数据学

第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录

抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验

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信息学是研究信息的收集、存储、处理和传输的学科。它涵盖了计算机科学、电子学、数学及其它相关学科的内容。信息学在现代社会中扮演着至关重要的角色，支撑着大数据时代的发展和信息技术的应用。

面向非数学专业人士的大数据统计学基础课程 这门课程专为希望进军大数据分析领域的非数学专业人士（如IT人员、业务人员等）设计，帮助他们夯实数学基础，为学习更高级的数据分析、数据挖掘、机器学习课程做好准备。 课程收益: 通过本课程的学习，学员的数学基础将得到显著提升，学习其他大数据分析课程时将更加轻松自如。 课程大纲: 第一课 统计学入门：描述性统计 均值、中位数、众数 方差、标准差 常见统计图表 第二课 概率论基础：赌博设计 概率的基本概念 古典概型 第三课 条件概率与贝叶斯公式 贝叶斯公式 事件的独立性 第四课 随机变量及其分布 微积分基础

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数据挖掘的统计学基础 这本课件深入浅出地从统计学的视角探讨了数据挖掘的核心概念和方法。它将复杂的统计学理论与实际的数据挖掘应用相结合，为读者理解数据挖掘的本质提供了清晰的框架。 主要内容包括: 探索性数据分析 统计推断与假设检验 预测模型构建 模型评估与选择 适用人群: 对数据挖掘感兴趣，并希望了解其背后的统计学原理的学生、研究人员和从业者。

数据学，由朱扬勇教授和熊赟教授编著，详细介绍了数据学的起源、基本概念和基本原理，涵盖了数据大爆炸、数据在自然界中的应用以及数据学的基础。书中还阐述了数据学的主要方法，包括大数据勘探、数据获取和整合、数据挖掘以及数据实验等。

杜克大学统计学课程项目包括： 手写数字识别：基于 SVM 的机器学习项目 La Quinta 和 Denny's：从网站抓取信息 人口统计分析 停车大战：处理 1.7GB 的曼哈顿数据，包含 910 万个观测值的 43 个变量。进行地理编码并使用 SVM 重建纽约市的警区。