Многосторонний анализ данных

Многофакторный анализ данных — это метод анализа больших наборов данных путем представления набора наблюдений в виде многофакторного массива . ${\mathcal {A}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}\times I_{1}\times \dots I_{c}\times \dots I_{C}}$. Правильный выбор организации данных в виде (C+1) -массива и методов анализа могут выявить закономерности в базовых данных, необнаруженные другими методами.

История

Исследование многофакторного анализа данных было впервые формализовано в результате конференции, состоявшейся в 1988 году. Результатом этой конференции стал первый текст, специально адресованный этой области, « Многофакторный анализ данных Коппи и Боласко» . В то время области применения многофакторного анализа включали статистику , эконометрику и психометрику . В последние годы области применения расширились и теперь включают хемометрику , сельское хозяйство , анализ социальных сетей и пищевую промышленность .

Состав многостороннего анализа данных

Многосторонние данные

Многосторонние аналитики данных используют термин « способ» для обозначения количества источников изменения данных, сохраняя при этом словесный режим для методов или моделей, используемых для анализа данных.

В этом смысле мы можем определить различные способы анализа данных:

• Односторонние данные : точка данных с $I_{0}$-размеры, ${\bf {a}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}}$ — это вектор или точка данных, которая хранится в структуре данных одностороннего массива .
• Двусторонние данные: совокупность $I_{1}$ точки данных ${\bf {a}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}}$ хранится в двустороннем массиве , ${\bf {A}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}\times I_{1}}$. Электронную таблицу можно использовать для визуализации таких данных в случае дискретных измерений.
• Трехсторонние данные : сбор данных ${\bf {a}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}}$ который имеет два режима изменения, хранится в трехстороннем массиве, ${\bf {A}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}\times I_{1}\times I_{2}}$. Такие данные могут представлять температуру в разных местах (двусторонние данные), взятые в разное время (что приводит к трехсторонним данным).
• Четырехсторонние данные , используя ту же аналогию с электронной таблицей, можно представить как папку с файлами, полную отдельных книг.
• Пятисторонние и шестисторонние данные могут быть представлены одинаково более высокими уровнями агрегирования данных.

В общем, многосторонние данные хранятся в многопутевом массиве и могут быть измерены в разное время или в разных местах с использованием разных методологий и могут содержать несоответствия, такие как отсутствующие данные или несоответствия в представлении данных.

Многоходовое приложение

Многосторонний анализ данных может использоваться в различных многосторонних приложениях, чтобы решить проблему поиска скрытой многолинейной структуры в многосторонних наборах данных. Ниже приведены примеры приложений в различных областях:

• Компьютерное зрение — TensorFaces и подписи движения человека анализирует изображения лица и данные об углах суставов человека, которые упорядочиваются в многоканальный массив. Многофакторный анализ данных используется для вычисления набора представлений причинных факторов.
• Электроаналитическая химия
• Нейронаука
• Анализ процесса
• Анализ социальных сетей /веб-майнинг

Многосторонняя обработка

Многосторонняя обработка — это выполнение разработанной и определенной многопоточной модели, преобразующей многопутевые данные до желаемого уровня путем удовлетворения конкретных потребностей конкретного многопоточного приложения. Типичный пример данных, генерируемых с помощью потенциометрического электронного языка, иллюстрирует соответствующую многоходовую обработку.

См. также

• Мультилинейное обучение подпространству