回复：处理大数据的高级技术当然希望我在它第一次出现时就看到了！ 关于通过海量数据集充分利用 JMP 的一系列精彩技巧。
处理大数据的先进技术
请参阅如何：
- 了解数量、速度、多样性、准确性、处理速度、内存、时间和用户耐心如何影响处理高大数据的方法
- 了解处理大数据方法的重要性 - 数据过滤、列切换、预测变量/响应筛选、将汇总表收集到图表中、自动变量缩减、采样、查找缺失值、筛选异常值和使用公式列
- 确定世界发展指标案例研究数据的格式 - 3.05 亿个数据点、1402 个变量、15.5 GB 数据（11:30）
- 使用 Virtual Join Like Id 和链接引用节省空间（13:00）
- 使用表格摘要公开缺失的数据（20:38）
- 重组数据以分割使用团体识别行类型，分割依据确定您需要的列并拆分列确定新列中所需的值（24:50）
- 使用图形生成器列切换器以交互方式可视化数据以直观地翻转变量，并使用本地数据过滤器根据所需的值范围查看数据（28:30）
- 使用响应筛选查找最能预测感兴趣结果的因素（32:00）
- 使用以下命令将选定关系的图形放入 JMP 表表达式列中制作一个这样的图表选项(34:32)
- 使用文本资源管理器和词云识别和可视化最流行的文本和短语(39:56)
- 使用子集代理方法分析高数据(45:41)
- 构建并验证模型，然后生成并保存评分代码以预测未来结果(49:04)
注：问答时间包括 36:40、37:28、37:43 和 38:25。
基础数据分析和建模数据探索和可视化
