大数据探索性分析（第2版）

定　价：¥46.00

作　者：	吴翌琳，房祥忠著
出版社：	中国人民大学出版社
丛编项：	大数据分析统计应用丛书
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787300283531	出版时间：	2020-08-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	352	字数：

内容简介

　　《大数据探索性分析》是一本基于大数据背景的统计学基础教材，适用于统计专业的高年级本科生或者应用统计专业硕士的培养。该教材旨在使学生能够掌握大数据分析的统计学基本原理、思想和方法。着重培养学生面对实际数据时，提出问题和解决问题的基本能力，特别是能够使用某种计算机语言分析数据和解释分析结果的能力。教材内容主要包括抽样调查、数据清理、描述性统计、探索性分析、数据可视化、空间统计等内容。教材撰写力求深入浅出，不只是讲解各种方法的过程与原理，还要结合实际数据例子，加强学生对各种方法的深入理解。该教材有别于传统统计学教材的特点在于强调大数据前提下一些统计方法使用的特色，而第二版更是更新了一些实际数据分析案例，让学生能够更好地掌握数据分析技巧。

作者简介

　　吴翌琳，经济学博士，中国人民大学统计学院、中国调查与数据中心教授，主要从事经济统计分析、创新经济计量、指数编制与应用、数据可视化等应用统计方向的研究。主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金、国家统计局统计科学研究计划项目等课题十项，主要参与的国家部委科研课题项目二十余项。先后在《World Development》、《统计研究》、《调研世界》、《经济理论与经济管理》、《宏观经济研究》等核心期刊上发表学术文章20余篇。曾受邀作为联合国大学荷兰马斯特里赫特分校访问学者，进行为期一年的访问，参与欧盟第七号框架下的项目研究工作。并五次受邀作为法国国家统计局（INSEE）访问学者，参与欧盟-中国项目研究。

图书目录

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6节抽样分析的综合应用
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7节数据预处理的综合应用
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节探索性数据分析综合应用
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8节大数据展示的综合应用
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节空间扫描统计分析
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
第10节空间分析的综合应用——发病率数据
第11节空间分析的综合应用——企业创新数据
参考文献