25、数据驱动的安全分析与可视化实践

数据驱动的安全分析与可视化实践

1. 数据处理与多维缩放分析

在处理行业数据时，首先要对数据进行整理和转换。以下是具体的操作步骤：
1. 数据折叠与清理 ：

imat <- foldmatrix(vmat, industry, min=10, clean=T)
dim(imat)
## [1]  17 251

这里有17个行业（实际上是来自NAICS规范的17个独特的两位数行业代码），函数在折叠矩阵后清理了13列。现在每行代表一个行业，列代表VERIS变量，值代表该行业中存在VERIS变量的事件比例。
2. 多维缩放分析 ：
- 转换为距离矩阵 ：

idist <- dist(imat, method='canberra')

使用Canberra距离度量计算每对行业之间的距离。
- 进行经典多维缩放 ：

cmd <- cmdscale(idist)
head(cmd)
##                           [,1]       [,2]
## victim.industry2.32 -75.080869 -50.662403
## victim.industry2.33 -29.457487  -2.942