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; дискретно-косинусное 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.