《地理大數據與公共健康：R語言套用實戰》是科學出版社出版的圖書。
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出版信息
地理大數據與公共健康：R語言套用實戰
- 書號：9787030698698作者：張朝,李子悅,韓繼沖等
- 外文書名：
- 裝幀：平裝開本：B5
- 頁數：379字數：490000語種：zh-Hans
- 出版社：科學出版社出版時間：2021-09-01
內容簡介
日新月異的現代信息社會中，地理大數據給公共健康領域研究帶來了機遇，同時也帶來了新的挑戰，傳統的統計軟體已無法滿足巨大的數據容量、快速的運算、複雜的展示等功能。本書從闡析公共健康和健康風險管理等基本概念和理論方法出發，結合大量的實際案例，詳細介紹了如何採集相關的大數據，如何從龐雜的數據中分析提煉出規律和真知，如何通過圖表來最好地展示研究結果，如何發展和構建流行病動力模型，以及如何定量評價公共決策對流行病防控的貢獻，如何定量評估極端溫度對公共健康的影響，如何設計天氣指數健康保險產品等具體問題。本書是R語言和大數據分析技術在公共健康領域的實戰訓練，將為偏重理論講授的我國高等教育打開一扇嶄新的視窗。全書緊密結合科研成果通過鮮明的案例來增強學生們的動手能力，同時結合典型案例的課堂講授也將大大激發學生們的學習興趣，大大提升研究生們的科研綜合素質。
目錄
前言
第1章 大數據和公共健康概述 1
1.1 公共健康概述 1
1.2 公共健康風險管理 8
1.3 大數據概述 13
參考文獻 27
第2章 大數據的採集 29
2.1 GitHub與大數據 29
2.2 爬蟲與大數據 35
2.3 公共健康領域數據的採集 62
第3章 大數據預處理 69
3.1 創建數據集 69
3.2 R語言的數據清洗 88
第4章 R語言的可視化工具 102
4.1 R語言三大繪圖系統概述 102
4.2 基礎圖表繪製 109
4.3 專業圖表繪製 137
參考文獻 162
第5章 大數據的時間序列分析 163
5.1 時間序列數據 163
5.2 時序的平滑和季節性分解 170
5.3 指數預測模型 176
5.4 ARIMA預測模型 183
第6章 空間數據處理與分析 196
6.1 空間數據處理 196
6.2 空間數據分析 204
第7章 基於COVID-19的綜合實訓 217
7.1 COVID-19數據的獲取 218
7.2 對COVID-19進行基礎繪圖 226
7.3 探究1：動力學模型下的COVID-19傳播 240
7.4 探究2：氣象要素對COVID-19傳播的影響 282
7.5 探究3：COVID-19各省疫情和空氣品質關係案例 310
參考文獻 320
第8章 極端溫度與公共健康案例研究 321
8.1 極端溫度和公共健康 321
8.2 長江三角洲地區極端溫度與人口死亡關係案例研究 359
參考文獻 379
