數據分析實踐教程

張喆、楊擴、吳丹、夏佳楠、管慶吉

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2024-07-01
  • 售價: $354
  • 貴賓價: 9.5$336
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302666563
  • ISBN-13: 9787302666561
  • 相關分類: Data Science
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商品描述

"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,使用的軟件包括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,讀者不僅可以全面瞭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。 "

目錄大綱

 

 

目錄

 

第1章統計數據分析

 

1.1什麽是統計數據?

 

1.1.1數據獲取

 

1.1.2常用統計分析軟件

 

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

 

2.1.1什麽是醫學文本數據

 

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關系信息抽取

 

2.4.4案例: 醫學關系抽取

 

2.5文本分類

 

2.5.1定義

 

2.5.2文本分類方法

 

2.5.3基於循環神經網絡的文本分類

 

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文本網絡

 

2.6.4案例: 文本網絡構建與網絡屬性分析

 

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

 

3.1.1什麽是時序數據

 

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

 

3.4.1LZC

 

3.4.2小波熵

 

3.4.3分形維數

 

3.4.4案例: 腦電數據非線性分析

 

3.5腦電數據的網絡分析

 

3.5.1腦網絡的構建

 

3.5.2網絡參數的計算與分析

 

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