变尺度数据分析理论--聚文网

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内容简介

本书针对数据挖掘应用过程中的分析主题确定、数据分析任务匹配、数据分析层次与数据分析质量之间的平衡等问题，阐述分析主题发现、数据分析任务确定、多尺度数据建模、数据分析的尺度变换、变尺度数据分析原理，并对分类变量数据、二值变量数据、数值变量数据的变尺度数据分析方法给出了应用技术。本书适用于大数据管理与应用、数据科学与技术、信息管理与信息系统领域的研究和应用人员，也可作为相关专业研究生和高年级本科生的教材或教学参考书。

作者简介

王艾，北京科技大学公共管理系讲师、博士，主要从事为数据挖掘、智能决策、计算社会科学方面的研究工作。现已发表论文24篇，包括SCI期刊论文9篇、CSSCI期刊论文3篇、EI论文6篇，主持研究课题2项。2019年赴美国德克萨斯大学阿灵顿分校国家公派访学、并在美国马里兰大学举办的LISS2019国际学术会议中获“论文奖”。

第1章决策过程与智能数据分析
1.1 数据驱动的决策分析
1.2 数据挖掘技术应用过程
1.3 粒度及尺度效应
本章要点
第2章分析主题发现
2.1 思维及其信息组织形式
2.2 思维序列构建
2.3 分析主题发现方法
本章要点
第3章数据分析任务确定
3.1 数据分析任务
3.2 数据分析任务的结构表征
3.3 数据分析任务判定方法
本章要点
第4章多尺度数据
4.1 尺及尺度
4.2 尺度空间模型
4.3 多尺度数据模型
本章要点
第5章数据分析的尺度变换
5.1 尺度变换
5.2 尺度变换策略
5.3 尺度变换机制
本章要点
第6章变尺度数据分析原理
6.1 变尺度数据分析基本思想
6.2 变尺度数据分析方法
6.3 变尺度数据分析方法有效性及参数敏感性分析
本章要点
第7章分类变量数据的变尺度聚类分析
7.1 分类变量数据的决策分析问题
7.2 分类变量数据的变尺度聚类分析算法
7.3 分类变量数据变尺度聚类分析算法的应用
本章要点
第8章二值变量数据的变尺度聚类分析
8.1 二值变量数据的决策分析问题
8.2 二值变量数据的变尺度聚类分析算法
8.3 二值变量数据变尺度聚类分析算法的应用
本章要点
第9章数值变量数据的变尺度聚类分析
9.1 数值变量数据的决策分析问题
9.2 数值变量数据的变尺度聚类分析算法
9.3 数值变量数据变尺度聚类分析算法的应用
本章要点
附录A 分析主题更新
A.1 分析主题的增量更新方法
A.2 分析主题的增量更新示例
附录B 概念对获取
B.1 词对识别
B.2 概念对获取技术
名词索引
参考文献

变尺度数据分析理论

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