符号数据分析预测法

符号数据分析预测法（symbolic data prediction method），管理学-管理科学与工程-预测理论与方法-相关分析预测法-海量数据预测法-符号数据分析预测法，通过区间数据、多值数据、分布数据等符号数据回归分析、判别分析等来进行预测的一种方法。随着科学技术的进步和社会的发展，人类生产数据和利用信息技术搜集数据的能力大幅度提高，各种记录和报表的数据规模经常是成百上千兆字节。数据的丰富带来了对高效的数据分析方法的需求。然而传统的数据分析技术在处理这种“整齐有序”而“堆积如山”的数据集合时，却有很大的局限性，在面对庞大的样本空间和高维变量空间时处理效果往往不尽如人意，不仅计算工作量将相应变大，而且数据内部蕴含的信息容易被湮没。因此，从大规模数据中高效提取有效信息成为关键所在。针对这类问题，20世纪80年代末，有学者在国际分类协会联合会大会上首次提出符号数据分析方法（Symbolic Data Analysis; SDA），为大规模数据的分析处理问题提供了新的思路。