การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัญลักษณ์
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัญลักษณ์ (Symbolic Data Analysis - SDA) เป็นกรอบการทำงานทางสถิติที่ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ข้อมูลรวม หรือข้อมูลที่เป็นเซต ซึ่งเรียกว่า ข้อมูลเชิงสัญลักษณ์ โดยที่การสังเกตแต่ละรายการแทนกลุ่มหรือแนวคิด แทนที่จะเป็นค่าเดี่ยว SDA ซึ่งถูกนำเสนอในรูปแบบสถิติสมัยใหม่โดย Lynne Billard และ Edwin Diday ในปี 2003 ได้ขยายขอบเขตสถิติแบบดั้งเดิมเพื่อจัดการกับตัวแปรที่มีค่าเป็นช่วง (interval-valued) ค่าเป็นฮิสโตแกรม (histogram-valued) และค่าหลายค่า (multi-valued) ทำให้สามารถทำการอนุมานที่เข้มงวดในระดับความรู้ แทนที่จะเป็นระเบียนข้อมูลรายบุคคลดิบ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Billard, L., & Diday, E. (2003). From the statistics of data to the statistics of knowledge: symbolic data analysis. Journal of the American Statistical Association, 98(462), 470–487. DOI: 10.1198/016214503000242 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Symbolic Data Analysis (SDA). ScholarGate. https://scholargate.app/th/soft-computing/symbolic-data-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →