数据分析如何重新考虑数据以构建多个网络层

 

    网络可以是数据聚集的结果，事实上，通过数据分析，我们可以在不同工作时间、位置或条件下观察到相互促进作用。因此，强烈建议数据分析您现在放置不同的数据层、时间、空间、类型。记住并考虑由多个层构成的网络，与多层网络进行数据分析可以提供深入了解聚合网络更新进行比较。

    当使用一个连续轮次数据信息收集的时间序列的网络，数据分析的节点列表可能随时间发展变化，快照时，该网络技术被称为动态分析网络。在这种情况下，可以评估随时间变化的网络结构。例如，重新连接的交互作用或随时间变化的网络指标。将数据分析应用于动态案例中。数据分析可以从动物动态社会结构的动态网络推断，以增强疾病传播的理解。

    另一重要方面，在不同的空间位置也可以通过观察到相互促进作用。 在生态学中，数据分析通常聚集成一个元网络或原网络，以研究本地网络和这种元网络之间的差异，并用环境因素解释这些变化。在这两种情况下，多个网络层允许描述为目标演进，交互式分析设计以确定驱动它们的因素和时空变化的因素的网络。

    数据分析在节点企业之间也可以通过观察到不同类型的交互。堆叠的层可代表不同的人体组织或分子相互作用网络映射多个突触和突触外接头包括：任意两个节点之间，可以多于所述壳体的一侧，相互作用的每种类型和向上一面，通常由不同的识别颜色。数据分析综合考虑不同的层可以通过增强对节点之间相互促进作用的理解。

    例如，与使用单层膜相比，营养和非营养相互作用的联合使用可以增强物种生态作用的定义。最后，数据分析的信息也可以与每个层组不同类型的不同层的节点，如蛋白质和化合物的结合，在这种发展情况下，在层内和层间定义了不同企业类型的交互影响作用。数据分析在所有这些情况下，不同的信息层都集成到一个全面的网络，让他们通过一个共同的过程，而不是一个处理。

    网络数据分析进行科学是在21世纪初出现的新兴技术学科。 数据分析现在出现在一个由来自物理学、统计学、计算机科学或社会科学等不同领域的研究人员组成的活跃社区中。这些都需要数据分析，不是吗？

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