1.2.2　非矩形数据结构

除了矩形数据之外，还有其他一些数据结构。

时间序列数据记录了对同一变量的一组连续测量，它是统计预测方法的原始材料，也是物联网设备所生成的数据的核心成分。

空间数据结构可用于地图和定位分析，相比于矩形数据，它更复杂，也更多变。在对象表示中，数据的重点在于对象（例如一间房屋）和它的空间坐标。相反，域视图关注的则是空间的一个小单元以及某个相关度量的值（例如像素亮度）。

图（或网络）数据结构用于表示实际的、社会性的或抽象的关系。例如，像 Facebook 或 LinkedIn 这样的社交网络图可以表示出网络上人群之间的联系，与多条道路相连的集散中心则是实际网络的一个例子。图结构对于特定的问题类型是非常有用的，比如网络优化和推荐系统。

在数据科学中，以上每种数据类型都有独特的使用方法。本书重点介绍矩形数据，它是预测建模的基础构件。

　统计学中的图

在计算机科学和信息技术中，图这个术语通常用来表示实体之间的联系，以及一种底层数据结构。在统计学中，图用来表示各种统计图和可视化结果，而不是实体之间的联系；这个术语只用于可视化，不适用于数据结构。

本节要点

• 数据科学中的基本数据结构是一个长方形矩阵，其中的行表示记录，列表示变量（特征）。
• 数据科学中的术语非常令人迷惑。有很多同义词来自不同学科，这些学科（统计学、计算机科学和信息技术）都对数据科学贡献良多。