回复：處理大數據的高級技術當然希望我在它第一次出現時就看到了！ 關於通過海量數據集充分利用 JMP 的一系列精彩技巧。
處理大數據的先進技術
請參閱如何：
- 了解數量、速度、多樣性、準確性、處理速度、記憶體、時間和使用者耐心如何影響處理高大資料的方法
- 了解處理大數據方法的重要性 - 資料過濾、列切換、預測變數/回應篩選、將總表收集到圖表中、自動變數縮減、取樣、尋找缺失值、篩選異常值和使用公式列
- 確定世界發展指標案例研究數據的格式 - 3.05 億個數據點、1402 個變數、15.5 GB 數據（11:30）
- 使用 Virtual Join Like Id 和連結引用節省空間（13:00）
- 使用表格摘要公開缺失的數據（20:38）
- 重組資料以分割使用團體識別行類型，分割依據確定您需要的列並拆分列確定新列中所需的值（24:50）
- 使用圖形產生器列切換器以互動方式視覺化資料以直觀地翻轉變量，並使用本機資料篩選器根據所需的值範圍查看資料（28:30）
- 使用反應篩選找出最能預測感興趣結果的因素（32:00）
- 使用下列命令將選定關係的圖形放入 JMP 表表達式列中製作一個這樣的圖表選項(34:32)
- 使用文字資源管理器和詞雲識別和視覺化最受歡迎的文字和短語(39:56)
- 使用子集代理方法分析高數據(45:41)
- 建立並驗證模型，然後產生並保存評分代碼以預測未來結果(49:04)
註：問答時間包括 36:40、37:28、37:43 和 38:25。
基礎資料分析與建模數據探索和視覺化
