氣象數據統計分析方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃嘉佑編著 著

圖書標籤:

• 氣象統計
• 數據分析
• 氣象數據
• 統計分析
• 數據挖掘
• R語言
• Python
• 氣候變化
• 數據可視化
• 科學計算

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502957926

商品編碼：1544850651

齣版時間：2015-03-01

作  者:黃嘉佑 編著 著作 黃嘉佑 編者 定  價:100 齣 版 社:氣象齣版社 齣版日期:2015年03月01日 頁  數:506 裝  幀:平裝 ISBN:9787502957926 ●暫無

內容簡介

暫無

《遙感影像解譯與應用》 內容提要： 本書係統地闡述瞭遙感影像的幾何校正、輻射定標、圖像增強、特徵提取、分類與識彆等關鍵技術，並結閤實際案例，詳細介紹瞭遙感影像在土地利用/覆蓋變化監測、植被生態環境評估、水資源調查與管理、地質礦産勘查、災害監測與評估等多個領域的廣泛應用。全書內容涵蓋瞭遙感技術的基礎理論、數據處理流程、分析方法以及前沿研究方嚮，旨在為相關領域的科研人員、工程技術人員、行業用戶以及高等院校師生提供一本全麵、實用、易於理解的參考指南。 第一章 遙感基礎理論 本章將從遙感的基本概念齣發，深入淺齣地介紹遙感技術的原理、發展曆程以及其在地球觀測中的重要作用。我們將探討電磁波譜與遙感的相互作用，包括不同波段（可見光、近紅外、熱紅外、微波等）的成像特性和信息獲取能力，以及目標物體的輻射、反射和透射特性。此外，本章還將介紹遙感係統的組成部分，包括遙感平颱（衛星、飛機、無人機）、傳感器（光學傳感器、雷達傳感器等）以及數據傳輸與接收係統，為後續章節的深入學習奠定堅實的理論基礎。 第二章 遙感影像獲取與預處理 本章重點介紹遙感影像的獲取途徑和關鍵的預處理技術。我們將詳細講解不同類型的遙感影像數據（如多光譜、高光譜、全色、閤成孔徑雷達等）的特點，以及常用的數據獲取平颱和傳感器。在預處理方麵，本書將詳細闡述幾何校正（包括輻射畸變糾正、地形校正、坐標係轉換等）和輻射定標（將原始數字量轉換為具有物理意義的地錶反射率或亮度溫度）的原理與方法。此外，還將介紹圖像增強技術，如對比度拉伸、濾波、色彩閤成等，以改善影像視覺效果，突齣目標信息。 第三章 遙感影像解譯方法 影像解譯是遙感技術的核心環節，本章將詳細介紹多種遙感影像解譯方法。我們將從傳統的目視解譯技術入手，講解基於顔色、紋理、形狀、空間位置等信息的判讀技巧。隨後，將重點介紹計算機輔助解譯技術，包括圖像分割、特徵提取（如紋理特徵、形狀特徵、光譜特徵等）以及分類方法。分類方法將涵蓋監督分類（如最大似然法、支持嚮量機、隨機森林等）和非監督分類（如Isodata、K-means等）。此外，本章還將介紹麵嚮對象的影像分析（OBIA）方法，以及深度學習在遙感影像解譯中的應用，如捲積神經網絡（CNN）在目標識彆和地物分類中的優勢。 第四章 遙感影像分類與精度評估 本章專注於遙感影像的分類技術和分類結果的評估。我們將詳細介紹不同分類算法的原理、適用範圍和優缺點。例如，在監督分類部分，將深入探討最大似然分類、最小距離分類、支持嚮量機（SVM）以及隨機森林（RF）等經典算法的實現細節和參數選擇。在非監督分類方麵，將介紹K-means、Isodata等聚類算法。此外，本章還將詳細講解麵嚮對象的影像分析（OBIA）的分類流程，以及如何結閤對象特徵和空間關係進行分類。至關重要的是，本章將詳細闡述遙感影像分類的精度評估方法，包括混淆矩陣的構建、總體精度、Kappa係數、用戶精度、生産者精度等的計算與解讀。通過多種精度指標的綜閤分析，對分類結果的可靠性進行全麵評價。 第五章 土地利用/覆蓋變化監測 土地利用/覆蓋（LULC）變化是區域可持續發展研究的重要內容，本章將係統介紹遙感在LULC監測中的應用。我們將詳細介紹多期遙感影像的配準與融閤技術，為LULC變化分析提供基礎。隨後，將重點闡述基於分類的LULC變化檢測方法，包括不同時期影像的獨立分類後進行變化比較，以及直接變化檢測方法。此外，本章還將介紹定量遙感反演技術在植被覆蓋度、葉麵積指數（LAI）、植被淨初級生産力（NPP）等方麵的應用，以及如何利用時間序列遙感數據分析LULC動態變化規律。我們將通過實際案例，展示遙感技術在城市擴張、森林退化、耕地變化等方麵的監測成果。 第六章 遙感在植被生態環境評估中的應用 本章將深入探討遙感技術在植被生態環境評估中的廣泛應用。我們將介紹如何利用多光譜和高光譜遙感數據提取植被指數（如NDVI、EVI等），並將其應用於植被覆蓋度、健康狀況的評估。此外，本章還將詳細介紹遙感在森林資源監測（如森林麵積、蓄積量、病蟲害監測）、草原生態係統評估、農業遙感（作物長勢監測、産量預報、病蟲害預警）等領域的應用。我們將結閤具體的案例，展示遙感技術如何幫助我們理解和管理陸地生態係統，為環境保護和可持續發展提供科學依據。 第七章 遙感在水資源調查與管理中的應用 水資源是人類生存和發展的關鍵要素，本章將重點介紹遙感在水資源調查與管理中的應用。我們將詳細闡述遙感在地錶水體提取（如湖泊、河流、水庫）和水量監測方麵的技術，以及如何利用遙感數據反演地錶水溫、濁度等水質參數。此外，本章還將介紹遙感在地下水勘探、土壤濕度反演、灌溉監測、洪澇災害監測與評估等方麵的應用。我們將通過實例，展示遙感技術在水資源時空變化分析、水資源閤理配置以及水旱災害預警中的重要作用。 第八章 遙感在礦産資源與地質災害監測中的應用 本章將聚焦遙感技術在礦産資源勘探和地質災害監測領域的應用。我們將介紹利用高光譜遙感技術識彆礦産蝕變帶和礦體的方法，以及閤成孔徑雷達（SAR）在地形地貌分析、地質構造解譯中的應用。在礦産資源勘探方麵，將展示遙感數據如何輔助發現潛在的礦床。在地質災害監測方麵，本章將詳細介紹遙感在滑坡、崩塌、泥石流、地震次生災害等監測與預警中的應用，包括利用形變監測技術（如InSAR）檢測地錶形變，以及利用多源遙感數據評估災害風險。 第九章 遙感在災害監測與評估中的應用 本章將更廣泛地探討遙感技術在各類災害監測與評估中的應用。除瞭第八章提到的地質災害，我們還將關注森林火災的監測與評估、颱風和洪水災害的監測與影響評估、地震災害的快速評估以及環境汙染事件的遙感監測。我們將介紹如何利用可見光、紅外、微波等不同傳感器的數據，快速獲取災害發生範圍、影響程度等關鍵信息，為災害應急響應和災後重建提供及時、準確的數據支持。 第十章 遙感影像處理軟件與工具 為瞭便於讀者實踐，本章將介紹當前主流的遙感影像處理軟件和工具。我們將簡要介紹ENVI、ERDAS IMAGINE、ArcGIS等商業軟件的功能特點，以及GDAL、QGIS、SNAP等開源軟件的優勢。此外，本章還將介紹一些常用的編程語言（如Python）及其在遙感數據處理和分析中的應用，包括常用的遙感處理庫（如Rasterio、GDAL Python bindings）和機器學習庫（如Scikit-learn、TensorFlow）。通過介紹這些工具，幫助讀者選擇適閤自己需求的軟硬件平颱，掌握實際操作技能。 第十一章 遙感技術發展趨勢與前沿研究 本章將展望遙感技術未來的發展方嚮和前沿研究領域。我們將探討高分辨率、高光譜、高時效性遙感數據的應用前景，以及多源、多尺度遙感數據融閤的重要性。此外，本章還將關注人工智能（AI）、大數據分析在遙感影像解譯和應用中的作用，如深度學習在目標識彆、地物分類、變化檢測等方麵的突破。同時，還將討論遙感在智慧城市、精準農業、氣候變化研究、海洋監測等新興領域的應用潛力，為讀者提供對未來發展的洞察。 結論 本書力求全麵、係統地介紹遙感影像的解譯方法與應用，旨在為讀者提供一個紮實的理論基礎和豐富的實踐指導。通過學習本書，讀者將能夠掌握遙感影像的獲取、預處理、解譯、分類和精度評估等核心技術，並能夠將這些技術應用於土地利用/覆蓋變化監測、生態環境評估、水資源管理、礦産資源勘探、地質災害監測等多個實際領域。本書強調理論與實踐相結閤，通過豐富的案例分析，幫助讀者理解遙感技術的強大能力，並鼓勵讀者積極探索遙感技術在各個領域的創新應用。

評分☆☆☆☆☆

《氣象數據統計分析方法》這本書，可以說是給我在探究氣象奧秘的道路上鋪設瞭一條堅實的基石。我一直對天氣預報背後的科學原理充滿好奇，但那些復雜的模型和算法常常讓我望而卻步。幸運的是，這本書以一種非常友好的方式，將統計學這門“硬核”學科與我們日常關注的氣象信息巧妙地融閤在一起。書中對概率論的介紹，並非停留在基礎概念，而是深入講解瞭如何利用概率模型來描述和預測氣象事件的不確定性，例如，計算某個地區未來一周降雨的概率，以及如何評估預測結果的可靠性。讓我倍感驚喜的是，書中對模式識彆和分類方法的介紹，這對於理解天氣係統的演變過程非常有幫助。作者通過分析衛星雲圖、雷達迴波等數據，講解瞭如何利用聚類分析、判彆分析等方法來識彆不同的天氣係統，如鋒麵、低壓係統等，並預測其發展趨勢。這讓我仿佛能夠“看到”隱藏在數據背後的天氣規律。書中關於多變量統計分析的章節，也讓我大開眼界。它詳細講解瞭主成分分析、因子分析等技術，如何從海量數據中提取齣關鍵的驅動因素，並構建降維模型。這對於理解氣候變化的影響因素，如溫室氣體濃度、太陽輻射等，具有重要的理論和實踐意義。總而言之，這本書讓我對氣象數據分析的方法論有瞭更深刻的理解，也讓我對未來天氣預報和氣候變化研究的科學性有瞭更強的信心。

評分☆☆☆☆☆

《氣象數據統計分析方法》這本書，簡直是一本為我量身打造的“數據解密手冊”。我一直是個對天氣現象充滿好奇的人，尤其是在看到各種復雜的數值預報圖時，總會思考它們是如何生成的。這本書的齣現，讓我感覺自己離真相更近瞭一步。書中對數據挖掘技術的介紹，讓我耳目一新。它不僅僅是簡單的統計計算，更是涉及到瞭如何從海量、復雜的氣象數據中發現隱藏的模式和規律。例如，如何利用關聯規則挖掘技術，找齣哪些氣象要素之間存在潛在的聯係，從而幫助我們更好地理解天氣係統的相互作用。書中對機器學習在氣象分析中的應用，更是讓我看到瞭未來的可能性。從神經網絡到支持嚮量機，作者都進行瞭詳細的講解，並結閤瞭實際的氣象應用案例，比如利用機器學習來識彆和預測對流雲的形成，或者對極端降水事件進行預警。這讓我深刻體會到，統計學已經不再是冰冷的數字遊戲，而是驅動著前沿科學研究的重要力量。書中對不確定性量化和誤差分析的深入討論，也讓我明白，科學的嚴謹性在於承認和處理未知。作者詳細講解瞭如何量化預測的不確定性，以及如何評估不同模型和方法的可靠性，這對於建立公眾對氣象預報的信任至關重要。這本書的獨特之處在於，它不僅傳授瞭“術”，更升華瞭“道”，讓我從更宏觀的視角去理解氣象數據分析的意義和價值。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開《氣象數據統計分析方法》這本書，我便被其嚴謹的學術氣息和係統性的知識架構所吸引。作為一個對氣象學充滿好奇，但又缺乏專業背景的愛好者，我一直渴望能有一本能夠循序漸進地引領我進入這個復雜而迷人的領域。這本書恰好滿足瞭我的需求。它並非簡單地羅列枯燥的公式和圖錶，而是巧妙地將統計學原理與氣象數據的實際應用相結閤。書中關於數據采集、預處理的章節，詳細闡述瞭如何識彆和處理觀測誤差、缺失值等常見問題，這對於初學者來說至關重要，因為不準確的數據隻會導緻後續分析的謬誤。作者在介紹各種統計模型時，不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，更重要的是，他通過大量的氣象學實例，生動地展示瞭這些模型是如何被用來解釋氣候現象、預測天氣變化、評估極端事件的風險的。例如，在討論時間序列分析時，書中以颱風路徑的預測為例，詳細講解瞭ARIMA模型、Swell模型等在實際應用中的優劣，讓我深刻理解瞭不同模型的適用場景和局限性。此外，書中還涉及瞭空間統計方法，如剋裏格插值法，這對於理解地理分布的氣象要素（如降雨量、氣溫）的區域性差異非常有幫助。不得不提的是，作者在講解過程中，非常注重培養讀者的邏輯思維能力，鼓勵讀者獨立思考，而非被動接受。全書語言流暢，結構清晰，即使是復雜的統計概念，在作者的筆下也變得易於理解。這本書無疑是氣象數據分析領域的入門佳作，它不僅教會我“怎麼做”，更讓我理解“為什麼這麼做”。

評分☆☆☆☆☆

拿到《氣象數據統計分析方法》這本書，我的第一感覺是“厚重”。它不僅僅是一本書，更像是一部關於氣象數據解密的百科全書。我一直對氣候變化及其背後復雜的統計規律感到著迷，但苦於找不到一個係統性的學習路徑。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。作者在開篇就強調瞭氣象數據本身的獨特性——高維度、非綫性、強相關性等，這使得傳統統計方法在應用時需要特彆注意。書中對迴歸分析的闡述，遠超我以往的認知。它不僅僅是簡單的綫性迴歸，還深入探討瞭多元迴歸、逐步迴歸、非參數迴歸等方法，並結閤瞭氣象學中的具體案例，比如分析影響氣溫的多個因素（緯度、海拔、洋流等）之間的關係，以及如何構建預測模型。讓我印象深刻的是，書中花瞭相當大的篇幅介紹頻率分析和極值理論，這對於理解極端天氣事件（如百年一遇的洪水、特大乾旱）的發生概率和影響評估至關重要。作者通過大量的圖示和錶格，清晰地展示瞭如何應用這些理論來分析曆史數據，並對未來可能發生的極端事件進行預警。此外，書中關於數據可視化技巧的討論也十分到位，提供瞭多種繪製統計圖錶的方法，如何選擇閤適的圖錶來有效地傳達信息，這對於非專業人士來說，是理解復雜數據的重要手段。這本書的價值在於，它將抽象的統計理論與具體的、與我們生活息息相關的氣象現象緊密聯係起來，讓枯燥的數字變得有溫度，有意義。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次捧起《氣象數據統計分析方法》這本書時，我並未預料到它會如此深刻地改變我對氣象數據的認知。我一直對氣候變化及其深遠影響感到擔憂，並渴望能夠以一種更科學、更深入的方式去理解它。這本書的邏輯性和嚴謹性，讓我肅然起敬。書中對統計建模的介紹，並非停留在淺嘗輒止的層麵，而是深入到各種模型的理論基礎、適用條件以及參數估計方法。作者通過精心挑選的氣象學案例，將抽象的統計概念具象化，讓我能夠清晰地理解，例如，如何構建一個能夠預測區域性乾旱發生概率的統計模型，以及模型中的關鍵變量是如何影響預測結果的。讓我倍感驚喜的是，書中對貝葉斯網絡在氣象研究中的應用進行瞭詳盡的闡述。它能夠有效地處理變量之間的因果關係和不確定性，這對於理解復雜的氣候係統，如厄爾尼諾現象，以及其對全球天氣的影響，具有重要的理論意義。此外，書中關於模型評估與選擇的章節，也讓我受益匪淺。作者詳細講解瞭各種評估指標（如RMSE、MAE、R-squared等）的含義和局限性，並提供瞭如何根據具體的研究目的來選擇最閤適的統計模型的方法。這讓我明白，一個好的統計模型，不僅僅是能夠擬閤數據，更重要的是它能夠提供有解釋力、有預測能力的洞察。這本書的價值在於，它為我提供瞭一個係統性的思維框架，讓我能夠以更科學、更嚴謹的態度去分析和理解氣象數據。

評分☆☆☆☆☆

《氣象數據統計分析方法》這本書，如同一個技藝精湛的工匠，用嚴謹的工具和巧妙的設計，為我構建瞭一個理解氣象數據的完整框架。我一直對氣候變化這一全球性議題非常關注，並希望能夠從更科學的角度去理解其成因和影響。這本書在數據預處理和質量控製方麵的細緻講解，讓我明白瞭“垃圾進，垃圾齣”的道理。作者詳細闡述瞭如何識彆和處理數據中的異常值、缺失值、不一緻性等問題，並提供瞭多種統計方法和技術來確保數據的準確性和可靠性。這為後續的深入分析奠定瞭堅實的基礎。讓我驚喜的是，書中對異常檢測和模式識彆算法的深入介紹。它不僅僅是簡單的統計量計算，而是涉及到瞭如何利用這些算法來識彆氣象數據中的異常事件，比如突然的溫度驟降、異常的降雨模式等，以及如何從中提取齣有價值的信息。這對於預警和應對極端天氣事件具有重要的應用價值。此外，書中對時間序列分析中趨勢與季節性分解的詳細講解，也讓我對理解氣候變化的長周期性規律有瞭更深刻的認識。作者通過生動的案例，展示瞭如何將復雜的氣象時間序列分解為趨勢、季節性和殘差成分，從而更清晰地揭示氣候變化的內在規律。這本書的獨特價值在於，它不僅傳授瞭統計分析的技術，更重要的是，它培養瞭我對數據進行批判性思考的能力，以及從數據中發現科學洞察的敏銳度。

評分☆☆☆☆☆

《氣象數據統計分析方法》這本書，給我帶來的不僅僅是知識的增長，更是一種對科學探索的全新視角。我一直對天氣變化所帶來的影響感到好奇，特彆是當全球各地頻繁發生極端天氣事件時，總會思考其背後的原因。這本書以其卓越的學術性和實踐性，為我解答瞭許多睏惑。書中對數據降維技術的講解，讓我看到瞭如何從海量、高維的氣象數據中提取齣最具代錶性的信息。作者通過對主成分分析、獨立成分分析等方法的詳細介紹，並結閤氣象學中的實際應用，比如如何識彆影響全球氣候的主要驅動因子，或者如何簡化復雜的天氣模式，讓我深刻理解瞭數據簡化的重要性和有效性。讓我特彆著迷的是，書中對遙感數據在氣象分析中的應用進行瞭深入的探討。它詳細講解瞭如何利用衛星遙感獲取的地錶溫度、植被覆蓋、大氣成分等數據，結閤統計分析方法，來監測和研究氣候變化，評估自然災害的影響，以及優化農業生産。這讓我看到瞭統計學在現代地球科學研究中的巨大潛力。此外，書中對模型診斷與驗證的章節，也讓我明白瞭科學研究的嚴謹性所在。作者詳細講解瞭如何通過各種統計方法來評估模型的性能，如何進行模型交叉驗證，以及如何避免過擬閤問題，這對於確保研究結果的可靠性和普適性至關重要。這本書讓我認識到，氣象數據分析並非簡單的圖錶製作，而是一門融閤瞭數學、物理、計算機科學等多學科的綜閤性科學。

評分☆☆☆☆☆

捧讀《氣象數據統計分析方法》，我感覺自己就像一個探險傢，在浩瀚的氣象數據海洋中，通過這本書找到瞭正確的航海圖。我一直對天氣預報的精確性感到好奇，但又覺得其中的原理十分晦澀難懂。這本書以其清晰的邏輯和豐富的案例，為我打開瞭新世界的大門。書中對非參數統計方法的介紹，讓我看到瞭超越傳統參數模型的新思路。它並不依賴於數據的分布假設，能夠更靈活地處理各種復雜的氣象數據，例如，如何利用核密度估計來分析降雨量分布的形態，或者如何利用決策樹和隨機森林來預測極端天氣事件的發生。這讓我認識到，統計學並非隻有一種麵貌。讓我特彆印象深刻的是，書中對數據融閤技術的探討。它講解瞭如何將來自不同源頭、不同類型（如地麵觀測、衛星遙感、數值模型輸齣）的氣象數據進行有效的整閤和分析，從而獲得更全麵、更準確的信息。這對於提高天氣預報的準確性和氣候變化研究的深入性具有至關重要的意義。此外，書中對敏感性分析和不確定性傳播的章節，也讓我對科學結論的形成有瞭更深刻的理解。作者詳細講解瞭如何量化模型參數的不確定性如何影響模型的輸齣，以及如何評估不同輸入變量對模型結果的影響程度，這對於理解氣候預測的局限性，以及製定更有效的適應策略具有重要的指導意義。這本書讓我深刻體會到，科學研究的進步，離不開對數據深度挖掘和分析能力的提升。

評分☆☆☆☆☆

初次閱讀《氣象數據統計分析方法》，我便被其係統的知識體係和豐富的實踐案例所深深吸引。我一直對天氣係統運作的背後邏輯充滿好奇，但專業的統計知識常常讓我感到難以入門。這本書以其獨特的敘事方式和循序漸進的講解，為我提供瞭一個絕佳的學習平颱。書中關於統計推斷的深入探討，讓我明白瞭如何從有限的樣本數據中對總體特徵進行閤理的推斷。作者通過生動的氣象學案例，詳細講解瞭點估計、區間估計以及各種假設檢驗的應用，例如，如何估計某個地區未來平均氣溫的範圍，或者如何檢驗觀測到的降雨量變化是否具有統計學意義。這讓我對科學結論的産生過程有瞭更清晰的認識。讓我倍感興奮的是，書中對空間統計學的廣泛應用進行瞭詳細的介紹。它不僅講解瞭剋裏格插值等常用的空間插值方法，還深入探討瞭空間自相關、空間迴歸等模型，這對於理解氣象要素在地理空間上的分布規律，以及進行區域性氣候評估具有重要的指導意義。此外，書中對模型驗證和性能評估的章節，也讓我對科學研究的嚴謹性有瞭更深的體會。作者詳細講解瞭如何使用各種統計指標來評估模型的預測能力，如何進行模型的可視化分析，以及如何選擇最適閤特定研究問題的統計模型。這本書讓我深刻理解到，氣象數據分析並非僅僅是數學工具的應用，更是一門融閤瞭科學思維、實踐經驗和創新能力的綜閤性學科。

評分☆☆☆☆☆

拿起《氣象數據統計分析方法》這本書，我仿佛置身於一個巨大的氣象數據寶庫，而這本書就是一把開啓寶藏的鑰匙。我長期以來都對氣候變化這一全球性議題深感憂慮，並希望能夠更深入地瞭解其背後的科學依據。這本書在數據分析方法論上的嚴謹性和全麵性，遠遠超齣瞭我的預期。它並沒有簡單地介紹一些通用的統計工具，而是針對氣象數據的特點，量身定製瞭一係列分析框架。書中對假設檢驗的講解，讓我明白瞭如何科學地判斷氣象數據中是否存在顯著的趨勢或變化，例如，如何檢驗某個地區的氣溫是否在過去幾十年裏發生瞭顯著的上升。作者通過生動的案例，展示瞭不同類型的假設檢驗在氣象研究中的具體應用。此外，書中對濛特卡洛模擬方法的介紹，也讓我驚嘆於其在處理不確定性問題上的強大能力。通過模擬大量可能的隨機過程，來評估極端天氣事件的發生頻率、預測模型的不確定性等，這為我們理解和應對氣候風險提供瞭有力的工具。書中對貝葉斯統計方法的探討，也讓我看到瞭另一種理解和處理數據的方法。它強調瞭先驗知識在數據分析中的作用，這對於結閤曆史氣候記錄和物理模型來改進預測非常有價值。這本書的價值在於，它不僅僅是一本技術手冊，更是一部啓迪思想的著作，它引導我去思考數據背後的科學邏輯，並從中發現解決實際問題的能力。

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應該是正版吧，還沒有拆開看呢。

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