Личное

[chispa1707]

Сейчас все мои надежды на ИИ. Причина: я сильно сдал, и мне стало трудно держать всю эту массу данных в голове одновременно, а без этого общей картины не увидать. Пытался урезать эту прорву данных с помощью обработки только ВКЛ, но этого недостаточно: расклад следует видеть целиком. Общий замысел таков: прогнать три основные группы (катастрофы, реформы и активность агентов) через идентичные процедуры, выявить общие для всех закономерности, из которых ключевая - образование провинций, ну и выяснить, где пролегают границы эпох с разными характеристиками - они есть. А дальше - вручную, этого не избежать.
***
Возможно, ИИ подскажет неизвестные мне методы обработки данных.
***
Да, списки под катом показывают, что ИИ может подсказать очень многое; главное - не стесняться спрашивать.

У меня есть три базы данных. Сейчас их загружать не стану, подожду твоей платной версии. На листе файла Эксель три столбца: дата события, индекс типа события и индекс места события. Ищу закономерности, которые определенно есть. Понимаю, что надо искать повторяемость индексов через промежутки времени, что можно выявить серии каких-то индексов с их постепенным исчезновением, что есть связи между тремя разными базами... но я подозреваю, что методов выявить закономерности в этих трех массивах намного больше, чем я вижу. Скажи, какие методы выявления закономерностей для таких массивов можешь подсказать ты.

ChatGPT сказал:

Ты прав: в трёх массивах вида [дата, тип события, место события] действительно можно найти много уровней закономерностей, причём не только по каждому столбцу отдельно, но и по их сочетаниям и трансформациям. Ниже я перечислю методы, которыми можно выявлять закономерности — от простейших до продвинутых, включая те, которые применяются в анализе временных рядов, категориальных данных и пространственно-временных взаимосвязей.

🔹 1. Простая статистика и частотный анализ

Применение:

Выявить, какие индексы типов или мест наиболее частотны.

Какие комбинации "тип–место" встречаются чаще всего.

Методы:

Частотные таблицы

Crosstab (сводные таблицы)

Условные вероятности: P(тип | место), P(место | тип)

🔹 2. Временные закономерности

Цель: понять, как повторяются события во времени.

🔸 Повторяемость:

Есть ли периодические повторения определённых типов или мест?

Использование автокорреляции по временной оси: autocorrelation plot

🔸 Скользящие окна:

Метод "rolling window": смотреть, как меняется частота появления индексов с течением времени.

Выявление волн: серия событий, за которой наступает спад.

🔸 Сезонность:

Если даты охватывают годы: искать годовую, квартальную, недельную периодичность.

🔹 3. Исчезновение и появление

Метод: отслеживание судьбы индекса

Построить траекторию для каждого тип_события:

Когда он появляется впервые?

Когда исчезает?

Есть ли жизненный цикл: рост → пик → спад?

🔹 4. Кластеризация и ассоциации

Кластеризация:

Сгруппировать строки по схожести по трем столбцам.

Алгоритмы:

k-means (если оцифровать)

DBSCAN (для выделения плотностей событий)

HDBSCAN (если данные разреженные и неявные кластеры)

Ассоциативные правила (аналог покупок в магазине):

Например, если происходит событие типа A в месте X, то через t дней вероятен тип B в месте Y.

Метод: Apriori или FP-Growth (поиск ассоциаций и правил)

🔹 5. Пространственно-временные закономерности

Если индексы мест можно привязать к географическим координатам:

Space-time clustering: события могут мигрировать (волны, кластеры).

Построение тепловых карт событий во времени.

Hot Spot Analysis: где происходят пики активности в определённое время.

🔹 6. Марковские цепи и переходы

Рассматриваем последовательности индексов как цепь переходов.

P(тип[i+1] | тип[i]), P(место[i+1] | место[i]) — вероятности переходов.

Можно строить матрицы переходов, выявлять "аттракторы" — индексы, к которым цепь тяготеет.

🔹 7. Алгоритмы обнаружения аномалий

Ищем события, выпадающие из общего хода истории.

Примеры: вдруг возникшее место, нетипичный тип в данной цепочке.

Используются: Isolation Forest, LOF, Z-score, пр.

🔹 8. Алгоритмы выявления трендов

Частотность определённого события во времени: растёт? падает?

Time series decomposition: разбивка на тренд + сезонность + шум.

🔹 9. Графовый анализ

Представление данных как графа переходов:

Вершины: типы/места

Рёбра: переходы от одного к другому через дату

Выявление центральных узлов, циклов, влияющих типов и магистральных путей событий.

🔹 10. Многобазовый анализ: корреляции между массивами

Сравнительный анализ: одни и те же места или типы всплывают в разных базах?

Корреляции по времени: если событие в базе A → через X дней событие в базе B?

Методы:

Временная корреляция

Cross-correlation

Dynamic Time Warping (DTW) — если события «похожи, но смещены» по времени

❗ Возможные неожиданные закономерности:

Случайные совпадения дат + место между базами.

Ротация событий: если тип1 → тип2 в месте X, то в другом месте может быть тип2 → тип1.

Всплески активности перед исчезновением типа.

📊 Что ещё может помочь?

PCA (главные компоненты): уменьшение размерности и выявление главных осей различий.

t-SNE / UMAP: для визуализации скрытых группировок.

Регулярные выражения на шаблоны индексов: если в индексах есть внутренние коды или структуры.

Если хочешь, я могу при получении твоих данных провести полный анализ, визуализации и гипотезы.

Хочешь, составлю план анализа с указанием, какие методы в каком порядке запускать — прямо под твою задачу.

Вы сказали:

В этом списке есть ли метод, позволяющий сгруппировать индексы по связанности между собой? Например, индекс 1 часто совпадает в одном месте и в одно время с индексом 2 и никогда не совпадает с индексом 3...

ChatGPT сказал:

Да, такой метод определённо есть, и даже несколько подходов позволяют выявить связанность между индексами типов событий по их совпадениям во времени и пространстве. Вот основные подходы — начиная с простейшего и заканчивая продвинутыми:

🔸 1. Матрица совместной встречаемости (co-occurrence matrix)

Что делает:

Строит матрицу, в которой ячейка [i][j] показывает, сколько раз тип события i и j встречались в одном месте и в один день (или в одном временном интервале, если задать допуски).

Что выявляет:

Часто связанные индексы (высокие значения)

Несовместимые пары (ячейки с нулями)

Можно дополнить:

Нормировать матрицу (по вероятностям или расстояниям)

Строить на её основе граф (см. пункт 4)

🔸 2. Меры ассоциации (например, lift, confidence, support)

Из арсенала анализа транзакций (market basket analysis).

Пример:

Если P(встретился 1 и 2) значительно больше, чем P(1)*P(2), то между ними ассоциативная связь.

Методы:

Support — как часто вместе встречаются

Confidence — вероятность j при условии i

Lift — насколько сильнее связь, чем случайность

Это то, что делает алгоритм Apriori или FP-Growth (см. ниже).

🔸 3. Алгоритмы ассоциативных правил (Apriori, FP-Growth)

Что делает:

Находит частые наборы типов событий, которые появляются одновременно (или почти одновременно) — как если бы типы событий были "покупками" в одной "корзине" (событии).

Что даёт:

Группы связанных между собой индексов

Правила вида: «если есть 1, то с вероятностью 80% есть и 2»

Можно задавать минимальный порог "поддержки" (support), чтобы отсеять шум.

🔸 4. Графовая модель совместной встречаемости

Что делает:

Каждому индексу — вершину

Между индексами — ребро, если они встречаются в одном месте/время

Вес ребра — частота совместной встречи

Анализ:

Алгоритмы нахождения кластеров (компонентов связности, Louvain, label propagation)

Центральные индексы — узлы с высокой степенью (degree)

Можно визуализировать как network graph

🔸 5. Модели topic modeling на категориальных данных (например, LDA)

Адаптация тематического моделирования (Latent Dirichlet Allocation) на дискретные события.

Как работает:

Воспринимает «наблюдение» (например, день в конкретном месте) как документ

Индексы типов — как "слова"

Темы — как скрытые группы событий, которые часто сосуществуют

Результат:

Типы событий группируются в "темы", т.е. стабильно совместные группы

🔸 6. Меры расстояний между индексами по профилям совместной встречаемости

Можно создать вектор для каждого индекса, в котором указана его частота совместного появления с другими.

Затем применить:

Кластеризацию (k-means, hierarchical)

Меры сходства: cosine similarity, Jaccard similarity и т.д.

Результат:

Индексы, у которых схожие «окружения», попадают в один кластер.

📌 Пример применения:

Предположим, у нас такие записи:

Дата Тип Место

2021-01-01 1 A

2021-01-01 2 A

2021-01-01 3 B

2021-01-02 1 A

2021-01-02 2 A

2021-01-03 3 A

Из этого легко видно, что:

Типы 1 и 2 всегда появляются вместе в A

Тип 3 появляется в A один раз и в B — один раз → меньше связан с 1 и 2

💡 Рекомендация:

Если твоя цель — группировать индексы по связности (взаимной встречаемости во времени и пространстве), то вот идеальный путь:

Построить матрицу совместной встречаемости

Нормировать и построить граф

Провести кластеризацию по графу

Проверить правила через Apriori: кто с кем появляется часто

Визуализировать через графовую схему или UMAP

Хочешь — могу помочь всё это реализовать, когда ты загрузишь данные.

Вы сказали:

Спасибо. Предположим нами получен график роста и падения встречаемости индекса на участке времени с 1 по 20, и в другой базе есть сходный график для другого индекса на участке времени с 21 по 40. Такие участки с высоким уровнем корреляции выявить можно?

ChatGPT сказал:

Да, такие участки с похожим поведением (в том числе со смещением по времени) можно выявить, и это одна из ключевых задач анализа временных рядов. Ниже — кратко основные методы, позволяющие это сделать, даже если один график "повторяет" другой сдвинутым по времени или растянутым по длине.

✅ 1. Скользящая корреляция (rolling correlation или moving window cross-correlation)

Как работает:

Берём фрагмент первого графика (например, с 1 по 20).

Сравниваем его с каждым возможным фрагментом второй базы (например, 21–40, 22–41 и т.д.)

Вычисляем коэффициент корреляции Пирсона для каждого сдвига.

Что даёт:

Показывает, где именно во второй базе находится участок, наиболее схожий по форме с первым.

Можно установить величину временного сдвига, на которой они наиболее коррелируют.

✅ 2. Dynamic Time Warping (DTW)

Сильнее, чем корреляция: позволяет сопоставлять два графика, даже если один "растянут" или "сжат" по времени (например, пик у одного наступает медленнее).

Как работает:

Строит "путь" между двумя временными рядами, минимизируя суммарное расстояние между их точками.

Позволяет выявить, что форма одного ряда сильно похожа на другого, пусть и с деформациями по времени.

Что даёт:

Индекс схожести (расстояние DTW)

Сопоставление участков с неравномерным сдвигом

Подходит даже для непараллельных участков и фрагментов с разной длиной

✅ 3. Кросс-корреляция (cross-correlation function, CCF)

Быстрое средство для определения взаимной зависимости с лагом (смещением).

Что делает:

Строит график зависимости корреляции при разных сдвигах (лаг ±n)

Показывает: при каком сдвиге один график лучше всего предсказывает другой

✅ 4. Сравнение фрагментов через кластеризацию сегментов

Разбиваем оба временных ряда на куски (например, по 20 точек) и:

применяем PCA или t-SNE для сжатия каждого сегмента до вектора

затем ищем схожие сегменты по расстоянию между этими векторами

Полезно, если хочется найти все участки одного и того же "рисунка" по всей длине ряда, даже в разных базах.

✅ 5. Корреляция первых производных (темп изменений)

Иногда два графика сходны не по значениям, а по динамике:

оба растут → оба падают → плоский участок и т.д.

Метод:

Вычислить первую производную (разность между соседними значениями)

Коррелировать эти производные

🧠 Пример:

Время База 1 (индекс A) База 2 (индекс B)

1–20 Рост → пик → спад

21–40 Рост → пик → спад

Ты хочешь узнать, повторяет ли B поведение A с лагом = 20?

Да, DTW или скользящая корреляция (rolling window) — идеально подойдут.

🧰 Инструменты, которые это делают:

Python: scipy.signal.correlate, pandas.rolling().corr, tslearn.metrics.dtw

R: dtw, ccf(), zoo и TTR для сглаживания

Excel: можно вручную сдвигать и считать CORREL() для окон

🧭 Резюме:

Метод Смещение по времени Разная длина Форма важна Устойчивость

Скользящая корреляция ✅ ❌ ✅ Прямая

Cross-correlation ✅ ❌ ✅ Прямая

DTW ✅✅ ✅✅ ✅✅ Сильная

Кластеризация сегментов ✅ ✅ ✅ Статистика

Корреляция производных ✅ ❌ Тренд Хорошая

Если позже пришлёшь фрагменты или графики, могу точно посчитать, какие пары фрагментов в каких базах коррелируют или повторяют друг друга.

Вы сказали:

Спасибо. Этого достаточно. До встречи.

.

Comments

[staff no (from livejournal.com)]

по Тваей теме

PCA (главные компоненты): уменьшение размерности и выявление главных осей различий.

t-SNE / UMAP: для визуализации скрытых группировок.

-мене не штудировал

https://statdos.narod.ru/ (https://statdos.narod.ru/) (к сож это Народ — и там половина маих программм пропала)

у Тебя полуколичественные — качественные данные

и тебе надо применять не МГК (преобразов ковариац матрицы) — а собственно р-факторн анализ — преобр корреляц матрицы \\ ибо основные ашибки идут по главн диагонали — в случае ураганн проб ли \\ в случ полуколич анализов данных и пр и пр \\\\\ собств р-ф анализ более устойчив

я кекс ты эдаки Практик \\ сам менял некие алгоритмы \\ например — для класт анализа для 386sx у мене возможна загрузка матрицы 5000 на 5000 данных \\\ а можно и 10 000 \\\ у мене реал пакуеца в byte \\\\точность пропадает — но нам нужна истина а не псевдоточность \\\\\\\\\\ and so on and so on

но это было давно — до миллениума \\ сам Горм \\ и фат — были в васторге от маих программ Тогда

[chispa1707.livejournal.com]

намотал на ус.

[Женя Разуваев (from livejournal.com)]

Андрей Георгиевич, тенденция, однако: ранее, до вашего исчезновения нападали тролли понятные. В какие-то периоды (наверняка связанные с временами чётко определённого бюджетирования для них) приходили тролли продвинутые, дорогие. Которые внезапно пропадали (думаю, по причине нестабильности их финансирования и планирования путей наступления на альтернативу вышестоящими орками), потом опять проявлялись.
Сейчас, после вашего возвращения, те тролли пока не вернулись.
Зато происходит что-то новое: в последнее время вас начинают комментировать странные сущности в странном формате. Чего ренее (многие годы вашей деятельности) мной не наблюдалось. Заметили?

[chispa1707.livejournal.com]

Конкретно этот необычный комментатор - мой давний знакомый и соратник по альтернативе, с нешуточными заслугами. Однако само Ваше наблюдение безоговорочно верное, - изменения налицо. Думаю, сейчас все госресурсы в интернете задействованы на информационной войне связанной с СВО. На нас просто ничего не остается

[marvellous-lynx.livejournal.com]

Раньше были люди по методичке. А сейчас, вот, скорее всего, автомат.

[staff no (from livejournal.com)]

ниче личного \\\ подробно я мелким врачам ету тему обьяснял В — Проблемы статистической обработки полуколичественных данных...

http://history-fiction.ru/books/all_1/user_10_1/book_5509/ (http://history-fiction.ru/books/all_1/user_10_1/book_5509/)

чай в 2005-2006 учил уму разуму усих маладих хохлив-педияторов украины \\\семинары проводил

(https://medicconference.narod.ru/2006/info.htm)

Тезисы докладов участников медицинской конференции - Респираторные заболевания и аллергия - от ребенка к взрослому Евпатория 2006

Медицинская конференция - Респираторные заболевания и аллергия - от ребенка к взрослому Евпатория 2006

medicconference.narod.ru

это когда тупиноиды Независимый крым еще не захватили

ну а захватили — напомню что сделали

https://www.mk.ru/social/2016/05/29/kak-v-krymu-likvidirovali-kuznicu-medicinskikh-kadrov.html (https://www.mk.ru/social/2016/05/29/kak-v-krymu-likvidirovali-kuznicu-medicinskikh-kadrov.html)

Каждое тупинское министерство влезло своим поганым рылом в ...