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出版时间:
2021-05
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787300307985
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出版时间:
2021-05
售价
￥
27.56
6.0折
定价
￥46.00
品相
全新
上书时间2024-01-16
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商品描述：
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作者简介
阮敬 博士、教授、博士生导师。首都经济贸易大学数据科学学院副院长。兼任第七届全国统计教材编审委员会学术委员、数据科学与大数据应用组副组长，中国现场统计研究会副秘书长、经济与金融统计分会副理事长，中国统计教育学会副秘书长、高等教育分会秘书长，全国工业统计学教学研究会常务理事，中国青年统计学家协会创会秘书长，北京大数据协会副会长、秘书长，《统计学报》《统计与精算》编委等。研究领域为经济统计、大数据分析。在国内外发表论文70余篇，出版专著、译著、教材16部。主持***和省部级科研项目及企事业单位横向课题50余项。荣获全国统计科学研究优秀成果奖、全国应用统计专业学位研究生优秀教育教学成果奖、北京市哲学社会科学优秀成果奖、北京市优秀调查研究成果奖等10余项省部级及以上科研和教学奖励。任韬 博士、教授、博士生导师。首都经济贸易大学商务学院院长。兼任北京大数据协会副会长，中国商业统计学会常务理事、市场调查与教学研究分会副会长兼秘书长、数据科学与商业智能分会副会长，中国国民经济核算研究会常务理事等。主要研究方向为大数据分析，经济统计学。主持多项国家社会科学基金项目、教育部人文社会科学基金项目。在国内外发表学术论文20余篇，出版学术专著及教材7部。
目录
第1 章 数据来源1．1 调查和观察数据1．1．1 调查数据1．1．2 观察数据1．2 数据库数据1．2．1 关系型数据库1．2．2 非关系型数据库1．3 爬虫数据1．4 日志数据第 2 章 数据类型2．1 结构化数据2．1．1 基本数据类型2．1．2 二维表结构数据2．2 集合数据类型2．2．1 列表2．2．2 元组2．2．3 字典2．2．4 集合2．2．5 推导式2．3 其他常见的结构化数据2．3．1 数组2．3．2 矩阵2．3．3 数列2．3．4 数据帧2．3．5 日期时间型数据2．4 非结构化数据2．4．1 网页与 JSON 数据2．4．2 图像数据2．4．3 音频数据2．4．4 视频数据第 3 章 数据编码3．1 数据编码的基本要求和原则3．2 数据编码的结构类型3．2．1 分类编码3．2．2 顺序编码3．2．3 分段编码3．2．4 值标签编码3．2．5 Dummy/虚拟变量编码3．2．6 尺度编码第 4 章 数据清洗4．1 异常值清洗4．1．1 异常值识别4．1．2 异常值处理4．2 重复数据清洗4．2．1 重复数据检测4．2．2 重复数据删除4．3 低频类别清洗4．3．1 观察低频识别4．3．2 低频类别处理4．4 数据纠错4．4．1 逻辑纠错4．4．2 格式纠错4．5 数据纠偏4．5．1 数据偏度识别和测量4．5．2 数据偏度的纠正第5 章 数据插补5．1 缺失值产生原因及其表现5．1．1 缺失值的含义5．1．2 缺失值的类型5．1．3 缺失值产生的原因5．1．4 缺失值的影响5．1．5 缺失值的表现形式5．2 缺失值插补5．2．1 简单统计量插补5．2．2 聚类插补5．2．3 模型插补5．3 MVP5．3．1 MVP 分析思路5．3．2 MVP 提取方法第 6 章 数据配平6．1 不平衡数据6．1．1 不平衡数据的含义6．1．2 不平衡数据的影响6．2 数据配平方法6．2．1 欠采样6．2．2 过采样6．2．3 混合采样6．3 数据配平的影响6．3．1 数据配平的效果6．3．2 模型预测结果的偏离及其校正方法6．3．3 欠采样对预测稳定性的影响第 7 章 数据重构7．1 数据组合7．1．1 序列组合7．1．2 水平组合7．1．3 垂直组合7．1．4 深度组合7．1．5 列组合7．1．6 行组合7．2 轴向连接7．2．1 左右拼接7．2．2 数据追加7．3 数据融合7．3．1 键融合7．3．2 索引融合7．3．3 插补融合7．4 数据重塑7．4．1 Panel7．4．2 层次化索引7．4．3 stack与unstack7．5 数据分拆7．5．1 水平分拆7．5．2 垂直分拆7．5．3 深度分拆7．5．4 逻辑分拆7．5．5 随机采样与数据分割7．6 数据聚合第 8 章 数据变换8．1 数据变换的含义和作用8．2 连续数据函数变换8．2．1 对数变换8．2．2 平方根变换8．2．3 平方变换8．2．4 倒数变换8．2．5 幂变换与 BOX-COX 变换 1768．3 连续数据离散化8．3．1 客观法8．3．2 主观法8．4 数据次序化8．4．1 升降次序8．4．2 位置与秩8．4．3 秩的计算方法8．4．4 秩的缺失值处理8．4．5 DataFrame 中的秩8．5 多分类数据哑变量化8．5．1 哑变量的概念与特征8．5．2 哑变量与 one-hot 码8．5．3 多分类数据转换为哑变量 1968．5．4 多分类数据转换为 one-hot 码8．6 定性数据数量化8．6．1 顺序数据转化为得分8．6．2 构造定性数据的平滑值第 9 章 数据缩放9．1 数据缩放的概念9．2 数据缩放方法9．2．1 中心化9．2．2 标准化9．2．3 Min-Max 缩放9．2．4 Max-ABS 缩放9．2．5 Robust 缩放第 10
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