Какие основные методы используются при обработке атрибутивных и количественных данных?

Некоторые методы обработки атрибутивных данных:

• Геокодирование. lib.sgugit.ru Метод позиционирования пространственных объектов относительно некоторой системы координат и их атрибутов. lib.sgugit.ru
• Построение буферных зон. lib.sgugit.ru Создание полигонов, границы которых отстоят на определённое расстояние от границ исходных объектов. lib.sgugit.ru
• Оверлейные операции. lib.sgugit.ru Наложение разноименных слоёв друг на друга с генерацией производных объектов, возникающих при их геометрическом наслоении с наследованием семантики (атрибутов). lib.sgugit.ru

Некоторые методы обработки количественных данных:

• Описательная статистика. blog.openreplay.com sky.pro Обозначает основные характеристики набора данных, такие как центральная тенденция (среднее, медиана, мода) и дисперсия (размах, дисперсия, стандартное отклонение). blog.openreplay.com
• Проверка статистических гипотез. sky.pro Включает t-тесты, критерий хи-квадрат, дисперсионный анализ (ANOVA). sky.pro
• Корреляционный анализ. sky.pro asm-spezia.ru Выявление взаимосвязей между переменными (коэффициенты Пирсона, Спирмена). sky.pro
• Регрессионный анализ. sky.pro asm-spezia.ru Моделирование зависимостей между переменными (линейная, логистическая, множественная регрессия). sky.pro
• Факторный анализ. sky.pro Выявление скрытых факторов, объясняющих взаимосвязи между наблюдаемыми переменными. sky.pro
• Кластерный анализ. sky.pro asm-spezia.ru Выделение групп объектов с похожими характеристиками. sky.pro
• Временные ряды. sky.pro Анализ и прогнозирование данных, упорядоченных во времени (ARIMA, экспоненциальное сглаживание). sky.pro