基於活動的情報：通過行為分析發現未知和解決實體 - 最佳貢獻論文<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />編者註：本文被2016年JMP Discovery Summit的與會者選為最佳貢獻論文。
帕特里克比爾特根博士，Vencore技術總監
基於活動的情報（ABI）是一種新的情報分析方法，它使用空間上啟用的“大數據”來增強國家安全。ABI方法 - 為反恐而開發 - 正在應用於廣泛的情報問題。分析師越來越傾向於從統計學角度思考並整合多種類型的數據，以了解空間和時間上複雜的人類行為。本演示將演示如何使用JMP作為跨空間和時間可視化探索數據的工具。我們演示了JMP的鏈接數據方面如何允許情報分析師在空間視圖和統計視圖之間無縫移動，動態過濾數據以了解模式和趨勢。JMP中的直觀圖形界面讓分析師可以提出問題，以發現以前未知的實體（人員，車輛），關聯數據集中的活動，以及開發描述人類維度中復雜活動的交互式“空間故事”。雖然政府情報分析師使用這些方法，但主持人將展示來自商業營銷和物聯網的公共領域示例，以說明基本原則，並激發討論如何將這些方法與其他學科的技術相互交叉。
數據探索
