数据分析时模拟网络时不要选择简单的方法

 

    随着互联网企业快速健康发展，互联网在全球范围内的扩展，通过互联网软件的数量进行不断增加，提供的业务也不断丰富。而本文，就介绍一下数据分析时模拟网络时不要选择简单的方法有哪些。

    我们知道，要实现中国互联网服务的繁荣，数据分析不仅需要越来越多的互联网服务提供商提供丰富的业务，还需要互联网服务提供商不断开拓服务市场，采用灵活的运营模式，找到盈利途径，提高数据分析以自身自主创新能力，增强核心竞争力。本文就中国ISP的商业模式的研究，分析了不同类型的ISP运营模式的不同业务需求。

    为了更加突出观察到的网络的特性，数据分析通常的做法是与模拟网络信息进行分析比较。例如对于一个具有特殊的度量值，这些特性来检测是否有从模拟实现的网络的典型行为显著偏差。然而，典型的数据分析企业网络技术没有一个通用的定义，因此，可以进行检测的特征在很大程度上取决于用于模拟分析网络的零模型。

    这个零模型必须为给定的目的选择，以适应预期的行为，以比较我们感兴趣的行为。换句话说，数据分析必须是合理的拟合数据，以避免许多错误被发现，但不太好，因为可能出现的错误会被发现。

    通常数据分析需要关注应该由模拟企业网络数据显示出来的一系列社会属性，与可用辅助管理信息进行相关的不同时间节点对应的功能，例如：数据分析的节点度数的不平衡主要分布，不可能发展出现的相互影响关系。

    食物网中与体重相关的联系等。这些期望的特性，必须在模拟过程中被编码，例如固定程度的序列，否则会发生的和作为显著或引起副作用，诸如的显著关系误检测来检测。数据分析模拟教学过程管理必须发展依赖于企业固定资产数量的节点和度数，当评估给定转录网络中的前馈环路的数量以及是否是超出预期时，同时对允许节点中的环路的数量可以保持可变。

    最后，当所研究的网络数据分析不是直接观察到的，有必要模拟整个创建过程，而是由原始数据解释时，考虑从移动数据推断的联系网络的情况。数据分析保留原始数据可模拟某些属性轨道网络和建立联系，或接触的“真实”网络的直接模拟。数据分析的前一种方法从本质上可以考虑了构建一个步骤引起的不确定性和偏差，而后作为一种教学方法研究可能会忽略这些不确定性和偏差。

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