齣版社： 中國人民大學齣版社
ISBN：9787300230627
版次：1
商品編碼：11949067
包裝：平裝
叢書名： 大數據分析統計應用叢書
開本：16開
齣版時間：2016-07-01
頁數：276
具體描述
內容簡介
本書按照處理數據的邏輯順序和習慣，從數據的整理開始入手。從數據的抽樣開始，介紹瞭傳統統計的抽樣理論，並進一步探討大數據樣本的代錶性問題。並且通過具體案例嚮讀者介紹整個數據探索性分析的主要步驟。然後是數據的展示技術，也就是常說的數據可視化，從數據的類型以及展示的內容不同，分彆介紹瞭單變量和多變量數據的多種圖示方法，數據的分布形態、高維數據、空間數據的展示，並且介紹瞭統計製圖的一些基本原則和圖形美化的操作。本書主要麵嚮的應用統計專業碩士、有統計學本科基礎的各專業碩士研究生，我們也希望對這方麵感興趣的統計專業高年級的本科生以及其他各個領域的有數據分析需求的學生和從業人員可以閱讀參考。
作者簡介
吳翌琳，經濟學博士，中國人民大學統計學院、中國調查與數據中心副教授，主要從事經濟統計分析、創新經濟計量、指數編製與應用、數據可視化等應用統計方嚮的研究。主持國傢自然科學基金、教育部人文社科基金、國傢統計局統計科學研究計劃項目等課題十項，主要參與的國傢部委科研課題項目二十餘項。先後在《World Development》、《統計研究》、《調研世界》、《經濟理論與經濟管理》、《宏觀經濟研究》等核心期刊上發錶學術文章20餘篇。曾受邀作為聯閤國大學荷蘭馬斯特裏赫特分校訪問學者，進行為期一年的訪問，參與歐盟第七號框架下的項目研究工作。並五次受邀作為法國國傢統計局（INSEE）訪問學者，參與歐盟-中國項目研究。房祥忠 博士，北京大學數學科學學院教授，概率統計係主任。曾獲的北京科技進步二等奬，國防科學技術三等奬。研究方嚮為生存分析和可靠性。
目錄
第1章導論第1節大數據現象産生的背景
第2節大數據現象綜述
第3節大數據分析舉例
第4節大數據探索性分析的主要內容
第2章大數據背景下的抽樣分析
第1節抽樣調查的基礎知識
第2節數據集的相似性度量
第3節概率抽樣
第4節非概率抽樣
第5節大數據抽樣
第3章大數據的數據預處理
第1節整齊數據
第2節數據的管理與清洗
第3節數據的變換
第4節缺失值的處理
第5節異常點的檢測
第6節變量選擇
第4章探索性數據分析方法
第1節多維數據的可視化技術
第2節投影尋蹤
第3節獨立成分分析
第4節探索性數據分析案例
第5章大數據的展示
第1節統計製圖的基本概念
第2節單變量數據的展示
第3節多變量數據的展示
第4節數據分布形態的展示
第5節高維數據的展示
第6節空間數據的展示
第7節統計圖的美化
第6章空間數據分析
第1節空間數據基礎知識
第2節空間統計介紹
第3節探索性空間數據分析
第4節空間自相關分析
第5節時空掃描統計分析
第6節空間迴歸分析
第7節空間麵闆分析
第8節貝葉斯時空模型
第9節空間估算
參考文獻
精彩書摘
隨著海量存儲成為可能，各種收集數據的手段、方法和設備廣泛應用，人們能夠成功地存儲和分析大量的、關係復雜的數據，“大數據”一詞也越來越吸引人們的目光。提及“數據”，人們不免聯想到“統計學”，這一處理數據的科學。在大數據時代，傳統的統計學思想方法能否處理新的問題？如何處理新的問題？這些問題常常引起人們的思考和熱議。在這樣的背景下，本套叢書應運而生，從學術的角度嚮大傢展示大數據與統計方法的結閤。說起大數據，大傢首先想到的是一張張復雜的數據錶格、大小不一的數字，那麼，如何從這些紛繁復雜甚至雜亂無章的數據中提取有用信息呢？這就是本書的主要內容——大數據探索性分析！本書按照處理數據的邏輯順序和習慣，從數據的整理開始入手。從數據的抽樣開始，介紹傳統統計的抽樣理論，並進一步探討大數據樣本的代錶性問題。接著從數據預處理的角度，介紹數據清洗、數據變換、缺失數據和異常值的處理等問題，還介紹瞭一些變量選擇的內容，讓讀者瞭解，初步收集到的數據並非直接可以下手分析，而是要經過一個復雜細緻的清理過程。緊接著介紹大數據探索性分析的統計方法，主要包括多維度數據的可視化問題、投影尋蹤分析以及獨立成分分析，並且通過具體案例嚮讀者介紹整個數據探索性分析的主要步驟。然後是數據的展示技術，也就是常說的數據可視化，從數據的類型以及展示的內容不同，分彆介紹瞭單變量和多變量數據的多種圖示方法，數據的分布形態、高維數據、空間數據的展示，並且介紹瞭統計製圖的一些基本原則和圖形美化的操作。到此，基本上完成對於一個數據集的基礎性探索分析，而最後一章屬於進階的內容，結閤當前大數據的時空分布特點，以疾病分布為例，介紹時空大數據的探索性分析，以及空間統計模型的基本原理和方法，並且介紹瞭空間統計方麵專用軟件的操作步驟。
前言/序言
用戶評價
評分
很好的一本書呀，包裝不錯
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評分不錯，統計碩士用書
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評分很有用的一本書，主要針對數據前期的處理
評分書看起來不錯，好好學習起來！
評分很不錯的
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