气象数据统计分析方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄嘉佑，李庆祥 著

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• 气候变化
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店铺： 赏心悦目图书专营店

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502957926

商品编码：29372488168

包装：平装

出版时间：2015-03-01

基本信息

书名：气象数据统计分析方法

定价：100.00元

作者：黄嘉佑,李庆祥

出版社：气象出版社

出版日期：2015-03-01

ISBN：9787502957926

字数：

页码：506

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《气象数据统计分析方法》主要介绍了近代数据处理与统计方法及其在各类气象分析中的应用，并加入了许多21世纪以来国际上在气象应用统计领域的一些新成果。此外，还将一些常用的数据处理方法的基本原理和计算步骤编写在附录中，希望有助于气象工作人员参考使用。

目录

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章气象资料与数据

作者介绍

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文摘

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　　章气象资料与数据

序言

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《大数据的海洋：数据挖掘与模式识别的艺术》 在信息爆炸的时代，数据如同无垠的海洋，蕴藏着无限的知识与价值。如何在这片汪洋中航行，精准捕捉那些闪烁着智慧光芒的宝藏，已成为各行各业迫切需要掌握的关键能力。本书将带领您深入探索数据挖掘与模式识别的奥秘，揭示如何从海量、复杂的数据集中提取有意义的信息，发现隐藏的规律，并将其转化为具有实际应用价值的洞察。 我们生活在一个被数据包围的世界。从社交媒体上的用户行为，到金融市场的交易记录，再到医疗领域的病患数据，数据无处不在，且以惊人的速度增长。这些数据本身只是原始的数字和符号，只有通过深入的分析和加工，才能展现出其真正的力量。数据挖掘，正是这样一种从大数据集中自动发现模式、关系和知识的科学，而模式识别则是数据挖掘的核心组成部分，专注于识别和分类数据中的结构和特征。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一次引人入胜的实践之旅。我们将从数据挖掘的基本概念出发，逐步深入到各种核心算法和技术。您将了解到，数据挖掘不仅仅是简单的统计计算，更是一门融合了计算机科学、统计学、人工智能、机器学习以及特定领域知识的交叉学科。因此，本书的结构设计旨在循序渐进，确保即使是初学者也能逐步掌握相关知识，并逐步提升到更高级的分析层面。 第一部分：数据挖掘的基石——理解数据与预处理 在开始任何分析之前，充分理解您的数据至关重要。我们首先会探讨数据的类型、来源以及潜在的挑战，例如数据的不完整性、不一致性或噪声。然后，我们将重点关注数据预处理的重要性。这是数据挖掘流程中至关重要的一步，它直接影响到后续分析的质量和效率。您将学习如何进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值以及纠正数据错误。接着，我们还会深入探讨数据变换技术，如特征缩放、离散化和特征编码，这些技术能有效地优化数据，使其更适合各类挖掘算法。此外，降维技术，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），也将被详细介绍，它们能够帮助我们应对高维数据带来的“维度灾难”，提取更本质的特征。 第二部分：发现关联——购物篮分析与序列模式挖掘 理解数据并进行预处理后，我们开始探索数据中隐藏的关联性。其中，购物篮分析（Association Rule Mining）是零售和电子商务领域最经典的应用之一。您将学习如何使用Apriori、FP-growth等算法来发现商品之间的购买关联，例如“购买了面包的顾客也很可能购买牛奶”。这将帮助企业优化商品摆放、制定促销策略，提升销售额。 除了静态的关联，数据中往往还蕴含着动态的时间序列信息。序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）专注于发现数据项在时间顺序上的依赖关系。例如，在用户浏览网页的日志中，找出用户在访问某商品页面后，很可能接着访问相关配件页面的模式。这在个性化推荐、用户行为预测等方面有着广泛的应用。我们将介绍如GSP（Generalized Sequential Pattern）等算法，帮助您捕捉这些时间上的流动。 第三部分：数据归类——分类与预测的艺术 分类（Classification）是数据挖掘中最常见的任务之一，其目标是将数据点分配到预定义的类别中。本书将详细介绍各种经典的分类算法，包括： 决策树（Decision Trees）： 以直观的树状结构表示分类规则，易于理解和解释。我们将探讨ID3、C4.5、CART等算法，以及如何避免过拟合。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 一种强大的分类器，在高维空间中寻找最优超平面，以达到最佳的分类效果。您将了解其核技巧的应用，以及如何处理非线性可分数据。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于贝叶斯定理的概率分类器，以其简单性和高效性在文本分类等领域表现出色。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 一种基于实例的学习方法，通过计算数据点之间的距离来判断其类别。 逻辑回归（Logistic Regression）： 虽然名为回归，但它主要用于二分类问题，通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到概率。 除了分类，预测（Prediction）也是数据挖掘的重要目标，它旨在预测连续数值。您将学习回归分析的基本原理，并深入了解： 线性回归（Linear Regression）： 预测目标变量与一个或多个自变量之间的线性关系。 多项式回归（Polynomial Regression）： 捕捉非线性关系。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归（Lasso Regression）： 用于处理多重共线性问题，并进行特征选择。 第四部分：群体划分——聚类分析的智慧 与分类不同，聚类（Clustering）是一种无监督学习技术，它旨在将相似的数据点划分到同一个簇中，而无需预先知道数据的类别。聚类分析在市场细分、异常检测、图像分割等领域有着广泛的应用。本书将系统介绍： K-Means算法： 最为流行和简单的聚类算法之一，通过迭代优化簇中心来划分数据。您将了解如何选择K值，以及算法的优缺点。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 建立数据点之间的层次结构，形成一个聚类树（Dendrogram），可以从不同粒度上观察数据分布。 DBSCAN算法： 一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并有效处理噪声点。 第五部分：异常检测——识别“不寻常”的信号 在海量数据中，识别出与大多数数据显著不同的异常点（Outliers）至关重要。异常检测在欺诈检测、网络入侵检测、工业故障诊断等领域发挥着关键作用。我们将探讨不同的异常检测方法，包括基于统计的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法，并介绍一些常用的算法。 第六部分：模型评估与优化——精益求精的探求 任何数据挖掘模型都需要经过严格的评估才能投入实际应用。本书将详细介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并解释它们的含义和适用场景。此外，您还将学习如何进行模型调优，包括参数调整、交叉验证等技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。 第七部分：深度学习在数据挖掘中的应用 随着人工智能的飞速发展，深度学习（Deep Learning）已成为数据挖掘领域的一股强大力量。本书将介绍深度学习的基本概念，以及神经网络（Neural Networks）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型在图像识别、自然语言处理、序列数据分析等方面的强大应用。您将了解深度学习如何捕捉更深层次、更复杂的模式，为数据挖掘带来新的突破。 第八部分：数据挖掘的实践案例与未来展望 理论结合实践是学习的关键。本书将在每个主要章节之后，提供实际应用案例，展示如何将所学知识应用于真实世界的问题。我们将探讨不同行业的数据挖掘应用，如金融领域的信用评分、医疗领域的疾病诊断、电商领域的个性化推荐、交通领域的流量预测等。最后，我们将展望数据挖掘与模式识别的未来发展趋势，包括可解释性AI、联邦学习、因果推断等前沿领域，激发您对未知领域的探索热情。 《大数据的海洋：数据挖掘与模式识别的艺术》旨在成为您在这片数据海洋中探险的可靠指南。无论您是希望从海量数据中提取商业价值的企业决策者，还是希望深入理解数据背后规律的研究人员，亦或是渴望掌握前沿数据科学技能的学生，本书都将为您提供一套系统、全面且实用的知识体系。让我们一起扬帆起航，驾驭数据的力量，发现隐藏在其中的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对统计学在各个领域的应用都抱有极大的热情，而气象学恰恰是一个数据量庞大、变化复杂且与我们生活息息相关的领域。当我在书店里看到《气象数据统计分析方法》这本书时，我的内心涌现出一种强烈的求知欲。我很好奇，这本书会如何将抽象的统计理论与具体的气象现象相结合？例如，它是否会深入讲解如何运用时间序列分析来预测未来的温度变化，或者如何通过回归分析来找出不同气象要素之间的关联性？我特别想了解，书中是否会涉及一些经典的气象统计模型，比如用于分析降水极值事件的Gumbel分布，或是用于研究大气环流模式的EOF分析？如果这本书能够提供一些实际案例，哪怕是简化的例子，来展示这些方法的应用过程，那对我来说将是莫大的帮助。我期望这本书能够在我心中播下统计学分析气象数据的种子，让我能够逐步掌握这些工具，未来能够独立地去探索和理解更多有趣的气象现象，甚至能够参与到一些小型的气象数据分析项目中，为科学研究贡献一份微薄的力量。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《气象数据统计分析方法》这个书名时，脑海中立刻浮现出各种各样的气象图景：浩瀚的海洋上翻腾的巨浪，广袤的平原上肆虐的龙卷风，以及四季更迭中不同寻常的温度变化。我总觉得，这些现象并非全然随机，而是遵循着某些深刻的统计规律。这本书，会不会就是打开这些规律之门的钥匙？我尤其好奇，书中是否会深入探讨如何处理和分析那些包含着时间维度和空间维度交织的气象数据。例如，如何识别出不同地区降雨量之间的空间相关性，又如何分析出大气温度随时间变化的趋势。我希望这本书能够清晰地阐述，究竟有哪些统计方法能够帮助我们理解和预测这些复杂的地球系统行为。无论是对统计学的初学者，还是对有一定基础的读者，这本书是否都能提供有价值的见解，帮助我们更科学地看待和分析我们身边的天气变化？我期待着它能够带来更深层次的理解，以及对未来天气现象预测的更准确的把握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“气象数据统计分析方法”听起来相当专业，但同时也让我产生了无限的遐想。我总觉得，在每一次风暴的到来，每一次旱灾的发生，甚至每一次温度的升降背后，都有一套严谨的统计规律在默默运作。这本书，会不会就像一位经验丰富的向导，带我穿越那些看似杂乱无章的天气数据，发现隐藏其中的秩序和联系？我希望能从中了解到，究竟有哪些统计学工具被广泛应用于气象研究，它们各自的优势和局限性又是什么？比如，当我们需要分析长期的气候变化趋势时，会用到哪些统计方法？而当我们需要预测短期内的极端天气事件时，又会选择怎样的分析路径？我希望这本书不仅仅是罗列枯燥的公式和定理，更能通过清晰的图表和生动的语言，将那些复杂的概念具象化，让我能够真正理解它们是如何被应用到实际的气象数据分析中的。我的最终目标是，能够通过这本书，对气象数据分析有一个初步但扎实的认识，为以后深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我联想到了一幅幅描绘着天气变化轨迹的图表，以及那些在图表背后默默工作的统计学原理。我一直对天气预报的科学性感到着迷，也好奇那些专业的预报员是如何通过海量数据做出判断的。这本书，会不会就是一本揭示这种“魔法”的秘籍？我猜想，它会详细介绍一些基础的统计概念，比如均值、方差、相关性等，并解释它们在气象学中的具体应用。更令我期待的是，书中是否会涉及一些更高级的统计技术，例如如何使用机器学习算法来识别气象模式，或者如何利用贝叶斯统计来更新天气预测模型？我希望这本书能够帮助我理解，为什么某些天气现象会出现，为什么它们会以特定的频率出现，以及如何利用这些信息来做出更准确的预测。即使我不能成为一名专业的气象学家，我也希望通过这本书，能够对气象数据的分析方法有一个更深入的认识，从而更好地理解我们所处的天气环境。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常朴素，但我仍然对它产生了浓厚的兴趣。我一直对天气变化背后的规律感到好奇，尤其是那些看似随机的现象，背后是否隐藏着我们尚未察觉的统计学奥秘？我常常在阴雨绵绵的日子里思考，这种持续的降雨概率是如何被计算出来的？或者在炎炎夏日，我们如何预测极端高温的发生频率？书中提到的“气象数据统计分析方法”听起来就充满了科学的严谨性，它是否能够为我揭示这些问题的答案？我希望这本书能够带领我走进一个由数字和模型构成的气象世界，让我不再仅仅是被动地接受天气信息，而是能够主动地去理解和分析。我想知道，那些复杂的统计图表背后，到底蕴含着怎样精妙的计算和推理，能否帮助我们更好地认识地球的气候系统，甚至为应对气候变化提供更坚实的数据支持。这本书的标题让我对学习如何处理和解释那些海量而又复杂的气象数据充满了期待，渴望能从中找到理解天气现象的钥匙，让我能够从一个普通观察者蜕变为一个能够进行初步分析的爱好者。