Betreff: Fortgeschrittene Techniken für die Arbeit mit Big DataIch wünschte, ich hätte das schon gesehen, als es herauskam! Hervorragende Tipps, wie Sie JMP mit großen Datensätzen optimal nutzen können.
Fortgeschrittene Techniken für die Arbeit mit Big Data
Erfahren Sie, wie Sie:
- Verstehen Sie, wie sich Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Richtigkeit, Verarbeitungsgeschwindigkeit, Speicher, Zeit und Benutzergeduld auf Ansätze für den Umgang mit großen und breiten Daten auswirken
- Verstehen Sie die Bedeutung von Ansätzen für den Umgang mit Big Data – Datenfilterung, Spaltenwechsel, Prädiktor-/Antwort-Screening, Sammeln von Übersichtstabellen in Diagrammen, Automatisieren der Variablenreduktion, Stichprobenziehung, Finden fehlender Werte, Screening von Ausreißern und Verwenden von Formelspalten
- Identifizieren Sie das Format der Fallstudiendaten des World Development Indicator – 305 Millionen Datenpunkte, 1402 Variablen, 15,5 GB Daten (11:30 Uhr)
- Sparen Sie Platz mit Virtual Join Like Id und Link Reference (13:00)
- Machen Sie fehlende Daten mithilfe der Tabellenzusammenfassung sichtbar (20:38)
- Strukturieren Sie die zu teilenden Daten neu Gruppe um Zeilentypen zu identifizieren, Geteilt nach um die Spalten zu identifizieren, die Sie benötigen und Spalte teilen um die gewünschten Werte in neuen Spalten zu identifizieren (24:50)
- Visualisieren Sie Daten interaktiv mit dem Graph Builder Column Switcher, um Variablen visuell durchzublättern, und dem lokalen Datenfilter, um Daten basierend auf dem gewünschten Wertebereich anzuzeigen (28:30)
- Finden Sie mithilfe des Antwort-Screenings Faktoren, die für das gewünschte Ergebnis am prädiktivsten sind (32:00)
- Fügen Sie Diagramme für ausgewählte Beziehungen mit in eine JMP-Tabellenausdrucksspalte ein Erstellen Sie eine Tabelle mit Diagrammen wie dieser Möglichkeit (34:32)
- Identifizieren und visualisieren Sie die häufigsten Texte und Phrasen mit Text Explorer und Word Cloud (39:56)
- Verwenden Sie die Teilmengen-Proxy-Methode, um große Datenmengen zu analysieren (45:41)
- Erstellen und validieren Sie ein Modell und generieren und speichern Sie dann den Score-Code zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse (49:04)
Hinweis: Fragen und Antworten sind zu den Zeitpunkten 36:40, 37:28, 37:43 und 38:25 enthalten.
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungDatenexploration und -visualisierung
