統計分析與數據挖掘技術（簡體書）

《統計分析與資料採擷技術》介紹了統計學的常用基本概念及資料收集與處理技術，從傳統統計學的角度講述了資料描述性分析、資料分析理論及方法，詳細介紹了多元統計分析的基本統計思想和相關理論，為資料採擷算法的研究提供了必要的理論支援，為讀者查閱基本概念和基本理論提供方便。
《統計分析與資料採擷技術》還考查了資料採擷的任務、資料流程模型與分類及資料流程概要描述方法，介紹了資料採擷的基本理論和常用算法，如分類、聚類及關聯規則等資料採擷算法，為初學者提供了必要的科普知識。
《統計分析與資料採擷技術》分4篇，第1篇闡述了大資料的相關知識；第2篇闡述了統計基礎和資料統計分析相關內容；第3篇闡述了多元統計分析的基本統計思想和相關理論；第4篇闡述了資料採擷技術的分類、聚類及關聯規則的算法。
《統計分析與資料採擷技術》將統計理論與大資料採擷技術融合起來，讓統計理論更好地服務於大資料時代，對統計理論在大資料時代下的可持續發展和研究做了嘗試。
《統計分析與資料採擷技術》可作為普通高等院校大資料相關專業本科生和研究生的參考教材，也可以作為資料統計分析與資料採擷技術研究人員的自學教材。

大資料（Big Data）是無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。現代社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大資料就是這個高科技時代的產物。早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中將大資料稱為“第三次浪潮華彩樂章”。英國維克托·邁爾，舍恩伯格教授編寫的被尊為國外大資料研究先河之作《大資料時代》中闡述了所謂大資料就是“所有資料”。進入2012年，“大資料”一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量資料，並命名與之相關的技術發展與創新。隨著計算機運算速度和存儲能力的發展，收集資料變得越來越簡單，儲存資料的成本越來越低，人們所掌握的資料量越來越大，但我們關心的不是資料本身，真正關心的是在這如此巨大的資料中我們可以得到什麼樣的信息，可以得到多少有用的信息，這就是資料採擷理論所要研究的問題。
本書講述的是在大資料時代下的統計學理論以及資料採擷的基本概念和技術。
過去由於技術限制，人們做統計時只能收集有限的資料做樣本，其中要考慮隨機樣本的選擇，努力減小因樣本問題出現的誤差，統計結果往往不能重複使用，造成資料利用率低，而現在則可以做到“樣本=總體”。“小資料”時代，一個樣本的錯誤就可以造成對總體估計的失誤，而“大資料”時代對精確性的要求不再那麼苛刻，資料的數量足以彌補這一缺陷。大資料時代，人們應該從追求“因果關係”的舊思維方式向追求“相關關係”轉變，這實際上是通過大資料來透視一種事物的發展趨勢。但很多精確學科領域依然需要探尋“因果關係”，解決更有針對性的問題，所以從追求“因果關係”到追求“相關關係”的轉變只能局限在特定的領域發生。也就是說，大資料的相關性將人們指向了比探討因果關係更有前景的領域。