Какие методы можно использовать для выявления и анализа единичных случаев в больших данных?

Для выявления и анализа единичных случаев в больших данных можно использовать, например, следующие методы:

• Data mining (добыча данных, глубинный анализ). cloud.vk.com Включает в себя методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, нейросетей, генетических алгоритмов и других методик. cloud.vk.com Некоторые задачи data mining: классификация, кластеризация, ассоциация, регрессионный анализ, анализ отклонений. cloud.vk.com
• Статистический анализ. cyberleninka.ru Включает в себя применение различных статистических методов и моделей для описания и анализа данных, а также для проверки гипотез и выявления статистической значимости результатов. cyberleninka.ru Некоторые методы статистического анализа: анализ корреляции, регрессионный анализ, анализ временных рядов, кластерный анализ и другие. cyberleninka.ru
• Графовые алгоритмы. cyberleninka.ru Анализ таких больших графиков помогает находить закономерности и аномалии. cyberleninka.ru Некоторые графовые алгоритмы: PageRank, алгоритм поиска в глубину и в ширину, K-core Decomposition и другие. cyberleninka.ru
• Байесовские методы. cyberleninka.ru Могут использоваться для классификации данных, основываясь на вероятностных моделях. cyberleninka.ru
• Визуализация аналитических данных. cloud.vk.com Позволяет представлять большие данные и результаты их анализа в виде удобных графиков и схем, понятных человеку. cloud.vk.com