进行网络数据分析之前你要知道的

 

     数据分析是指整理的数据，通过建立审计分析模型，重新计算，判断等操作的检查将审核现实与数据的状态机的理想状态，以便找到审计跟踪，过程比较收集的审计证据。

     先阐述清楚问题，再使用网络数据分析进行分析研究工具

     实际上，建立一个网络技术本身不应被视为目的， 网络数据分析科学理论已经发展成熟，功能强大。我们建议：1)在操作数据分析之前先列出科学问题和假设。2）进一步评估这些问题是否可以转换到与网络分析自然的问题；而不是我们首先运用信息网络进行数据分析然后检查是否存在一些问题。事实上，它可以立即与网络表示和建模数据完成的，而是从基于网络的分析问题会更加困难。

     为此，除了要集成信息网络的形式发展之外，数据分析更重要的是用网络环境来看一个问题的视角。 它依赖于一个基本假设，它既是网络建模能力的来源，也是相应的挑战：任何发生或不发生的交互都必须在其上下文中进行分析。

     数据分析对任何一对节点（A，B）之间的相互作用应考虑到的其他节点包含节点A或B到环境中。例如，两个基因技术之间的特定边的重要性取决于节点上对应的基因是否是一个国家中心进行基因。这个角度不考虑交互是独立的，因此数据分析个别地检查每个这样的组的方法来进行交互完全相反。

     最后，在进行研究任何一个数据分析之前，最好先检查你的问题和数据信息是否真的适合企业网络的视角来分析， 如果节点或边缘很少，虽然可以进行网络分析，但数据分析的结果可能令人失望，因为没有足够的交互数据来识别数据中的结构。

     在另一方面，虽然数据分析很多可以被视为一个矩阵网络（每一个连接到电网侧，看下尖端），但考虑到专用于非网络方法的完整矩阵通常是比较合适的。例如，数据分析可以自然地用分层聚类或主成分进行数据分析来分析企业可能被视为相关信息网络的相关数据矩阵。换句话说，分析数据矩阵的情况下，网络不一定是合适的分析方法。

     数据时代，要善于利用技术的东风，做好技术分析，和数据分析，不是吗？

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