Методы анализа табличных данных ? - вопрос №3036957

600 p

изображение из вопроса

Ссылка на фото результатов
http://images.vfl.ru/ii/1540824526/d526cfe2/23988806.png
Вопрос " Платный " Какими статистическими методами и готовыми тестами максимально, и в полном объеме распознать скрытые закономерности и зависимости в табличных данных?
Пример изучаемых результатов приложен на фото.

Каждая строка является отдельным результатом работы программы.
Планируется обработка и анализ на взаимосвязи более 1 миллиона таких строк.



Дополнение автора от 29.10.18 20:04:06
Подчеркиваю методы и техники анализа для представленного мной типа табличных данных !!!

Ответы

Не буду копировать сюда массу информации, добавлю ссылку https://www.mqlab.ru/index2.html
там где таблица заполненная нулями, это практически все методы которые применяются в анализе данных.
29.10.18

Уважаемый, я советую Вам свой вопрос отправить Сюда

Тут опытный программист со скриптом вам сможет помочь

 

30.10.18
Для анализа табличных данных, таких как представленные на изображении, можно использовать различные статистические методы и тесты. Некоторые из них:

    Корреляционный анализ — для выявления связей между показателями. Например, можно проанализировать корреляцию между столбцами «Ошибки» и «Время», чтобы понять, связаны ли они между собой.

    Факторный анализ — для выделения общих факторов, которые влияют на наблюдаемые данные. Например, можно проанализировать влияние различных параметров на показатели в столбце «Суммарное время».

    Дисперсионный анализ — для сравнения показателей между группами и выявления различий между ними. Например, можно проанализировать различия в показателях между разными версиями программы или разными типами оборудования.

    Кластерный анализ — для группировки наблюдений по сходству показателей. Например, можно проанализировать группировку результатов по версиям программы или по типам оборудования.

    Регрессионный анализ — для оценки влияния независимых переменных на зависимую переменную. Например, можно проанализировать влияние различных параметров на время выполнения работы.

Для анализа такого большого количества данных, как 1 миллион строк, можно использовать программные пакеты, такие как R, Python, SAS или SPSS. Они предоставляют широкий спектр статистических методов и тестов для анализа табличных данных.
15.04.23

Alexander

Читать ответы

Александр Радченко

Читать ответы
Посмотреть всех экспертов из раздела Технологии > Базы данных
Пользуйтесь нашим приложением Доступно на Google Play Загрузите в App Store