大数据探索性分析 / 大数据分析统计应用丛书
￥38.00定价
作者： 吴翌琳、房祥忠
出版时间：2016年7月
出版社：中国人民大学出版社
- 中国人民大学出版社
- 9787300230627
- 130441
- 0045178606-5
- 16开
- 2016年7月
- 410
- 工学
- 计算机科学与技术
- TP274
- 统计、经管
- 研究生、本科
内容简介
吴翌琳、房祥忠主编的《大数据探索性分析/大数据分析统计应用丛书》按照处理数据的逻辑顺序和习惯，从数据的整理开始入手。从数据的抽样开始，介绍了传统统计的抽样理论，并进一步探讨大数据样本的代表性问题。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不同，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。
本书主要面向的应用统计专业硕士、有统计学本科基础的各专业硕士研究生，我们也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各个领域的有数据分析需求的学生和从业人员可以阅读参考。
本书主要面向的应用统计专业硕士、有统计学本科基础的各专业硕士研究生，我们也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各个领域的有数据分析需求的学生和从业人员可以阅读参考。
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 时空扫描统计分析
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
参考文献
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 时空扫描统计分析
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
参考文献
