Principal Component Analysis and Randomness Test for Big Data Analysis

Il libro "Analisi delle Componenti Principali e Test di Randomicità per l'Analisi dei Big Data" offre un approccio innovativo all'analisi di grandi set di dati numerici rettangolari, definiti come Big Data. L'accento è posto sulla comprensione immediata del significato dei dati, senza perdersi nei dettagli dei singoli punti dati. A differenza dei metodi tradizionali di analisi delle componenti principali, test di randomicità e tecniche di visualizzazione, l'approccio presentato si distingue per la sua universalità e semplicità, indipendentemente dai tipi di dati, dalle strutture o dalle specifiche discipline scientifiche. La base matematica è trattata in modo approfondito, con la RMT-PCA e il test RMT che utilizzano la matrice di correlazione incrociata delle serie temporali. Questa metodologia è applicata anche ai prezzi azionari ad alta frequenza nei mercati giapponese e americano, per dimostrarne l'efficacia nell'identificare settori di business in tendenza nel mercato finanziario.