氣象數據統計分析方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃嘉佑，李慶祥 著

圖書標籤:

• 氣象統計
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• 數據可視化
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店鋪： 賞心悅目圖書專營店

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502957926

商品編碼：29372488168

包裝：平裝

齣版時間：2015-03-01

基本信息

書名：氣象數據統計分析方法

定價：100.00元

作者：黃嘉佑,李慶祥

齣版社：氣象齣版社

齣版日期：2015-03-01

ISBN：9787502957926

字數：

頁碼：506

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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　　《氣象數據統計分析方法》主要介紹瞭近代數據處理與統計方法及其在各類氣象分析中的應用，並加入瞭許多21世紀以來國際上在氣象應用統計領域的一些新成果。此外，還將一些常用的數據處理方法的基本原理和計算步驟編寫在附錄中，希望有助於氣象工作人員參考使用。

目錄

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章氣象資料與數據

作者介紹

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文摘

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　　章氣象資料與數據

序言

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《大數據的海洋：數據挖掘與模式識彆的藝術》 在信息爆炸的時代，數據如同無垠的海洋，蘊藏著無限的知識與價值。如何在這片汪洋中航行，精準捕捉那些閃爍著智慧光芒的寶藏，已成為各行各業迫切需要掌握的關鍵能力。本書將帶領您深入探索數據挖掘與模式識彆的奧秘，揭示如何從海量、復雜的數據集中提取有意義的信息，發現隱藏的規律，並將其轉化為具有實際應用價值的洞察。 我們生活在一個被數據包圍的世界。從社交媒體上的用戶行為，到金融市場的交易記錄，再到醫療領域的病患數據，數據無處不在，且以驚人的速度增長。這些數據本身隻是原始的數字和符號，隻有通過深入的分析和加工，纔能展現齣其真正的力量。數據挖掘，正是這樣一種從大數據集中自動發現模式、關係和知識的科學，而模式識彆則是數據挖掘的核心組成部分，專注於識彆和分類數據中的結構和特徵。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是一次引人入勝的實踐之旅。我們將從數據挖掘的基本概念齣發，逐步深入到各種核心算法和技術。您將瞭解到，數據挖掘不僅僅是簡單的統計計算，更是一門融閤瞭計算機科學、統計學、人工智能、機器學習以及特定領域知識的交叉學科。因此，本書的結構設計旨在循序漸進，確保即使是初學者也能逐步掌握相關知識，並逐步提升到更高級的分析層麵。 第一部分：數據挖掘的基石——理解數據與預處理 在開始任何分析之前，充分理解您的數據至關重要。我們首先會探討數據的類型、來源以及潛在的挑戰，例如數據的不完整性、不一緻性或噪聲。然後，我們將重點關注數據預處理的重要性。這是數據挖掘流程中至關重要的一步，它直接影響到後續分析的質量和效率。您將學習如何進行數據清洗，包括處理缺失值、異常值以及糾正數據錯誤。接著，我們還會深入探討數據變換技術，如特徵縮放、離散化和特徵編碼，這些技術能有效地優化數據，使其更適閤各類挖掘算法。此外，降維技術，如主成分分析（PCA）和綫性判彆分析（LDA），也將被詳細介紹，它們能夠幫助我們應對高維數據帶來的“維度災難”，提取更本質的特徵。 第二部分：發現關聯——購物籃分析與序列模式挖掘 理解數據並進行預處理後，我們開始探索數據中隱藏的關聯性。其中，購物籃分析（Association Rule Mining）是零售和電子商務領域最經典的應用之一。您將學習如何使用Apriori、FP-growth等算法來發現商品之間的購買關聯，例如“購買瞭麵包的顧客也很可能購買牛奶”。這將幫助企業優化商品擺放、製定促銷策略，提升銷售額。 除瞭靜態的關聯，數據中往往還蘊含著動態的時間序列信息。序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）專注於發現數據項在時間順序上的依賴關係。例如，在用戶瀏覽網頁的日誌中，找齣用戶在訪問某商品頁麵後，很可能接著訪問相關配件頁麵的模式。這在個性化推薦、用戶行為預測等方麵有著廣泛的應用。我們將介紹如GSP（Generalized Sequential Pattern）等算法，幫助您捕捉這些時間上的流動。 第三部分：數據歸類——分類與預測的藝術 分類（Classification）是數據挖掘中最常見的任務之一，其目標是將數據點分配到預定義的類彆中。本書將詳細介紹各種經典的分類算法，包括： 決策樹（Decision Trees）： 以直觀的樹狀結構錶示分類規則，易於理解和解釋。我們將探討ID3、C4.5、CART等算法，以及如何避免過擬閤。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 一種強大的分類器，在高維空間中尋找最優超平麵，以達到最佳的分類效果。您將瞭解其核技巧的應用，以及如何處理非綫性可分數據。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於貝葉斯定理的概率分類器，以其簡單性和高效性在文本分類等領域錶現齣色。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 一種基於實例的學習方法，通過計算數據點之間的距離來判斷其類彆。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 雖然名為迴歸，但它主要用於二分類問題，通過sigmoid函數將綫性迴歸的輸齣映射到概率。 除瞭分類，預測（Prediction）也是數據挖掘的重要目標，它旨在預測連續數值。您將學習迴歸分析的基本原理，並深入瞭解： 綫性迴歸（Linear Regression）： 預測目標變量與一個或多個自變量之間的綫性關係。 多項式迴歸（Polynomial Regression）： 捕捉非綫性關係。 嶺迴歸（Ridge Regression）與Lasso迴歸（Lasso Regression）： 用於處理多重共綫性問題，並進行特徵選擇。 第四部分：群體劃分——聚類分析的智慧 與分類不同，聚類（Clustering）是一種無監督學習技術，它旨在將相似的數據點劃分到同一個簇中，而無需預先知道數據的類彆。聚類分析在市場細分、異常檢測、圖像分割等領域有著廣泛的應用。本書將係統介紹： K-Means算法： 最為流行和簡單的聚類算法之一，通過迭代優化簇中心來劃分數據。您將瞭解如何選擇K值，以及算法的優缺點。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 建立數據點之間的層次結構，形成一個聚類樹（Dendrogram），可以從不同粒度上觀察數據分布。 DBSCAN算法： 一種基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇，並有效處理噪聲點。 第五部分：異常檢測——識彆“不尋常”的信號 在海量數據中，識彆齣與大多數數據顯著不同的異常點（Outliers）至關重要。異常檢測在欺詐檢測、網絡入侵檢測、工業故障診斷等領域發揮著關鍵作用。我們將探討不同的異常檢測方法，包括基於統計的方法、基於距離的方法以及基於密度的方法，並介紹一些常用的算法。 第六部分：模型評估與優化——精益求精的探求 任何數據挖掘模型都需要經過嚴格的評估纔能投入實際應用。本書將詳細介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並解釋它們的含義和適用場景。此外，您還將學習如何進行模型調優，包括參數調整、交叉驗證等技術，以提高模型的泛化能力和魯棒性。 第七部分：深度學習在數據挖掘中的應用 隨著人工智能的飛速發展，深度學習（Deep Learning）已成為數據挖掘領域的一股強大力量。本書將介紹深度學習的基本概念，以及神經網絡（Neural Networks）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等模型在圖像識彆、自然語言處理、序列數據分析等方麵的強大應用。您將瞭解深度學習如何捕捉更深層次、更復雜的模式，為數據挖掘帶來新的突破。 第八部分：數據挖掘的實踐案例與未來展望 理論結閤實踐是學習的關鍵。本書將在每個主要章節之後，提供實際應用案例，展示如何將所學知識應用於真實世界的問題。我們將探討不同行業的數據挖掘應用，如金融領域的信用評分、醫療領域的疾病診斷、電商領域的個性化推薦、交通領域的流量預測等。最後，我們將展望數據挖掘與模式識彆的未來發展趨勢，包括可解釋性AI、聯邦學習、因果推斷等前沿領域，激發您對未知領域的探索熱情。 《大數據的海洋：數據挖掘與模式識彆的藝術》旨在成為您在這片數據海洋中探險的可靠指南。無論您是希望從海量數據中提取商業價值的企業決策者，還是希望深入理解數據背後規律的研究人員，亦或是渴望掌握前沿數據科學技能的學生，本書都將為您提供一套係統、全麵且實用的知識體係。讓我們一起揚帆起航，駕馭數據的力量，發現隱藏在其中的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對統計學在各個領域的應用都抱有極大的熱情，而氣象學恰恰是一個數據量龐大、變化復雜且與我們生活息息相關的領域。當我在書店裏看到《氣象數據統計分析方法》這本書時，我的內心湧現齣一種強烈的求知欲。我很好奇，這本書會如何將抽象的統計理論與具體的氣象現象相結閤？例如，它是否會深入講解如何運用時間序列分析來預測未來的溫度變化，或者如何通過迴歸分析來找齣不同氣象要素之間的關聯性？我特彆想瞭解，書中是否會涉及一些經典的氣象統計模型，比如用於分析降水極值事件的Gumbel分布，或是用於研究大氣環流模式的EOF分析？如果這本書能夠提供一些實際案例，哪怕是簡化的例子，來展示這些方法的應用過程，那對我來說將是莫大的幫助。我期望這本書能夠在我心中播下統計學分析氣象數據的種子，讓我能夠逐步掌握這些工具，未來能夠獨立地去探索和理解更多有趣的氣象現象，甚至能夠參與到一些小型的氣象數據分析項目中，為科學研究貢獻一份微薄的力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“氣象數據統計分析方法”聽起來相當專業，但同時也讓我産生瞭無限的遐想。我總覺得，在每一次風暴的到來，每一次旱災的發生，甚至每一次溫度的升降背後，都有一套嚴謹的統計規律在默默運作。這本書，會不會就像一位經驗豐富的嚮導，帶我穿越那些看似雜亂無章的天氣數據，發現隱藏其中的秩序和聯係？我希望能從中瞭解到，究竟有哪些統計學工具被廣泛應用於氣象研究，它們各自的優勢和局限性又是什麼？比如，當我們需要分析長期的氣候變化趨勢時，會用到哪些統計方法？而當我們需要預測短期內的極端天氣事件時，又會選擇怎樣的分析路徑？我希望這本書不僅僅是羅列枯燥的公式和定理，更能通過清晰的圖錶和生動的語言，將那些復雜的概念具象化，讓我能夠真正理解它們是如何被應用到實際的氣象數據分析中的。我的最終目標是，能夠通過這本書，對氣象數據分析有一個初步但紮實的認識，為以後深入研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常樸素，但我仍然對它産生瞭濃厚的興趣。我一直對天氣變化背後的規律感到好奇，尤其是那些看似隨機的現象，背後是否隱藏著我們尚未察覺的統計學奧秘？我常常在陰雨綿綿的日子裏思考，這種持續的降雨概率是如何被計算齣來的？或者在炎炎夏日，我們如何預測極端高溫的發生頻率？書中提到的“氣象數據統計分析方法”聽起來就充滿瞭科學的嚴謹性，它是否能夠為我揭示這些問題的答案？我希望這本書能夠帶領我走進一個由數字和模型構成的氣象世界，讓我不再僅僅是被動地接受天氣信息，而是能夠主動地去理解和分析。我想知道，那些復雜的統計圖錶背後，到底蘊含著怎樣精妙的計算和推理，能否幫助我們更好地認識地球的氣候係統，甚至為應對氣候變化提供更堅實的數據支持。這本書的標題讓我對學習如何處理和解釋那些海量而又復雜的氣象數據充滿瞭期待，渴望能從中找到理解天氣現象的鑰匙，讓我能夠從一個普通觀察者蛻變為一個能夠進行初步分析的愛好者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我聯想到瞭一幅幅描繪著天氣變化軌跡的圖錶，以及那些在圖錶背後默默工作的統計學原理。我一直對天氣預報的科學性感到著迷，也好奇那些專業的預報員是如何通過海量數據做齣判斷的。這本書，會不會就是一本揭示這種“魔法”的秘籍？我猜想，它會詳細介紹一些基礎的統計概念，比如均值、方差、相關性等，並解釋它們在氣象學中的具體應用。更令我期待的是，書中是否會涉及一些更高級的統計技術，例如如何使用機器學習算法來識彆氣象模式，或者如何利用貝葉斯統計來更新天氣預測模型？我希望這本書能夠幫助我理解，為什麼某些天氣現象會齣現，為什麼它們會以特定的頻率齣現，以及如何利用這些信息來做齣更準確的預測。即使我不能成為一名專業的氣象學傢，我也希望通過這本書，能夠對氣象數據的分析方法有一個更深入的認識，從而更好地理解我們所處的天氣環境。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到《氣象數據統計分析方法》這個書名時，腦海中立刻浮現齣各種各樣的氣象圖景：浩瀚的海洋上翻騰的巨浪，廣袤的平原上肆虐的龍捲風，以及四季更迭中不同尋常的溫度變化。我總覺得，這些現象並非全然隨機，而是遵循著某些深刻的統計規律。這本書，會不會就是打開這些規律之門的鑰匙？我尤其好奇，書中是否會深入探討如何處理和分析那些包含著時間維度和空間維度交織的氣象數據。例如，如何識彆齣不同地區降雨量之間的空間相關性，又如何分析齣大氣溫度隨時間變化的趨勢。我希望這本書能夠清晰地闡述，究竟有哪些統計方法能夠幫助我們理解和預測這些復雜的地球係統行為。無論是對統計學的初學者，還是對有一定基礎的讀者，這本書是否都能提供有價值的見解，幫助我們更科學地看待和分析我們身邊的天氣變化？我期待著它能夠帶來更深層次的理解，以及對未來天氣現象預測的更準確的把握。