Re: 빅 데이터 작업을 위한 고급 기술처음 나왔을 때 이걸 봤더라면 얼마나 좋았을까! 방대한 데이터 세트로 JMP를 최대한 활용하는 데 유용한 일련의 팁입니다.
빅 데이터 작업을 위한 고급 기술
방법을 확인하세요:
- 볼륨, 속도, 다양성, 진실성, 처리 속도, 메모리, 시간 및 사용자 인내심이 크고 넓은 데이터를 처리하는 접근 방식에 어떤 영향을 미치는지 이해합니다.
- 데이터 필터링, 열 전환, 예측/응답 스크리닝, 요약 테이블을 그래프로 수집, 변수 감소 자동화, 샘플링, 누락된 값 찾기, 이상값 스크리닝 및 수식 열 사용 등 빅 데이터 처리 접근 방식의 중요성 이해
- 세계 개발 지표 사례 연구 데이터 형식 식별 - 3억 5백만 개의 데이터 포인트, 1402개의 변수, 15.5GB의 데이터 (11:30)
- ID 및 링크 참조와 같은 가상 참여를 사용하여 공간 절약 (13:00)
- 테이블 요약을 사용하여 누락된 데이터 노출 (20:38)
- 다음을 사용하여 분할할 데이터 재구성 그룹 행 유형을 식별하기 위해 분할 기준 필요한 열을 식별하고 열 분할 새 열에서 원하는 값을 식별하려면 (24:50)
- Graph Builder Column Switcher를 사용하여 시각적으로 변수를 뒤집고 로컬 데이터 필터를 사용하여 대화식으로 데이터를 시각화하여 원하는 값 범위를 기반으로 데이터를 확인합니다. (28:30)
- 반응 선별을 사용하여 관심 결과에 대해 가장 예측 가능한 요인 찾기 (32:00)
- 선택한 관계에 대한 그래프를 다음을 사용하여 JMP 테이블 표현식 열에 넣습니다. 이렇게 그래프 표를 만들어 보세요 옵션 (34:32)
- 텍스트 탐색기와 Word Cloud를 사용하여 가장 널리 사용되는 텍스트와 문구를 식별하고 시각화합니다. (39:56)
- 부분 집합 프록시 방법을 사용하여 큰 데이터 분석 (45:41)
- 모델을 구축하고 검증한 후 향후 결과를 예측하기 위한 점수 코드를 생성하고 저장합니다. (49:04)
참고: Q&A는 36:40, 37:28, 37:43, 38:25에 포함됩니다.
기본 데이터 분석 및 모델링데이터 탐색 및 시각화
