處理大數據的先進技術
了解如何：
- 了解容量、速度、種類、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和寬廣資料的方法
- 了解處理大數據的方法的重要性—資料過濾、列切換、預測器/回應篩選、將總表收集到圖表中、自動減少變數、抽樣、尋找缺失值、篩選異常值和使用公式列
- 識別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 Link Reference 節省空間(13:00)
- 使用表格摘要顯示缺失資料(20:38)
- 重構數據以使用
團體
識別行類型，
拆分方式
確定您需要的列，並
拆分列
確定新列中所需的值
(24:50)
- 使用圖形生成器列切換器以交互方式可視化數據，以直觀的方式瀏覽變量，並使用本地數據過濾器根據所需的值範圍查看數據
(28:30)
- 使用反應篩選找到最能預測感興趣結果的因素
(32:00)
- 使用下列方式將選定關係的圖形放入 JMP 表表達式列中
製作如下圖表
選項
(34:32)
- 使用文本探索器和詞雲識別並視覺化最受歡迎的文本和短語(39:56)
- 使用子集代理法分析高個子資料
(45:41)
- 建立並驗證模型，然後產生並保存分數程式碼以預測未來結果(49:04)
注意：36:40、37:28、37:43 和 38:25 處包含問答。
基礎資料分析與建模數據探索與視覺化
