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大數據:統計理論•方法與應用
 作  者: 朱建平/謝邦昌/馬雙鴿/張德富/方匡南/潘璠
 出版單位: 北京大學
 出版日期: 2019.09
 進貨日期: 2019/11/22
 ISBN: 9787301307106
 開  本: 16 開    
 定  價: 735
 售  價: 392
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編輯推薦:

隨著大資料時代的來臨,統計學的發展進入了一個新的階段。既給統計學科帶來發展壯大機會的同時,也給統計學科帶來重大的挑戰。本書將總結和提出大資料時代統計學所面臨的幾大重點問題,並從這幾個重點問題出發分為五部分,其主要內容如下:
  1. 大資料下的統計理論體系
  2. 大資料下的資料集綜合分析
  3. 大資料下的高維變數選擇方法
  4. 大資料下的統計方法平行計算
  5. 大資料下的統計方法應用研究——網路輿情分析


內容簡介:

從統計學科與電腦科學的性質認知,大資料是指那些超過傳統資料系統處理能力、超出經典統計思想研究範圍、不借用網路無法用主流軟體工具及技術進行單機分析的複雜資料的集合,對於這一資料集合,在一定的條件下和合理的時間內,我們可以通過現代電腦技術和創新的統計方法,有目的地進行設計、獲取、管理、分析,揭示隱藏在其中的有價值的模式和知識。
  《大數據:統計理論、方法與應用》共分五章,其內容包括大資料下的統計理論體系、大資料下的資料集整合分析、大資料下的高維變數選擇方法、大資料下的統計方法平行計算和大資料下的統計方法應用——網路輿情分析。
  本書內容新穎,取材國內外資料,同時認真總結了作者近年來的科研成果,重點反映統計學對大資料發展的影響,突出五大特點:
  (1)充分體現學科融合;
  (2)拓展統計研究物件;
  (3)豐富統計計算規範;
  (4)改進統計研究方式;
  (5)擴展統計應用範圍。
本書對從事大資料採擷、機器學習、人工智慧和資料分析的科技人員具有重要的參考價值,可以用作統計學、電腦技術、人工智慧和大資料管理等專業或研究方向博士生、碩士生的教材。


作者簡介:

朱建平,南開大學理學博士。現為廈門大學管理學院教授、博士生導師,廈門大學健康醫療大資料國家研究院副院長,廈門大學資料採擷研究中心主任。主要研究方向為數理統計、資料採擷、健康醫療大資料、資料科學與商業智慧等。
  謝邦昌,臺灣大學生物統計學博士。現為臺北醫學大學教授、博士生導師,臺北醫學大學管理學院院長、臺北醫學大學大資料研究中心主任。主要研究方向為數理統計、生物統計、統計調查研究、大資料採擷、醫學統計等。
  馬雙鴿,美國威斯康辛大學統計學博士、華盛頓大學生物統計博士後。現為美國耶魯大學生物統計系教授。美國統計學會會士、國際統計學會當選會員。主要研究方向為高維資料分析、生存分析、衛生經濟、癌症等。
  張德富,華中科技大學工學博士、廈門東南融通博士後。現為廈門大學資訊學院教授、博士生導師,廈門大學大資料與計算智慧團隊帶頭人。廈門“雙百計畫”領軍型創業人才、閩江科學傳播學者、廈門市科技經濟促進會高級顧問、中國大資料學術創新百人、公益慈善中國行活動專家。主要研究方向為大資料、計算智慧、資料採擷、大規模優化演算法、知識圖譜等。
  方匡南,廈門大學統計學博士、美國耶魯大學博士後。現為廈門大學經濟學院統計系教授、博士生導師,廈門大學資料採擷研究中心副主任。主要研究方向為資料採擷、機器學習、應用統計、金融大資料、醫療大資料等。
  潘璠,華中科技大學經濟學博士,高級統計師,國家統計局統計科學研究所原所長。


圖書目錄:

第一章 大資料下的統計理論體系
1.1 背景與意義
1.2 文獻回顧與評述
1.3 大資料及其對統計學科的影響
1.4 從統計學到資料科學範式的興起
1.5 大資料背景下的統計學科建設
1.6 總結與展望
參考文獻
第二章 大資料下的資料集整合分析
2.1 背景和意義
2.2 綜述
2.3 AFT在異構性模型的整合分析
2.4 對癌症結果中多維度組學資料的整合分析
2.5 多亞型癌症預後資料整合分析
2.6 基於對比懲罰的高通量癌症研究整合分析
2.7 總結與展望
參考文獻
第三章 大資料下的高維變數選擇方法
3.1 背景和意義
3.2 高維資料的群組變數選擇方法
3.3 基於自我調整稀疏組Lasso的雙層變數選擇
3.4 基於網路結構Logistic模型的企業信用風險預警
3.5 用懲罰方法來識別兩部分模型的比例結構
3.6 總結與展望
參考文獻
第四章 大資料下的統計方法平行計算
4.1 背景和意義
4.2 綜述
4.3 基於Map-Reduce的瑪律可夫毯貝葉斯網路學習
4.4 基於Hadoop的並行關聯規則挖掘方法
4.5 基於分類問題的特徵排序演算法
4.6 模糊時間序列預測模型
4.7 精准行銷決策框架
4.8 總結及展望
參考文獻
第五章 大資料下的統計方法應用——網路輿情分析
5.1 背景和意義
5.2 網路輿情分析研究方法
5.3 網路輿情分析中的主題發現
5.4 網路輿情分析中的關聯分析
5.5 網路輿情分析中的情感傾向性分析
5.6 應用研究
5.7 總結與展望
參考文獻

 
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