大數據：統計理論、方法與套用

內容簡介

　　從統計學科與計算機科學的性質認知,大數據是指那些超過傳統數據系統處理能力、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數據的集合,對於這一數據集合,在一定的條件下和合理的時間內,我們可以通過現代計算機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、方法與套用》共分五章，其內容包括大數據下的統計理論體系、大數據下的數據集整合分析、大數據下的高維變數選擇方法、大數據下的統計方法並行計算和大數據下的統計方法套用——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數據發展的影響，突出五大特點：

　　（1）充分體現學科融合；

　　（2）拓展統計研究對象；

　　（3）豐富統計計算規範；

　　（4）改進統計研究方式；

　　（5）擴展統計套用範圍。

本書對從事大數據挖掘、機器學習、人工智慧和數據分析的科技人員具有重要的參考價值，可以用作統計學、計算機技術、人工智慧和大數據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數據國家研究院副院長，廈門大學數據挖掘研究中心主任。主要研究方向為數理統計、數據挖掘、健康醫療大數據、數據科學與商業智慧型等。

　　謝邦昌，台灣大學生物統計學博士。現為台北醫學大學教授、博士生導師，台北醫學大學管理學院院長、台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、大數據挖掘、醫學統計等。

　　馬雙鴿，美國威斯康星大學統計學博士、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數據分析、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。現為廈門大學信息學院教授、博士生導師，廈門大學大數據與計算智慧型團隊帶頭人。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、中國大數據學術創新百人、公益慈善中國行活動專家。主要研究方向為大數據、計算智慧型、數據挖掘、大規模最佳化算法、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，廈門大學數據挖掘研究中心副主任。主要研究方向為數據挖掘、機器學習、套用統計、金融大數據、醫療大數據等。

　　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

第一章大數據下的統計理論體系

1.1 背景與意義

1.2 文獻回顧與評述

大數據：統計理論、方法與套用

基本介紹

內容簡介

作者簡介

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