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公安大數據應用基礎(第2版)/新型工業化新計算數據科學技術與應用系列

  • 作者：編者:邱明月//陳俊雹|責編:劉瑀
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121507359
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：278
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以公安大數據應用型教改實踐為出發點，以公安實戰案例化教學思想為導向，將教學內容合理地劃分為3個模塊：大數據理論模塊（第1章），主要介紹大數據與人工智慧技術的概念、發展、應用和常用的數據挖掘工具，旨在使讀者初步理解大數據；數據分析與挖掘模塊（第2?9章），主要介紹SPSS Modeler軟體、數據清洗、時間序列分析、決策樹、人工神經網路、Logistic回歸分析、關聯分析和聚類分析，充分結合公安大數據的特點，給出多個實戰型、功能型案例；數據可視化模塊（第10章），主要介紹數據可視化的基本概念和操作，給出6個典型、完整的公安工作中的數據可視化案例，提高讀者的數據可視化處理能力。
    本書適合作為公安類本科院校和高職高專院校大數據相關課程的教材及參考書，也可供相關技術人員參考。
作者介紹
編者:邱明月//陳俊雹|責編:劉瑀
目錄
大數據理論模塊
  第1章  大數據與人工智慧技術理論
    1.1  大數據的基本概念
      1.1.1  大數據的定義
      1.1.2  大數據的本質
      1.1.3  大數據的分類
      1.1.4  大數據的特徵
      1.1.5  大數據的功能
      1.1.6  大數據處理流程
      1.1.7  大數據處理範式
    1.2  大數據的技術演進
      1.2.1  大數據的發展現狀
      1.2.2  大數據的發展趨勢
      1.2.3  人工智慧與大模型
    1.3  大數據的應用
      1.3.1  企業內部大數據
      1.3.2  在線社交網路大數據
      1.3.3  健康醫療大數據
      1.3.4  金融大數據
      1.3.5  公安大數據
    1.4  常用的數據挖掘工具
      1.4.1  Tableau
      1.4.2  Excel
      1.4.3  SPSS Modeler
      1.4.4  Python
數據分析與挖掘模塊
  第2章  SPSS Modeler軟體
    2.1  SPSS Modeler軟體概述
      2.1.1  SPSS Modeler界面
      2.1.2  數據流的基本管理和執行
      2.1.3  數據流的其他管理
      2.1.4  SPSS Modeler應用案例
    2.2  SPSS Modeler數據的讀入
      2.2.1  變數的類型
      2.2.2  讀數據
      2.2.3  生成實驗方案數據
      2.2.4  數據合併
    2.3  SPSS Modeler數據的基本分析
      2.3.1  數據質量
      2.3.2  基本描述分析
      2.3.3  變數分佈探索
      2.3.4  二分類型相關性研究
      2.3.5  兩總體的平均值比較
      2.3.6  變數的重要性分析
  第3章  數據清洗
    3.1  數據清洗概述
      3.1.1  數據清洗的概念
      3.1.2  數據清洗的對象
      3.1.3  數據清洗的一般步驟
      3.1.4  數據清洗的常用方式

      3.1.5  數據清洗的基本方法
    3.2  Excel數據清洗的基本操作
      3.2.1  重複值的處理
      3.2.2  缺失值及異常值的處理
    3.3  Excel數據加工的基本操作
      3.3.1  欄位分列
      3.3.2  欄位合併
      3.3.3  欄位匹配
      3.3.4  數據分組
    3.4  Excel數據透視表
      3.4.1  數據透視表應用
      3.4.2  數據透視表的實用技巧
  第4章  時間序列分析
    4.1  時間序列
      4.1.1  時間序列概述
      4.1.2  時間序列的預測步驟
    4.2  移動平均法
      4.2.1  一次移動平均法
      4.2.2  二次移動平均法
    4.3  指數平滑法
      4.3.1  一次指數平滑法
      4.3.2  二次指數平滑法
      4.3.3  三次指數平滑法
  第5章  分類預測：決策樹
    5.1  決策樹概述
      5.1.1  什麼是決策樹
      5.1.2  決策樹的幾何理解
      5.1.3  決策樹的核心問題
    5.2  SPSS Modeler中的C5.0演算法及應用
      5.2.1  C5.0決策樹的分割點
      5.2.2  C5.0決策樹的剪枝過程
      5.2.3  C5.0決策樹的推理規則集
      5.2.4  C5.0決策樹的應用
    5.3  SPSS Modeler中的C&RT演算法及應用
      5.3.1  C&RT的生長過程
      5.3.2  C&RT的剪枝過程
      5.3.3  C&RT的應用
    5.4  SPSS Modeler中的CHAID演算法及應用
      5.4.1  CHAID演算法的最佳分組變數
      5.4.2  CHAID演算法的剪枝過程
      5.4.3  Exhaustive CHAID演算法
      5.4.4  CHAID演算法的應用
    5.5  SPSS Modeler中的QUEST演算法及應用
      5.5.1  QUEST演算法的最佳分割點
      5.5.2  QUEST演算法的應用
    5.6  決策樹演算法的評估和注意事項
    實驗  運用4種決策樹演算法預測數據
  第6章  分類預測：人工神經網路
    6.1  人工神經網路概述
      6.1.1  人工神經網路的概念和種類

      6.1.2  人工神經網路中的節點
      6.1.3  建立人工神經網路的一般步驟
    6.2  SPSS Modeler中的B-P反向傳播網路
      6.2.1  感知器模型
      6.2.2  B-P反向傳播網路
      6.2.3  B-P反向傳播演算法
      6.2.4  B-P反向傳播網路的建立
    6.3  SPSS Modeler中的徑向基函數網路
      6.3.1  徑向基函數網路
      6.3.2  徑向基函數網路中的隱藏層節點和輸出節點
      6.3.3  徑向基函數網路的學習過程
    6.4  人工神經網路的應用
  第7章  分類預測：Logistic回歸分析
    7.1  二項Logistic回歸方程
      7.1.1  二項Logistic回歸方程概述
      7.1.2  二項Logistic回歸方程中係數的含義
    7.2  二項Logistic回歸分析的應用
    7.3  多項Logistic回歸分析的應用
  第8章  關聯分析
    8.1  簡單關聯規則分析
      8.1.1  簡單關聯規則的基本概念
      8.1.2  簡單關聯規則的有效性和實用性
    8.2  Apriori演算法
      8.2.1  尋找頻繁項集
      8.2.2  依據頻繁項集產生簡單關聯規則
    8.3  Apriori演算法的應用
    8.4  序列關聯規則分析
      8.4.1  序列關聯規則的基本概念
      8.4.2  序列關聯規則的時間約束
    8.5  Sequence演算法
      8.5.1  產生頻繁序列集
      8.5.2  依據頻繁序列集生成序列關聯規則
    8.6  Sequence演算法的應用
  第9章  聚類分析
    9.1  聚類分析概述
    9.2  K-Means聚類演算法及應用
      9.2.1  K-Means聚類演算法對「親疏程度」的衡量
      9.2.2  K-Means聚類過程
      9.2.3  K-Means聚類演算法的應用
    9.3  兩步聚類演算法及應用
      9.3.1  兩步聚類演算法對「親疏程度」的衡量
      9.3.2  兩步聚類過程
      9.3.3  兩步聚類演算法的應用
    9.4  Kohonen網路聚類演算法及應用
      9.4.1  Kohonen網路聚類演算法的原理
      9.4.2  Kohonen網路聚類過程
      9.4.3  Kohonen網路聚類演算法的應用
    9.5  基於聚類分析的離群值探索及應用
      9.5.1  多維空間基於聚類的診斷方法
      9.5.2  多維空間基於聚類的診斷方法的應用

數據可視化模塊
  第10章  數據可視化
    10.1  數據可視化入門
      10.1.1  i2 Analyst's Notebook 8軟體
      10.1.2  基本概念
      10.1.3  數據介面
    10.2  基本功能
      10.2.1  基本操作
      10.2.2  搜索查找
    10.3  功能演練
      10.3.1  話單關係分析
      10.3.2  人員物品動態關係
      10.3.3  銀行賬戶交易分析
      10.3.4  話單ABC分析
      10.3.5  盜竊案旅業分析
      10.3.6  人員活動軌跡

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