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法律數據分析初級教程/人大未來法治研究叢書

  • 作者：鄧矜婷//沈蔚然|責編:侯鵬
  • 出版社：中國法治
  • ISBN：9787521648379
  • 出版日期：2025/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：262
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要包括法律數據分析基礎知識、法律問題數據化的簡單方法、法律數據獲取及分析中可能產生的法律問題、數據的清洗、簡單要素提取和分析的基本流程等法律數據分析的入門知識，旨在讓讀者掌握法律+電腦學科體系的基礎知識。具體而言，本書具有六個部分的內容：第一部分是基礎知識，主要介紹法律數據分析是什麼；第二部分講授關於法律數據分析準備工作的知識；第三部分講授法律數據分析中數據提取的過程；第四部分學習數據分析和建構模型以解決法律數據分析問題的知識；第五部分學習對自動輸出的要素做進一步的處理；第六部分學習對分析工具得到的結果進行理論解釋的方法。
    本書對於開設數字法學課程的院校來說助力良多，對於入門數字法學的讀者而言也是不可或缺。
作者介紹
鄧矜婷//沈蔚然|責編:侯鵬
目錄
第一講  法律數據分析導論
  一、法律數據分析概述
  二、法律數據分析的新興法學學科背景
  三、法律數據分析的獨特性及價值
第二講  法律數據分析方法概論
  一、法律數據分析一般方法概述
  二、法律數據分析背後的數據科學
  三、數據分析的一般流程
  四、法律數據分析的一般方法
  五、結語
第三講  法律數據分析方法詳解
  一、問題導向的法律數據分析方法詳解——以受賄罪定罪量刑的數據分析問題為例
  二、數據驅動的法律數據分析方法詳解——以類案識別為例
  三、法律數據分析問題基本分類和流程
  四、法律數據分析的適用場景
第四講  構建法律數據分析問題的方法
  一、常見的法律問題及轉換為數據分析問題的實踐
  二、分類與回歸的關係
  三、常見法律問題的轉換概述
  四、以刑事審判經驗問題為例詳解法律問題的轉換
  五、轉換后法律數據分析問題建模常用的模型
第五講  運用常見模型對法律數據分析問題進行建模
  一、運用線性回歸模型對法律數據分析問題建模概述
  二、受賄罪法律數據分析問題的建模
第六講  法律數據的獲取、預處理和存儲
  一、法律數據獲取的基本含義
  二、法律數據的自動獲取
  三、法律數據的預處理與存儲
第七講  Python基礎
  一、Python語言的特點與優勢
  二、Python的安裝與使用
  三、Python編程基礎
第八講  正則表達式簡介
  一、什麼是正則表達式
  二、正則表達式的編寫
第九講  法律數據的結構與定位
  一、法律文本的結構
  二、使用Python對文本進行定位
第十講  法律文本要素提取實戰
  一、法律要素提取的基本框架和方法
  二、要素提取實例：案號提取
第十一講  用Stata對提取的法律數據進行分析
  一、Stata的背景知識與安裝使用
  二、Stata的簡單數據處理和分析
第十二講  運用Stata分析法律數據的變數、解讀法學意義
  一、變數及理論建模回顧
  二、單個變數的分析
  三、變數之間關係的分析
  四、生成單個變數的分析表
  五、生成變數之間關係的分析表

  六、發現法律數據中的法學意義
第十三講  用Stata檢驗模型假設和回答初始理論問題
  一、模型假設檢驗中常見的Stata命令
  二、多元線性回歸模型結果的理解
  三、回歸模型中的數值型變數結果的理解
  四、模型結果中R squared值的理解
  五、多重共線性問題的可能影響
  六、以受賄罪的罪刑均衡問題為例理解數據分析中的法學意義

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