上这结尾结果是去为了。
让我们现在后退向上和讲话关于如何我们得到这里。
和我们的数据放超过这里，我们只是推出这文本探索者
在下面分析菜单，
我们放在我们的柱子那是感兴趣的在。
在这案件，全部三回应合并进入一柱子。
我们有A束的选项我们能使用到调整这，
包括语言和如何我们标记化这字。
但是去到去先和只是使用这默认值。
这里你能看自从我们有不同的反应
到不同的搜索条款，
这全面的学期和短语列表经过本身是不是极好的翔实的。
什么我们会想到做是申请那当地的数据筛选
和这第一的事物出色地看在是那搜索学期。
现在我们能做某物喜欢这经济或者新冠病毒
或者气候改变和去从那里。
让我们重点在在气候改变这里。
一事物那我通缉到做曾是添加一些情绪分析。
这第一的事物我是去到去先
和转动在这单词云所以它看起来喜欢它有前。
现在我们能展示它这方式在哪里你
有这最多常见的学期在那里和你能看它是气候和改变。
我们知道那是寻找那，
所以我可以去在这里和添加这些作为停用词
和现在看哪个那些来向上
这最多频繁地什么时候是提及气候改变。
这是一方式到展示这单词云。
我能还去通过这里和或许改变这到某物
那是A小的更多的有吸引力的到这眼睛，
但或许较少的有用从A定量的立场。
你能总是添加一些随意的颜色
如果你喜欢那作为出色地。
全部正确的，所以我有完毕这到这观点，
但现在我想到添加一些情绪分析到这。
是人们思维气候改变
是自然的， A好的事物或者是它A坏的事物？
你能看一些事物在这里那或许表明那，
但我不是相当当然在哪里到寻找情绪分析。
和JMP 17,我们有这新的特征称为搜索JMP。
如果你是曾经看着为了一个分析在跳转,
这是A伟大的方式到寻找那。
如果我只是开始打字在情绪，
你能看正确的这里那它告诉我如何到寻找这，
我能做这帮助，但我能还只是打展示我和它发射它正确的那里。
如果我是曾经想知道，嘿，如何能我做这，这给我这选项。
现在， A夫妻的事物你看这里
它是确定一些的这些默认条款
那是提供情绪。
事物喜欢好的。
如果我点击在好的，我得到A小的概括。
它看起来喜欢什么时候人们是说好的，
那是实际上A积极的情绪。
现在，什么关于最伟大的？
哦，男生，几乎一切那说最伟大的是A最伟大的威胁。
或许那是不是实际上A积极的情绪那里。
我们可能需要到做A小的少量的调整。
第一的让我们去在这里和说，好的，出色地，最伟大的威胁是A短语
那是看见通常。
我是去到只是添加那短语。
再次，你会做这在你的策展过程，
和现在你看那那去离开。
但我思考最伟大的威胁是实际上A消极的事物。
让我们看在那些情绪条款。
你能看JMPs确定那作为某物那或许有情绪。
我是去到只是说，你知道什么？
那是A真的消极的情绪。
现在什么时候我们去向下这里，
你能看那它是标记的那些七事件
在哪里他们提及最伟大的威胁，
和它说那那些是A非常消极的。
那是变了我们的全面的印象的，做最多的这些搜索条款
思考这是消极的或者积极的？
那是只是一个例子的如何你能
走通过那流动和来向上和这结尾情绪分析。
我是去到经过它后退超过到哈德利
和让他裹事物向上这里。
什么ID喜欢到说是那我们显示你，
第一的的全部，如何我们去关于使用
这海事局设计到帮助和这数据收藏。
我们使用重新编码和其他项目
在这表菜单到帮助和这数据干净的向上。
我们然后用过的分配，图形建设者，
文本探索者，和组合，全部的他们一起到帮助
和这数据勘探，
看如果我们能揭露任何事物有趣的。
然后皮特用过的情绪分析一起和这搜索和JMP 17
到看什么别的我们能学习关于这数据作为A所有的。
和那，我希望你成立这有用。
我希望它是给予你一些想法关于如何
你能做这在你的自己的数据为了你自己。
ID喜欢到感谢你全部为了聆听，
和我希望你享受这休息的这JMP发现会议。
感谢你。
