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书悦网 -大数据探索性分析（第2版）（大数据分析统计应用丛书）
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大数据探索性分析（第2版）（大数据分析统计应用丛书）书籍详细信息

  • ISBN：9787300283531
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：2020-08
  • 页数：暂无页数
  • 价格：36.80
  • 纸张：胶版纸
  • 装帧：平装-胶订
  • 开本：128开
  • 语言：未知
  • 丛书：暂无丛书
  • TAG：暂无
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内容简介：

《大数据探索性分析》是一本基于大数据背景的统计学基础教材，适用于统计专业的高年级本科生或者应用统计专业硕士的培养。该教材旨在使学生能够掌握大数据分析的统计学基本原理、思想和方法。着重培养学生面对实际数据时，提出问题和解决问题的基本能力，特别是能够使用某种计算机语言分析数据和解释分析结果的能力。教材内容主要包括抽样调查、数据清理、描述性统计、探索性分析、数据可视化、空间统计等内容。教材撰写力求深入浅出，不只是讲解各种方法的过程与原理，还要结合实际数据例子，加强学生对各种方法的深入理解。该教材有别于传统统计学教材的特点在于强调大数据前提下一些统计方法使用的特色，而第二版更是更新了一些实际数据分析案例，让学生能够更好地掌握数据分析技巧。

书籍目录：

第1章 导论

第1节 大数据现象产生的背景

第2节 大数据现象综述

第3节 大数据分析举例

第4节 大数据探索性分析的主要内容

第2章 大数据背景下的抽样分析

第1节 抽样调查的基础知识

第2节 数据集的相似性度量

第3节 概率抽样

第4节 非概率抽样

第5节 大数据抽样

第6节 抽样分析的综合应用

第3章 大数据的数据预处理

第1节 整齐数据

第2节 数据的管理与清洗

第3节 数据的变换

第4节 缺失值的处理

第5节 异常点的检测

第6节 变量选择

第7节 数据预处理的综合应用

第4章 探索性数据分析方法

第1节 多维数据的可视化技术

第2节 投影寻踪

第3节 独立成分分析

第4节 探索性数据分析案例

第5节 探索性数据分析综合应用

第5章 大数据的展示

第1节 统计制图的基本概念

第2节 单变量数据的展示

第3节 多变量数据的展示

第4节 数据分布形态的展示

第5节 高维数据的展示

第6节 空间数据的展示

第7节 统计图的美化

第8节 大数据展示的综合应用

第6章 空间数据分析

第1节 空间数据基础知识

第2节 空间统计介绍

第3节 探索性空间数据分析

第4节 空间自相关分析

第5节 空间扫描统计分析

第6节 空间回归分析

第7节 空间面板分析

第8节 贝叶斯时空模型

第9节 空间估算

第10节 空间分析的综合应用——发病率数据

第11节 空间分析的综合应用——企业创新数据

参考文献

作者介绍：

吴翌琳，经济学博士，中国人民大学统计学院、中国调查与数据中心教授，主要从事经济统计分析、创新经济计量、指数编制与应用、数据可视化等应用统计方向的研究。主持国家自然科学基金、*人文社科基金、国家统计局统计科学研究计划项目等课题十项，主要参与的国家部委科研课题项目二十余项。先后在《World Development》、《统计研究》、《调研世界》、《经济理论与经济管理》、《宏观经济研究》等核心期刊上发表学术文章20余篇。曾受邀作为联合国大学荷兰马斯特里赫特分校访问学者，进行为期一年的访问，参与欧盟第七号框架下的项目研究工作。并五次受邀作为法国国家统计局（INSEE）访问学者，参与欧盟-中国项目研究。

出版社信息：

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书籍摘录：

随着海量存储成为现实，各种收集数据的手段、方法和设备广泛应用，人们能够成功地存储和分析大量关系复杂的数据，“大数据”一词也越来越吸引人们的目光。提及数据，人们不免联想到统计学这一处理数据的科学。在大数据时代，传统的统计学思维方法能否或怎么处理新的问题？这常常引起人们的思考和热议。在这样的背景下，2016年本套丛书应运而生，从学术的角度向大家展示大数据与统计方法的结合。

说起大数据，大家首先想到的是一张张复杂的数据表格和大小不一的数字。如何从这些纷繁复杂甚至杂乱无章的数据中提取有用的信息呢？这就是本书的主要内容——大数据探索性分析。本书按照处理数据的逻辑顺序和习惯，从数据的整理入手逐步展开分析。第2章从数据的抽样开始，介绍了传统统计的抽样理论，进一步探讨大数据样本的代表性问题。接着从数据预处理的角度介绍数据清洗、数据变换，缺失数据和异常值的处理等问题，还介绍了一些变量选择的内容，供读者了解；初步收集到的数据并非可以直接下手分析，要经过一个复杂细致的清理过程。紧接着介绍大数据探索性分析的统计方法，主要包括多维度数据的可视化问题，投影寻踪分析以及独立成分分析，并且通过具体案例向读者介绍整个数据探索性分析的主要步骤。然后是数据的展示技术，也就是常说的数据可视化，从数据的类型以及展示的内容，分别介绍了单变量和多变量数据的多种图示方法，数据的分布形态，高维数据、空间数据的展示，并且介绍了统计制图的一些基本原则和图形美化的操作。至此，基本上完成了对于一个数据集的基础性探索分析。后一章属于进阶的内容，结合当前大数据的时空分布特点，以疾病分布为例，介绍时空大数据的探索性分析以及空间统计模型的基本原理和方法，还介绍了空间统计方面专用软件的操作步骤。

本书主要面向应用统计专业硕士、有统计学本科基础的各专业硕士研究生。我们希望对这方面感兴趣的统计专业高年级的本科生以及其他领域有数据分析需求的学生和从业人员也看看。

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