Сокращение объема данных
-
Определение и цели редукции данных
- Редукция данных — преобразование данных в более простую форму для анализа и использования.
- Цель редукции — уменьшение объема данных за счет удаления недопустимых данных или создания сводных данных.
- Редукция не всегда приводит к потере информации, например, индекс массы тела объединяет два измерения.
-
Методы редукции данных
- Цифровые данные могут быть преобразованы из аналоговой формы.
- Редукция включает редактирование, масштабирование, кодирование, сортировку и создание сводных таблиц.
- При дискретности данных требуется сглаживание и интерполяция для непрерывных явлений.
- Ошибки в данных требуют анализа перед определением вероятного значения.
-
Примеры редукции данных
- Спутник «Кеплер» использует сокращение объема данных для уменьшения полосы пропускания.
- Носимые устройства для мониторинга здоровья используют редукцию для увеличения времени работы батареи.
-
Типы редукции данных
- Уменьшение размерности данных упрощает визуализацию и кластеризацию.
- Уменьшение численности данных сокращает объем данных, используя параметрические и непараметрические методы.
- Статистическое моделирование позволяет достичь сокращения объема данных, следуя принципам достаточности, правдоподобия и эквивариантности.
-
Дополнительные процессы
- Очистка данных включает удаление нерелевантных данных.
- Редактирование данных может включать удаление или добавление данных.
- Предварительная обработка данных включает подготовку данных к анализу.
- Переборка данных включает выборку данных для анализа.
-
Рекомендации
- Статья предлагает дальнейшее чтение для углубления знаний о редукции данных.