Рассмотрены основные методы обработки многомерных экспериментальных данных объектов числовой и нечисловой природы, разведочный анализ и представление данных. Приведено систематическое описание следующих методов многомерной статистической обработки: анализ главных компонент; каноническая корреляция; дискретнокосинусное преобразование и вейвлет-анализ: дискриминантный и факторный анализы; а также анализ соответствий и многомерное метрическое и неметрическое шкалирование. Изложены современные методы сингулярного разложения и вейвлет-анализа, используемые для обработки многокомпонентных временных рядов. Пособие иллюстрировано тщательно подобранными примерами, в том числе взятыми авторами из многолетней собственной практики решения реальных задач.
Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника», магистерской программе «Автоматизация научных исследований, испытаний и эксперимента» направления «Автоматизация и управление», будет полезна преподавателям, научным работникам, аспирантам.