作者：崔光磊著
页数：318页
出版社：山东大学出版社
出版日期：2023
ISBN：9787560779102
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书借助SPSS软件，从方法论的角度讲解了大数据辅助科学决策的原理和具体实现路径。全书图文并茂，通俗易懂，全面灌输了大数据思维，并全面展示了数据预处理、描述与推断、概率分布、均值比较、方差分析、相关分析、回归预测、时间序列、BP神经网络、AI决策树、聚类分析、判别分析、降维分析等多种大数据分析方法。
作者简介
崔光磊，1978年生，山东省大数据中心高级经济师，山东省新型智慧城市大数据工程技术研究院理事长，常年致力于宏观经济分析预测、大数据挖掘、数字经济顶层规划、新型智慧城市建设以及大数据领域标准体系建设等工作。先后主持和参与省部级课题7项，参与制定省级地方标准10项，荣获国家信息中心、山东省政府、山东省发改委、山东省统计局的各类科研成果奖30余项。2020年荣获“山东省省直机关第三届道德模范”称号，2021年被山东省工业和信息化厅聘为山东省数字经济专家咨询委员会委员，2022年荣获山东省大数据产业“引航专家”称号。
目录
第一章 数据思维
第一节 数据常识
第二节 数据大局观
第三节 避免数据悖论
第四节 定性与定量分析
第二章 大数据辅助科学决策的基本原理
第一节 大数据与统计
第二节 大数据的原理和优越性
第三节 大数据辅助科学决策方法体系
第三章 数据预处理
第一节 数据查重
第二节 数据转换
第三节 数据计算
第四节 缺失值处理
第五节 数据标准化
第四章 描述与推断
第一节 基本概念与原理
第二节 假设检验
第三节 描述在宏观经济监测中的应用
第四节 描述的延伸拓展
第五节 推断在宏观经济管理中的应用
第五章 概率分布
第一节 正态分布及实践应用
第二节 卡方分布及实践应用
第三节 二项分布及实践应用
第四节 游程检验及实践应用
第六章 均值比较
第一节 基本概念与原理
第二节 均值比较在城市经济对比中的应用
第三节 单样本t检验在宏观经济对比中的应用
第四节 独立样本t检验在县域经济对比中的应用
第五节 成对样本t检验在大数据挖掘中的应用
第七章 方差分析
第一节 基本概念与原理
第二节 单因素方差分析在宏观经济监测中的应用
第三节 多因素方差分析在大数据精准对比中的应用
第四节 协方差分析在大数据精准对比中的应用
第八章 相关分析
第一节 基本概念与原理
第二节 定距变量相关分析在宏观经济决策中的应用
第三节 偏相关分析在宏观经济决策中的应用
第四节 定序变量相关分析在大数据挖掘中的应用
第五节 距离相关分析在宏观经济管理中的应用
第九章 回归预测
第一节 基本概念与原理
第二节 一元线性回归及实践应用
第三节 多元线性回归及实践应用
第四节 逐步回归及实践应用
第五节 二元Logistic回归及实践应用
第十章 时间序列预测
第一节 基本概念与原理
第二节 趋势性时间序列在宏观经济预测中的应用
第三节 季节性时间序列在宏观经济预测中的应用
第四节 ARIMA模型在时间序列预测中的应用
第五节 指数平滑模型在季节性时间序列中的应用
第十一章 BP神经网络
第一节 基本概念与原理
第二节 BP神经网络在消费偏好大数据预测中的应用
第十二章 决策树
第一节 基本概念与原理
第二节 决策树在大数据挖掘中的应用
第十三章 聚类分析
第一节 基本概念与原理
第二节 系统聚类在宏观经济管理中的应用
第三节 K-均值聚类在大数据挖掘中的应用
第四节 二阶聚类在大数据挖掘中的应用
第十四章 判别分析
第一节 基本概念与原理
第二节 判别分析在市场营销中的应用
第十五章 降维分析
第一节 基本概念与原理
第二节 因子分析在公共数据开放评价中的应用
第三节 综合指数法在高质量发展评价中的应用
参考文献
后记
第一节 数据常识
第二节 数据大局观
第三节 避免数据悖论
第四节 定性与定量分析
第二章 大数据辅助科学决策的基本原理
第一节 大数据与统计
第二节 大数据的原理和优越性
第三节 大数据辅助科学决策方法体系
第三章 数据预处理
第一节 数据查重
第二节 数据转换
第三节 数据计算
第四节 缺失值处理
第五节 数据标准化
第四章 描述与推断
第一节 基本概念与原理
第二节 假设检验
第三节 描述在宏观经济监测中的应用
第四节 描述的延伸拓展
第五节 推断在宏观经济管理中的应用
第五章 概率分布
第一节 正态分布及实践应用
第二节 卡方分布及实践应用
第三节 二项分布及实践应用
第四节 游程检验及实践应用
第六章 均值比较
第一节 基本概念与原理
第二节 均值比较在城市经济对比中的应用
第三节 单样本t检验在宏观经济对比中的应用
第四节 独立样本t检验在县域经济对比中的应用
第五节 成对样本t检验在大数据挖掘中的应用
第七章 方差分析
第一节 基本概念与原理
第二节 单因素方差分析在宏观经济监测中的应用
第三节 多因素方差分析在大数据精准对比中的应用
第四节 协方差分析在大数据精准对比中的应用
第八章 相关分析
第一节 基本概念与原理
第二节 定距变量相关分析在宏观经济决策中的应用
第三节 偏相关分析在宏观经济决策中的应用
第四节 定序变量相关分析在大数据挖掘中的应用
第五节 距离相关分析在宏观经济管理中的应用
第九章 回归预测
第一节 基本概念与原理
第二节 一元线性回归及实践应用
第三节 多元线性回归及实践应用
第四节 逐步回归及实践应用
第五节 二元Logistic回归及实践应用
第十章 时间序列预测
第一节 基本概念与原理
第二节 趋势性时间序列在宏观经济预测中的应用
第三节 季节性时间序列在宏观经济预测中的应用
第四节 ARIMA模型在时间序列预测中的应用
第五节 指数平滑模型在季节性时间序列中的应用
第十一章 BP神经网络
第一节 基本概念与原理
第二节 BP神经网络在消费偏好大数据预测中的应用
第十二章 决策树
第一节 基本概念与原理
第二节 决策树在大数据挖掘中的应用
第十三章 聚类分析
第一节 基本概念与原理
第二节 系统聚类在宏观经济管理中的应用
第三节 K-均值聚类在大数据挖掘中的应用
第四节 二阶聚类在大数据挖掘中的应用
第十四章 判别分析
第一节 基本概念与原理
第二节 判别分析在市场营销中的应用
第十五章 降维分析
第一节 基本概念与原理
第二节 因子分析在公共数据开放评价中的应用
第三节 综合指数法在高质量发展评价中的应用
参考文献
后记
