有关于网络数据分析的入门第零课

 

    在IT，云计算，大数据，网络数据分析都能怕吵热，个人感觉就是原始技术的进化。但它的发展速度太快，虽然是原创技术的升级版本，但许多已经相当不同的，你必须使用一个新的概念来解释这个东西，所以会有云计算，大数据，网络数据分析。

    针对复杂网络的分析研究方法琳琅满目，然而我们对于企业网络进行科学初学者。或者涉及社会网络的跨学科研究者而言，数据分析要快速发展理解大量相关理论概念和方法颇有困难。发表在arxiv.org预印本纸，各类笔者的文章，例如，提供九种进入网络的数据分析技术，帮助初学者避免常见错误。

    从分子到生态环境系统层面，信息系统通常我们可以被表示成一系列相互促进作用的实体。数据分析的数据采集技术的最新进展（例如高通量检测和记录）提供了一个机会来量化这些相互作用，因此对处理这些数据的方法提出了更高的要求。在上下文中，网络被广泛地用于表征因为生物学，信息学，生态学，神经科学和流行病学彼此相关联的数据。一个数据分析企业网络技术包含一组实体（节点或顶点），这些信息实体可以通过我们描绘某些交互或关系的边（或链接）连接起来。这些关系通常在元数据中观察到的直接或从推断。

    从基因表达数据重建基因调控网络，数据分析从物种丰度推断共现网络，或从GPS轨迹导出不同动物之间的社交网络是第二种情况的一些例子，例如第一个例子包含了一个蛋白质-蛋白质相互促进作用以及网络（PPI）。其中包括两个蛋白质之间的互动可以通过数据分析实验估算能力得到，还有在田野间直接观察到的植物和传粉者之间的相互影响作用。 新的网络类型(例如细胞-细胞相似网络、Hi-C网络和图像相似网络)也正在出现。

    网络是非常吸引人的事物，数据分析研究工作人员已经开发了许多教学方法可以用来进行分析它们的结构。然而，在网络一般不被专家分析，对于他们来说，大量的概念和方法，提供相关领域的理解是非常困难的。下篇文章，我们会介绍数据分析相关技巧，以避免一些常见的陷阱，并增强学生学家对网络信息数据分析问题能力。

    以上，就是网络数据分析入门所需要知道的。

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