Читать книгу Praktische Statistik für Data Scientists - Peter Bruce - Страница 15

Neben tabellarischen Daten gibt es noch andere Datenstrukturen.

Zeitreihendaten umfassen aufeinanderfolgende Messungen derselben Variablen. Sie sind das Rohmaterial für statistische Prognosemethoden und auch eine zentrale Komponente der von Geräten – dem Internet der Dinge – erzeugten Daten.

Räumliche Daten- bzw. Geodatenstrukturen, die bei der Kartierung und Standortanalyse verwendet werden, sind komplexer und vielfältiger als tabellarische Datenstrukturen. In der Objektdarstellung (engl. Object Representation) stehen ein Objekt (z.B. ein Haus) und seine räumlichen Koordinaten im Mittelpunkt der Daten. Die Feldansicht (engl. Field View) hingegen konzentriert sich auf kleine räumliche Einheiten und den Wert einer relevanten Metrik (z.B. Pixelhelligkeit).

Graphen- (oder Netzwerk-) Datenstrukturen werden verwendet, um physikalische, soziale oder abstrakte Beziehungen darzustellen. Beispielsweise kann ein Diagramm eines sozialen Netzwerks wie Facebook oder LinkedIn Verbindungen zwischen Menschen im Netzwerk darstellen. Ein Beispiel für ein physisches Netzwerk sind Vertriebszentren, die durch Straßen miteinander verbunden sind. Diagrammstrukturen sind für bestimmte Arten von Fragestellungen nützlich, wie z.B. bei der Netzwerkoptimierung und bei Empfehlungssystemen.

Jeder dieser Datentypen hat seine eigene spezifische Methodologie in der Data Science. Der Schwerpunkt dieses Buchs liegt auf tabellarische Daten, dem grundlegenden Baustein der prädiktiven Modellierung.

Graphen in der Statistik In der Informatik und der Informationstechnologie bezieht sich der Begriff Graph typischerweise auf die Darstellung von Verbindungen zwischen Entitäten und auf die zugrunde liegende Datenstruktur. In der Statistik wird der Begriff Graph verwendet, um sich auf eine Vielzahl von Darstellungen und Visualisierungen zu beziehen, nicht nur von Verbindungen zwischen Entitäten. Zudem bezieht er sich ausschließlich auf die Visualisierung und nicht auf die Datenstruktur.