다방향 데이터 분석

다원 데이터 분석은 데이터를 다차원 배열로 표현해 대용량 데이터 세트를 분석하는 방식이다.배열 치수와 분석 기법의 적절한 선택은 다른 방법에 의해 탐지되지 않은 기초 데이터의 패턴을 드러낼 수 있다.^[1]

역사

다방향 데이터 분석에 관한 연구는 1988년에 개최된 회의의 결과로서 처음으로 공식화되었다.이번 컨퍼런스의 결과는 이 분야에 특별히 언급된 최초의 텍스트인 코피와 볼라스코의 다방향 데이터 분석이었다.^[2]당시 다방향 분석을 위한 적용 영역에는 통계, 계량학, 심리학 등이 포함되었다.최근 몇 년 동안, 응용 분야가 화학, 농업, 소셜 네트워크 분석, 식품 산업으로 확대되었다.^[3]

다방향 데이터 분석의 구성

다방향 데이터

다방향 데이터 분석가는 데이터를 분석하는 데 사용되는 방법이나 모델에 대해 단어 모드를 예약하면서 데이터의 치수를 나타내는 용어를 사용한다.^{[2]: xviii}

이러한 의미에서 우리는 다음과 같은 다양한 데이터 분석 방법을 정의할 수 있다.

• 단방향 데이터는 벡터로서, 단일 차원의 각 이산형 또는 연속형 값에 대해 단일 데이터 값을 가진다.
• 이원 데이터는 2개의 개별 치수의 이산형 또는 연속형 값 각각에 대해 단일 데이터 값을 갖는 행렬이다. 이산형 치수의 경우 스프레드시트를 사용하여 해당 데이터를 시각화할 수 있다.
• 3방향 데이터는 매트릭스 스택(또는 이와 유사하게 여러 스프레드시트의 워크북)으로 볼 수 있으며, 3차원을 추가할 수 있다.이러한 데이터는 서로 다른 시간에 걸쳐 샘플링된 서로 다른 위치의 온도(양방향 데이터)를 나타낼 수 있다(세 번째 차원, 3방향 데이터로 연결).
• 동일한 스프레드시트를 유추하여 4방향 데이터를 별도의 워크북으로 가득 찬 파일 폴더로 나타낼 수 있다.
• 5방향 데이터와 6방향 데이터는 유사하게 더 높은 수준의 데이터 집계에 의해 표현될 수 있다.

일반적으로 데이터 집합에 나타난 몇 가지 차원은 서로 다른 시간 또는 다른 장소에서 서로 다른 방법론을 사용하여 측정할 수 있으며, 데이터 누락이나 데이터 표현 불일치와 같은 불일치를 포함할 수 있다.

멀티웨이 모델

다방향 응용

다방향 데이터 분석은 다방향 데이터셋에서 숨겨진 다방향 구조를 찾는 문제를 해결하기 위해 다양한 다방향 애플리케이션에 채택될 수 있다.다른 분야의 응용 프로그램의 예는 다음과 같다.^[4]

• 컴퓨터 비전
• 전기분석화학
• 신경과학
• 공정분석
• 소셜 네트워크 분석/웹 마이닝

다방향 처리

다방향 처리란 특정 다방향 응용 프로그램의 특정 요구를 해결함으로써 다방향 데이터를 바람직한 수준으로 변환하는 설계되고 결정된 다방향 모델의 실행이다.전위차계 전자언어로 생성된 데이터의 대표적인 예는 관련 다방향 처리를 예시한다.^[5]

참고 항목

• 다변형 서브공간 학습

참조