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數據分析實踐教程/大數據與人工智慧技術叢書

  • 作者：編者:張?//楊擴//吳丹//夏佳楠//管慶吉|責編:趙凱
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302666561
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：267
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞數據分析的基本概念與常用方法，提供一套適用於初學者快速入門的方法。本書以醫學數據為例，圍繞實際應用場景中最常見的五種數據形式：統計數據、文本數據、時序數據、圖像數據以及健康數據，提供從基本概念、初步探索到綜合應用的全流程系統示範教學。
    本書共計5章，分別為統計數據分析、文本數據分析、時序數據分析、醫學圖像分析以及健康醫療大數據分析。以典型案例為依托，涵蓋臨床統計數據、電子病例數據、腦電信號數據、醫學影像數據和可穿戴式設備數據等五種形態。
    本書旨在利用案例教學將知識點融會貫通，配合分步指導教程，便於學生自學和擴展練習。配套資源豐富包括數據、代碼、演示等，使用的軟體包括SPSS、Python、MATLAB等。本書適合電腦、數理分析、臨床醫學、公共衛生等領域的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業學生和科研工作者的輔助學習參考書。閱讀本書，讀者不僅可以全面了解數據的多種形態及分析方法，更能提高深層次的數據分析與處理能力。
作者介紹
編者:張?//楊擴//吳丹//夏佳楠//管慶吉|責編:趙凱
目錄
第1章  統計數據分析
  1.1  什麼是統計數據
    1.1.1  數據獲取
    1.1.2  常用統計分析軟體
  1.2  統計分析基礎
    1.2.1  統計描述
    1.2.2  案例：城市空氣污染數據分析
    1.2.3  統計推斷
    1.2.4  案例：中國青少年體質數據分析
  1.3  統計分析進階
    1.3.1  線性回歸分析
    1.3.2  案例：中國青少年肺活量與體重數據分析
    1.3.3  邏輯回歸分析
    1.3.4  案例：腦卒中高危人群篩查數據分析
  參考文獻
第2章  文本數據分析
  2.1  醫學文本數據分析概述
    2.1.1  什麼是醫學文本數據
    2.1.2  醫學文本數據分析
  2.2  文本表示
    2.2.1  文本預處理
    2.2.2  文本分詞
    2.2.3  案例：醫學文本分詞
    2.2.4  文本表示
    2.2.5  案例：文本向量化表示
  2.3  文本相似度
    2.3.1  文本相似度計算方法
    2.3.2  案例：醫學文本相似度計算
  2.4  文本信息抽取
    2.4.1  命名實體抽取
    2.4.2  案例：醫學命名實體抽取
    2.4.3  關係信息抽取
    2.4.4  案例：醫學關係抽取
  2.5  文本分類
    2.5.1  定義
    2.5.2  文本分類方法
    2.5.3  基於循環神經網路的文本分類
    2.5.4  案例：醫學文本分類
  2.6  文本聚類
    2.6.1  詞雲圖
    2.6.2  案例：詞雲圖
    2.6.3  文本網路
    2.6.4  案例：文本網路構建與網路屬性分析
    2.6.5  基於聚類分析的人群劃分
    2.6.6  基於社團檢測的人群劃分
    2.6.7  人群劃分結果的評價與分析
    2.6.8  案例：文本聚類與人群劃分
  2.7  綜合案例：臨床文本數據挖掘分析
    2.7.1  任務介紹
    2.7.2  思路及預期結果

  參考文獻
第3章  時序數據分析
  3.1  時序數據簡介
    3.1.1  什麼是時序數據
    3.1.2  時序數據的常見分析方法
  3.2  腦電數據的獲取與預處理
    3.2.1  腦電數據的特點和獲取
    3.2.2  腦電數據讀取與查看
    3.2.3  數據預處理
    3.2.4  案例：腦電數據的採集和預處理
  3.3  腦電數據的功率譜和時頻分析
    3.3.1  功率譜分析
    3.3.2  短時傅里葉變換
    3.3.3  小波分析
    3.3.4  案例：腦電數據功率譜和時頻分析
  3.4  腦電數據的非線性分析
    3.4.1  LZC
    3.4.2  小波嫡
    3.4.3  分形維數
    3.4.4  案例：腦電數據非線性分析
  3.5  腦電數據的網路分析
    3.5.1  腦網路的構建
    3.5.2  網路參數的計算與分析
    3.5.3  案例：疼痛腦電數據分析
  3.6  腦電綜合案例分析（抑鬱症腦電的分類）
    3.6.1  問題提出
    3.6.2  數據分析流程
    3.6.3  基於SVM分類
    3.6.4  基於深度學習分類
  參考文獻
第4章  醫學圖像分析
  4.1  醫學圖像基礎運算
    4.1.1  灰度變換
    4.1.2  幾何變換
    4.1.3  案例：醫學圖像基礎運算
  4.2  醫學圖像增強
    4.2.1  直方圖增強
    4.2.2  空域與頻域濾波增強
    4.2.3  案例：醫學圖像增強
  4.3  醫學圖像分割
    4.3.1  閾值分割
    4.3.2  區域分割
    4.3.3  基於聚類的分割技術
    4.3.4  基於圖論的分割技術
    4.3.5  基於深度學習的圖像分割技術
    4.3.6  案例：醫學圖像訓練
  4.4  醫學圖像識別
    4.4.1  基於手工特徵提取的醫學圖像識別
    4.4.2  基於深度學習的圖像識別技術
    4.4.3  案例：醫學圖像識別

  參考文獻
  縮寫
第5章  健康醫療大數據分析
  5.1  移動健康大數據來源與獲取
    5.1.1  可穿戴式設備
    5.1.2  移動醫療APP
    5.1.3  開源健康數據獲取
    5.1.4  案例：健康數據獲取與可視化
  5.2  移動健康數據可視化大屏設計
    5.2.1  可視化工具庫
    5.2.2  案例：搭建醫療衛生數據可視化大屏
  5.3  小米手環步態數據分析
    5.3.1  案例：ARIMA模型分析數據
    5.3.2  案例：LSTM模型分析數據
  參考文獻

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