Вопрос или проблема
Я новичок в области data science и хотел бы узнать, существуют ли инструменты, которые могут определить взаимосвязи между переменными, которые могут быть релевантны для решения проблемы.
Представьте, что у меня есть файл журнала, который я предобработал в следующий tsv-файл (600k строк):
time req ip latency status length
|------------- |-- |--------------- |----- |----- |-----
11:59:59.8048 Foo 111.208.52.116 1728 200 OK 2422
11:59:59.9454 Goo 11.88.226.84 1567 200 OK 2422
11:59:59.9611 Bar 111.38.177.130 26460 200 OK 1068
11:59:59.9923 Foo 11.88.226.84 1795 200 OK 2422
12:00:00.0079 Foo 11.110.239.63 1816 200 OK 2422
12:00:00.0548 Bar 111.147.192.171 15265 200 OK 1024
12:00:00.0704 Baz 111.130.195.74 1801 200 OK 9876
12:00:00.0704 Foo 111.130.195.74 1803 200 OK 2422
12:00:00.1173 Bar 11.139.142.176 10527 200 OK 1024
...
14:59:54.3229 Faz 111.136.253.236 1317386 200 OK 2417
14:59:54.3229 Foo 11.12.5.128 4319 200 OK 2418
14:59:55.4792 Far 111.100.110.47 25120 200 OK 5432
14:59:55.4792 Zoo 111.86.217.168 23236 200 OK 2417
14:59:55.4949 Rar 111.65.9.93 137184 200 OK 2417
Теперь я хотел бы узнать, может ли эта информация показать, какие переменные (или их комбинации) связаны с тем, когда процессоры нагружены на 100% (что было в период с 12:50 по 13:05) по сравнению с загрузкой процессора около 50% (во все остальные времена).
Я, конечно, могу вручную попытаться построить графики и агрегировать переменные, которые, по моему мнению, имеют отношение друг к другу, но это требует времени и опыта (хотя я обнаружил, что с R это делать быстрее и интереснее по сравнению с электронными таблицами), и я интересуюсь, существует ли способ просто направить 2 набора данных в R или какой-либо другой инструмент, и чтобы он сказал мне, в чем статистически заключаются различия между этими наборами.
Конечно, переменные можно комбинировать и агрегировать множеством способов, но, как предположил бы бритва Оккама, это различие должно начинаться как можно проще и становиться сложнее только со временем, например, до тех пор, пока я не буду удовлетворен и скажу остановиться.
Если я правильно понимаю, вы не хотите статистически непредвзятую оценку того, насколько разные переменные влияют на загрузку процессора, а хотите лишь знать, делают ли они это значимым образом. Если это ваша цель, достичь её в R можно с помощью множественной линейной регрессии.
# Предположим, вы сохранили данные в файле .csv
data = read.csv('file.csv',sep=',', header=TRUE)
attach(data)
library(leaps) # Необходимая библиотека
regfit = regsubsets(data$CPU_percentage~., data=data, nvmax= n)
# Предположим, что столбец фрейма данных, содержащий процент,
# называется CPU_percentage
# "n" - это количество рассматриваемых переменных
summ = summary(regfit) # Полезная информация о вашей регрессионной модели
coef(regfit, witch.max(summ$adjr2))
# R выведет переменные, полезные для регрессии, другими словами,
# переменные, которые оказывают влияние на загрузку процессора,
# просто добавьте эти переменные в следующую строку кода вместо var1, var 2 и т.д.
fit = lm(data$CPU_percentage~var1+var2+var3, data=data)
summary(fit)
Коэффициенты, показанные последней функцией (summary), количественно оценивают отношение между процентом загрузки процессора и самими переменными.
Важно сказать, что я написал этот код так просто, как возможно, и только с необходимой информацией для вас, полученные результаты не могут быть использованы для статистических выводов, и полученные коэффициенты полезны только для получения представления о переменных, связанных с загрузкой процессора (как в положительном, так и в отрицательном плане). Вам нужно гораздо больше кода и знаний статистики, чем я здесь написал, и я буду рад объяснить это лучше, если вы хотите, но для достижения вашей цели больше не нужно.
.
Ответ или решение
Введение в анализ: Вы находитесь на пути освоения науки о данных и стремитесь найти автоматизированные инструменты, которые могут помочь в выявлении зависимости между переменными в вашем наборе данных, связанным с журналом, где указано, что загрузка ЦП достигает 100% в определенные периоды. Ваш основной вопрос заключается в том, как определить, какие переменные влияют на загрузку ЦП, и возможно ли провести такой анализ, используя инструменты вроде R, без значительных временных затрат.
Проблема и контекст
Вы имеете дело с файлом TSV, содержащим информацию о времени, запросах, IP-адресах, задержке, статусах и длине. Вы хотите понять, как эти данные соотносятся с использованием ЦП, которое увеличивается до 100% с 12:50 до 13:05, в отличие от более низких значений в другое время. Ваша цель — вместо рутинного визуального анализа найти способ для автоматизированного анализа данных, который бы выявил значимые зависимости.
Подход к решению задачи
1. Использование R для автоматического выявления зависимостей
R предоставляет мощные инструменты для статистического анализа, которые могут помочь в выявлении значимых переменных:
- Множественная линейная регрессия: Вы можете использовать множественную линейную регрессию для выявления переменных, значимо влияющих на загрузку ЦП.
# Загрузка данных из файла CSV
data = read.csv('file.csv', sep=',', header=TRUE)
attach(data)
library(leaps) # Подключение необходимой библиотеки
regfit = regsubsets(data$CPU_percentage~., data=data, nvmax= n)
# "CPU_percentage": столбец с данными по загрузке ЦП
summ = summary(regfit) # Получение сводной информации о модели регрессии
coef(regfit, which.max(summ$adjr2))
# Вывод переменных, значимых для регрессии
fit = lm(data$CPU_percentage~var1+var2+var3, data=data) # Уточнение модели
summary(fit)- Построение модели регрессии: Эта модель помогает количественно оценить связь между использованием CPU и переменными. Однако для полноценной статистической интерпретации потребуется углубленное понимание статистики.
2. Статистическая аналитика и оценка значимости
Инструменты автоматизации, такие как R, могут быстро идентифицировать комбинации переменных с использованием алгоритмов регрессии. Эти алгоритмы выявляют переменные, которые оказывают значительное влияние на целевую метрику, в вашем случае — на загрузку ЦП.
3. Интерпретация результатов
Результаты, полученные из регрессивного анализа, могут предоставить представление о ключевых факторах, влияющих на использование ЦП. Это не сразу ведет к решениям, но позволяет сужать пространство поиска, определяя, какие переменные заслуживают внимания и возможной оптимизации.
Заключение
Использование инструментов автоматизации анализа данных позволяет существенно экономить время и ресурсы, направляя внимание на значимые переменные в большом наборе данных. Платформы, такие как R, предоставляют богатый функционал для развернутого анализа, который при правильной интерпретации способен привести к оптимизации и улучшению работы процессов, связанных с управлением загруженностью ресурсов.
Профессиональное использование таких инструментов требует как навыков программирования, так и статистической грамотности, что в конечном итоге позволяет максимально эффективно использовать возможности автоматического статистического анализа.