Интегрирование в анализе данных и Data Science применяется для:

• Сглаживания данных. 1 Дифференциация позволяет выявить выбросы или шум в наборе данных, а затем с помощью интегрирования эти данные можно сгладить, усреднив или отфильтровав колебания. 1 Такой подход помогает выявить основные тенденции и закономерности, которые могут быть скрыты за шумом данных, что повышает точность анализа и моделирования. 1
• Анализа трендов. 1 Дифференциация позволяет анализировать скорости изменений и тренды в наборах данных. 1 Рассчитав производную временного ряда, можно определить, растёт переменная, уменьшается или испытывает значительные колебания. 1 Эта информация помогает понять основные тенденции, сделать прогнозы и выявить потенциальные аномалии или выбросы. 1
• Расчёта накопительных метрик. 1 Интеграция используется для расчёта накопительных метрик, таких как общий доход, накопленный риск или потребление энергии. 1 Интегрируя соответствующие функции на конкретных интервалах, можно получить агрегированные значения. 1

Кроме того, в аналитических технологиях под интеграцией в большинстве случаев подразумевают объединение данных из различных источников в один набор, в котором они хранятся в унифицированном формате и структуре. 3 Впоследствии интегрированный набор данных полностью или частично может быть загружен в аналитическую платформу для применения к нему различных методов анализа. 3