Metody analizy danych symbolicznych

• Autorzy: Justyna Wilk

Warianty tytułu

Symbolic Data Analysis Methods

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Analiza danych symbolicznych stanowi interesujący kierunek rozwoju metod eksploracyjnej analizy danych i reprezentacji danych ekonomicznych. Znajduje zastosowanie w badaniach dotyczących różnorodnych zagadnień społeczno-gospodarczych. Celem artykułu jest usystematyzowanie wiedzy na temat metod analizy danych symbolicznych. W artykule zaprezentowano specyfikę danych symbolicznych i ich rolę w opisie zjawisk ekonomicznych. Przedstawiono klasyfikację metod analizy danych symbolicznych, wymogi odnośnie do rodzaju zmiennych symbolicznych oraz problemy związane z wyborem metod analizy danych symbolicznych. Dokonano przeglądu zastosowań metod analizy danych symbolicznych w badaniach ekonomicznych. (abstrakt oryginalny)

EN

Symbolic data analysis is an interesting development direction of data mining methods and economic data interpretation. It can be applied to a wide range of social and economic issues. The aim of the paper is to present a summary on symbolic data analysis methods. There was explained symbolic data concept and its importance in describing economic problems. Symbolic data analysis methods were classified, the requirements on symbolic variables were given and the problems of method selection were discussed. The economic applications of symbolic data analysis methods were reviewed. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Wielowymiarowa analiza statystyczna; Analiza danych; Klasyfikacja obiektów

EN

Multi-dimensional statistical analysis; Data analysis; Classification of objects

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2010
• Tom: 29
• Numer: nr 141 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 29--38

Twórcy

autor

Justyna Wilk

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Billard L., Diday E., Symbolic Data Analysis. Conceptual Statistics and Data Mining, Wiley, Chichester 2006.
• Bock H.H., Diday E. (eds.) Analysis of Symbolic Data. Exploratory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg 2000.
• Bravo M.C., Análisis de segmentación en el análisis de datos simbólicos, Universidad Complutense de Madrid, Departamento de Estadística e Investigación Operativa I (doctoral thesis) 2001.
• Brito P., Use of pyramids in symbolic data analysis, [w:] E. Diday, Y. Lechevallier, P.B. Schader, B. Burtschy (eds.), New Approaches in Classification and Data Analysis, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg 1994, s. 378-386.
• Diday E., Gowda K.C. (1994), Symbolic clustering algorithm using similarity and dissimilarity measures, [w:] E. Diday, Y. Lechevallier, P.B. Schader, B. Burtschy (eds.), New Approaches in Classification and Data Analysis, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg 1994, s. 414-422.
• Diday E., Noirhomme-Fraiture M., Symbolic Data Analysis and the Sodas Software, John Wiley & Sons, Chichester 2008.
• Duarte-Silva A., Brito P., Linear discriminant analysis for interval data, Computational Statistics", vol. 21, issue 2, Physica-Verlag, Heidelberg 2006, s. 289-308.
• Dudek A., Metody klasyfikacji dla danych symbolicznych - symulacja porównawcza, [w:] J. Dziechciarz (red.), Ekonometria 18. Zastosowania metod ilościowych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1151, Wydawnictwo AE, Wrocław 2007, s. 19-26.
• Gatnar E., Symboliczne metody klasyfikacji danych, PWN, Warszawa 1998.
• Goupil-Testu F., Touati M., Diday E., van der Veen H., Analyse symbolique de données financières, XXXIIèmes Journées de Statistiques, ASU 2000, Fes-MAROC, Mai 2000.
• Hair J.F., Black W.C., Babin B.J., Anderson R.E., Tatham R.L., Multivariate Data Analysis, Pearson Prentice Hall, New Jersey 2006.
• Laaksonen S., People's life values and trust components in Europe - Symbolic data analysis for 20-22 countries, [w:] E. Diday, M. Noirhomme-Fraiture (eds.), Symbolic Data Analysis and the Sodas Software, John Wiley & Sons, Chichester 2008.
• Más M., Olaeta H., Ayestarán M., Symbolic characterization of internet users in Basque country, EUSTAT Technical Notebook 1, Instituto Vasco de Estadística (EUSTAT), Donostia-San Sebastián 2002.
• Mustjarvi S., Application to the Finnish, Portuguese and Spanish data from European Social Survey 2002/2003, [w:] L. Billard, E. Diday (eds.), Symbolic Data Analysis: Extracting Knowledge from Complex Data, John Wiley and Sons Ltd, Indianapolis 2006.
• Noirhomme-Fraiture M. (ed.), User manual for SODAS 2 software, Software Report, 2004, Analysis System of Symbolic Official Data, Project no. IST-2000-25161.
• Pełka M., Analiza danych symbolicznych i jej wykorzystanie w badaniach marketingowych, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 2007, Rozprawa doktorska (nieopublikowana).
• Pełka M., Jefmański B., O sposobie profilowania segmentów rynkowych z wykorzystaniem drzew decyzyjnych dla danych symbolicznych, [w:] J. Pociecha (red.), Modelowanie i prognozowanie zjawisk społeczno-gospodarczych, Wydawnictwo UE, Kraków 2008, s. 367-379.
• Silva A., Marcelo C, Rodriguez D., Regional particularities of employment in Portugal: The contribution of multivariety analysis of symbolic objects, Revista de estudos regionais - regiao Lisboa e Vale do Tejo, 1 Semestre de 2001, no. 2, s. 1-23.
• Wilk J., Miary odległości obiektów opisanych zmiennymi symbolicznymi z wagami, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 13. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1126, Wydawnictwo AE, Wrocław 2005, s. 224-236.
• Wilk J., Problemy klasyfikacji obiektów symbolicznych. Symboliczne miary odległości, [w:] J. Garczarczyk (red.), Ilościowe i jakościowe metody badania rynku. Pomiar i jego skuteczność, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Poznaniu nr 71, Wydawnictwo AE, Poznań 2006, s. 69-83.
• Wilk J., Techniki graficzne w procesie segmentacji rynku na podstawie danych symbolicznych, [w:] M. Walesiak (red.), Wizualizacja wyników badań marketingowych - podejścia, metody i zastosowania, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 86, Wydawnictwo UE, Wrocław 2009a, s. 153-164.
• Wilk J., Cluster analysis methods in symbolic data analysis, [w:] J. Pociecha (red.), Data Analysis Methods in Economic Investigations, Wydawnictwo UE, Kraków 2009b, s. 39-54.
• Wilk J. Problemy segmentacji rynku z wykorzystaniem metod klasyfikacji i danych symbolicznych, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu 2010, Rozprawa doktorska (nieopublikowana).