Некоторые способы визуализации и анализа больших сетевых данных:

Визуализация:

• Таблицы и графики. 2 Используются для представления количественных данных. 2 Примеры: линейные графики, гистограммы и круговые диаграммы. 2
• Диаграммы рассеяния. 2 Применяются для отображения взаимосвязей между двумя переменными. 2 Помогают выявить корреляции и аномалии в больших наборах данных. 2
• Тепловые карты. 2 Отображают данные в виде матрицы, где значения представлены цветами. 2 Этот метод позволяет легко визуализировать интенсивность или плотность данных. 2
• Графы и сети. 2 Используются для визуализации связей и взаимодействий между элементами данных. 2 Эффективны для анализа социальных сетей, связей в IoT-сетях и других взаимосвязанных данных. 2
• Древовидные структуры. 2 Применяются для отображения иерархий и вкладов отдельных элементов в общую картину. 2
• Географические карты. 2 Используются для представления данных, связанных с географическим положением. 2 Позволяют визуализировать пространственные зависимости и тенденции. 2
• Дашборды. 2 Объединяют несколько типов визуализаций в едином интерфейсе, что позволяет анализировать данные с разных точек зрения. 2 Часто используются в бизнес-аналитике для мониторинга ключевых показателей в реальном времени. 2

Анализ:

• Алгоритмы обнаружения сообществ. 1 Например, метод Лувена и алгоритм Гирвана-Ньюмана. 1 Они идентифицируют структуры сообществ, где узлы группируются вместе на основе общих характеристик или взаимодействий. 1
• Показатели центральности. 1 Оценивают важность узлов в сети. 1 Такие показатели, как центральность степени, центральность промежуточности и центральность собственного вектора, количественно определяют влияние, связность и известность узлов. 1
• Статистический анализ. 1 Позволяет проводить проверку гипотез и логический анализ. 1 Аналитики могут использовать статистические модели для оценки значимости наблюдаемых сетевых паттернов, взаимосвязей или изменений с течением времени. 1
• Машинное обучение. 1 Может улучшить анализ сети за счёт автоматизации таких задач, как прогнозирование связей, обнаружение аномалий и классификация узлов. 1 Такие алгоритмы, как нейронные сети и машины опорных векторов, используют сетевые данные для составления прогнозов и классификаций. 1