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大数据统计技术体系及其应用

大数据统计技术体系及其应用

  • 字数: 471000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 电子工业出版社
  • 作者: 朱建平
  • 出版日期: 2022-11-01
  • 商品条码: 9787121445743
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 364
  • 出版年份: 2022
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精选
内容简介
我国在大数据“共建、共享、共治”新发展格局的基础上,要求加快数据要素新发展,激发数字经济新动能,促动人工智能新态势。时代赋予了统计学发展壮大的机会,也要求我们深入研究大数据的统计技术方法、开辟大数据的统计应用领域。在此,我们整合了近年来大数据研究中在统计理论和应用方面的核心成果,系统地形成了大数据的统计技术知识体系。本书共6章,内容包括大数据发展的新态势、统计学的未来发展动态、数据准备技术、大数据的统计技术体系,及其在计算社会经济学、计算社会医学、企业数字化转型等方面的应用。
本书内容新颖,体系清晰,案例充实,重点反映统计学对大数据发展的影响,注重学科交叉,并突出六大特点:①树立数据要素地位;②体现学科交叉融合;③思考统计未来发展;④改进统计研究方式;⑤形成统计技术体系;⑥扩展统计应用领域,主要体现统计理论方法的融合、统计技术体系的整合和统计应用领域的拓展。
本书对从事大数据挖掘、机器学习、人工智能和数据分析的科研人员具有重要的参考价值,也可以用作统计学、计算机技术、人工智能、大数据管理及工商管理等专业或研究方向硕士生、博士生的教材。
目录
第1章概论1
1.1大数据发展的新格局2
1.2大数据概念的创新剖析3
1.3数据要素推动大数据发展的新态势9
1.4数据要素对社会经济发展的推动作用12
1.5发挥统计学在人工智能技术中的新动能17
1.6交叉学科促进统计学的发展20
1.7统计学的未来发展动态27
第2章数据准备33
2.1定向资料收集34
2.2数据去噪38
2.3缺失值填充41
2.4不平衡数据处理48
2.5数据变换56
2.6数据类型的衍生63
2.7多源数据整合66
第3.章大数据的统计技术方法71
3.1指标体系和智能画像72
3.2社会网络84
3.3粗糙集89
3.4文本挖掘93
3.5深度神经网络101
3.6集成方法117
3.7正则化模型128
3.8贝叶斯方法与深度学习131
……

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