数据分析之正确地分类你的网络数据

 

     掌握网络概念和方法来理解图论中的术语的前沿是一个先决条件。通常，适当地进行分类你的网络很重要，不同类型的网络适合不同的数据分析和不同的方法。这样我们可以得到保证企业使用的数据分析合适的方法。

     数据分析的连接可被引导至，下称源节点点到目的地节点。其可以包括自环，例如，相互作用与其自身或蛋白质食物网相残。

     为简单起见而忽略这个企业信息进行实际问题上会背离原始数据。当数据分析处理侧具有嵌入的值（权重），我们强烈建议避免使用任何临时阈值将被降低到网络的二进制网络（二值化网络）。实际上，因为数据分析在二值化网络中某些技术方面的结构分析可能导致无法进行检测出来，它清除了可用信息的重要组成部分，二值化只能用作勘探阶段。例如，为了便于网络的初始可视化，但它可能会对您的分析产生偏见。例如，嵌套模式可以在二值化生态网络中观察到，但不能在加权网络中观察到。

     也有一些方法通常可用于数据分析处理的加权网络，这样的数据分析是更有效的。此外，因为在研究中，数据进行分析者必须具有非常谨慎。权重我们可以被认为是一种基于工作强度的（权重越大，连边越强）以及企业基于社会距离的（权重越小，节点越近）。

     节点可以属于不同的类，并且仅存在可能的边缘。数据分析不同类节点之间双向/三/多部分网络。数据分析处理这些特殊教育网络，需要一个特定的方法。例如，许多统计方法依赖于预期的连接数。数据分析的连接的处理方式与一元网络不同。

     最后，节点通常包含的其他信息。数据分析的节点企业可以发展具有一定空间进行位置。例如，节点作为一个二维中的小块栖息地或农场，三维中的脑区域。或者我们可以与外部环境属性，例如，食物网中的物种特征相关联。数据分析可以明确地考虑的附加信息的分析，看它是否有助于组织网络，或搜索这些额外的结构，将产生在考虑了影响。

     在前一种特殊情况下，通常是使用一种更简单但次优的替代传统方法检验信息后，数据分析来解释分析结果。解释数据分析企业具有发展空间进行信息的基因通过网络的结构或比较完善网络的结构与网络的元数据。

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