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【2h】

Contextualizing Geometric Data Analysis and Related Data Analytics: A Virtual Microscope for Big Data Analytics

机译：背景化几何数据分析和相关数据分析：用于大数据分析的虚拟显微镜

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摘要

The relevance and importance of contextualizing data analytics is described. Qualitative characteristics might form the context of quantitative analysis. Topics that are at issue include: contrast, baselining, secondary data sources, supplementary data sources, dynamic and heterogeneous data. In geometric data analysis, especially with the Correspondence Analysis platform, various case studies are both experimented with, and are reviewed. In such aspects as paradigms followed, and technical implementation, implicitly and explicitly, an important point made is the major relevance of such work for both burgeoning analytical needs and for new analytical areas including Big Data analytics, and so on. For the general reader, it is aimed to display and describe, first of all, the analytical outcomes that are subject to analysis here, and then proceed to detail the more quantitative outcomes that fully support the analytics carried out.
机译：描述了上下文化数据分析的相关性和重要性。定性特征可能构成定量分析的背景。有争议的主题包括：对比，基准，辅助数据源，补充数据源，动态和异构数据。在几何数据分析中，特别是在对应分析平台中，各种案例研究都经过了实验和审查。在遵循范式以及隐式和显式的技术实施等方面，重要的一点是，此类工作与新兴的分析需求以及包括大数据分析在内的新分析领域的主要相关性。对于普通读者而言，其目的是首先显示和描述此处要进行分析的分析结果，然后着手详细说明更定量的结果，以完全支持所进行的分析。

著录项

  • 作者

    Murtagh Fionn; Farid Mohsen;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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