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数据统计与推论
白话统计学
蒂莫西·C·厄丹
本书对统计学原理和术语进行了简洁、清晰而准确的解释,并通过大量实例讲述统计技术的操作方法。书中涵盖了社会科学研究所使用的大部分统计原理和方法,诸如集中趋势、变异程度、正态分布、...
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详细解释从公式含义到在Excel中实现的过程。
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从大数据概念、思维方法、系统架构及应用领域概述,介绍大数据分析过程。操作上以SPSSforWindows软件为基础。数据分析的方法,主要介绍描述统计、统计图表绘制、参数检验、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析,特别是与SPSS软件的结合。
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精通MATLAB科学计算与数据统计应用
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341个精心设计的MATLAB应用实战案例。 103个精心编写的MATLAB工具箱函数。 4个精心挑选的MATLAB工程性综合案例。 理论知识与应用案例的无缝连接,体现出科学计算在工程实践领域中的完 美应用。 理论翔实,拒绝知识断层,同时又不偏执于理论本身,介绍理论知识以说明实际问题为目的,定量解释与定性描述恰当融合。 实际案例丰富,针对每一个案例不仅给出详尽的实现代码,更揭示出背后的设计思想,注重思维历练,让您知其然,更知其所以然。 内容具有一定深度,这决不是一本会在2个月后就会失去价值的应用程序参考,相反让你每次欣赏时都能得到新的享受。
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统计与数据分析基础(微课版)
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本书主要介绍了统计与数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗和加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现,以及编制数据分析报告等内容。
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大数据时代的数据挖掘
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(1)内容全面,覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时,详细阐述应用的背景,该领域中数据的来源和特点,数据采集与预处理方式,应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。 (2)条理清晰、便于理解。一方面,面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者,帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础;另一方面,让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值,可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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