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数据分析课|网络科学入门,9大技巧带你上手网络数据分析

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发布时间:2019年10月31日 14:21:03 来源:环球网校 点击量:

【摘要】在茫茫的数据发展长河中,人们慢慢掌握了数据处理的方法,其中重要的处理方法之一就是对数据的分析,所以出现了数据分析师这一处理数据的职业,有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有网络数据分析的问题,今天就来讲讲网络数据分析。

网络是非常吸引人的事物,研究人员已经开发了许多方法用来分析它们的结构。然而,在生物学方面的网络一般不是由相关专家进行分析的,对于他们来讲,理解大量相关领域的概念和可用的方法往往是困难的。在本文中,我们提供了九个技巧,以避免常见的陷阱,并增强生物学家对网络数据的分析能力。

网络数据分析技巧一:先阐述清楚问题,再使用网络分析工具

网络科学理论已经发展成熟并且功能强大,但是不能被用作“黑箱”。实际上,建立网络本身不应被视为目的。我们建议:1)在操纵数据之前首先列出科学的问题和假设列表。2)再进一步评估这些问题是否可以自然的转化为用网络分析的问题。而不是首先运用网络分析然后检查是否存在问题(与文献[4]中的规则1一致)。实际上,用网络表示和建模数据可以立即完成,但是要从基于网络的分析中提出问题就要困难很多。

为此,除了要集成网络的形式之外,更重要的是用网络来看问题的视角。它依赖于一种基础假设,这种假设既是网络建模力量的来源,也面临相应的挑战:任何发生的或者没有发生的相互作用,都必须在其所处背景环境中被分析。按照这种观点,任何节点对(A、B)之间的互动都应该被考虑进其它包含节点A或者B的节点对的环境。例如,两个基因之间的特定边的重要性取决于节点上对应的基因是否是一个中心基因(hub gene)(由许多其他基因控制)。这个视角不认为互动是独立的,因此与逐个考察每个交互的集合这样的方法完全相反。

最后,在进行任何数据分析之前,最好先检查你的问题和数据是否真的适合网络的视角来分析。如果节点或者边很少,虽然可以进行网络分析,但是结果可能会令人失望,因为没有足够的相互作用数据来识别数据中的结构。而另一方面,尽管可以将许多矩阵视作网络(每个格子连接一条边,请参见下一个技巧),但考虑使用专用于完整矩阵的非网络方法通常更为合适。例如,可以自然地用分层聚类或主成分分析来分析可能被视为相关网络的相关矩阵。换句话讲,当分析一个数据矩阵的时候,网络分析并不一定是适合的方法。

网络数据分析技巧二:正确地分类你的网络数据

要掌握网络领域的前沿概念和方法,了解图论中的术语是先决条件。通常,适当地分类你的网络很重要,这样可以保证使用合适的方法。不同类型的网络适合不同的数据同样适用不同的方法。

连接可以是有向的(从源节点指向目的节点),这其中可能包括自指环(例如,与自身相互作用的蛋白质或食物网中的同类相食)。为简单起见而忽略这个信息实际上会背离原始数据。当处理具有嵌入值(权重)的边时,我们强烈建议你避免使用任何临时阈值将网络简化为二值化网络( Binarized network )。实际上,它清除了可用信息的重要部分,因为在二值化网络中某些方面的结构可能无法检测出来。二值化只能用作探索阶段(例如,为了方便对网络进行初始的可视化-参见技巧4),但它可能会使你的分析产生偏差(例如,嵌套模式可以在二值化生态网络中观察到,但不能在加权网络中观察到)。通常存在一些可用于处理加权网络的方法,使得分析更有效。此外,数据分析者必须非常谨慎,因为在研究中,权重可以被认为是基于强度的(权重越大,连边越强)以及基于距离的(权重越小,节点越近)。

节点可以属于不同的类别,并且存在仅有可能在不同类别的节点之间的边(bi / tri / multi-partite网络;例如,节点作为宿主/寄生虫或作为植物/真菌/种子传播网络)。处理这些特殊网络,需要特定的方法。例如,许多统计方法依赖于预期的连接数量(例如,在关于网络模块的计算中,参见技巧5),与一元网络的处理相比,这些网络的处理方法不同。

最后,节点通常包含其他信息。例如,节点可以具有空间位置(例如,节点作为二维中的小块栖息地或农场,三维中的脑区域)或者可以与外部属性(例如,食物网中的物种特征)相关联。可以在分析中显式地考虑这些额外的信息,以了解它是否有助于组织网络,或者搜寻那些一旦考虑到其影响就会产生的额外结构(例如,空间的或系统生成的影响)。在前一种情况下,一种更简单但次优的替代方法通常是使用后验信息来解释结果(例如,解释具有空间信息的基因网络的结构或比较网络的结构与网络的元数据)。

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分享到: 编辑:吴晨辉

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