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能源大数据分析理论与实践(本科教材)

作者：渐令

出版社：电子工业出版社出版时间：2024-06-01

开本： 16开 页数： 252

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

能源大数据分析理论与实践(本科教材) 版权信息

ISBN：9787121483851
条形码：9787121483851 ; 978-7-121-48385-1
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
经济
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能源大数据分析理论与实践(本科教材) 内容简介

本书介绍了能源大数据分析的理论知识与实践方法，主要内容包括大数据处理与分析理论、能源系统与能源大数据应用、能源大数据处理与分析实践三个部分。大数据处理与分析理论包括大数据的基本概念、应用流程、平台技术、采集与处理，还包括回归分析、分类分析、聚类分析和深度学习等机器学习的基本理论。能源系统与能源大数据应用介绍了能源系统的基本概念和能源大数据的典型应用，能源系统的基本概念包括能源分类、能源互联网、智慧能源等，能源大数据的典型应用选取能源经济与管理大数据应用、煤炭大数据应用、油气大数据应用和电力大数据应用进行了介绍。能源大数据处理与分析实践选取了8个具体案例对能源大数据的具体应用方法进行了编程实现和介绍。本书可以作为高校信息管理与信息系统、能源经济与管理等相关专业能源大数据处理与分析课程的教材，也可以作为其他专业的本科生、研究生及能源领域相关应用和研究人员的参考书。本书的读者需要具备统计学知识和程序设计(Python)能力。本书中案例的源代码可登录华信教育资源网免费下载(www.hxedu.com.cn)。

能源大数据分析理论与实践(本科教材) 目录

目录 **部分大数据处理与分析理论第1章大数据概述 2 1.1 大数据概念 2 1.1.1 大数据定义与内涵 2 1.1.2 大数据的特征 2 1.1.3 数据类型 4 1.2 大数据的应用 4 1.3 大数据的处理流程 7 1.3.1 大数据处理的基本流程 7 1.3.2 数据采集 7 1.3.3 数据预处理 8 1.3.4 数据统计分析和数据挖掘 8 1.3.5 数据可视化 10 1.4 大数据平台技术 11 1.4.1 大数据系统生态 11 1.4.2 大数据存储与管理 12 1.4.3 大数据计算与处理 15 思考题 19 本章参考文献 19 第2章数据获取与预处理 21 2.1 数据获取与预处理概述 21 2.1.1 数据获取 21 2.1.2 数据清洗与数据转换 22 2.1.3 数据加载 22 2.2 数据获取技术 23 2.2.1 数据获取技术概述 23 2.2.2 网络爬虫 24 2.3 数据预处理 28 2.3.1 数据质量 28 2.3.2 数据清洗 29 2.3.3 数据集成 31 2.3.4 数据转换 33 2.3.5 数据归约 34 2.4 数据集的构建 36 2.4.1 数据集的划分 36 2.4.2 重抽样方法 36 思考题 38 本章参考文献 38 第3章回归分析 40 3.1 回归分析概述 40 3.2 线性回归 41 3.3 非线性回归 42 3.4 分位数回归 44 思考题 46 本章参考文献 46 第4章分类分析 48 4.1 分类分析概述 48 4.2 贝叶斯分类 50 4.2.1 贝叶斯分类的原理 50 4.2.2 贝叶斯分类的应用与实例 53 4.3 Logistic回归 54 4.3.1 Logistic回归的原理 54 4.3.2 Logistic回归模型的训练 55 4.3.3 带正则项的Logistic回归 56 4.3.4 Logistic回归的应用 56 4.4 KNN 57 4.5 支持向量机 59 4.5.1 线性可分离数据的支持向量机 59 4.5.2 不可分离数据的支持向量机 62 4.5.3 非线性支持向量机 64 4.6 决策树 65 4.6.1 决策树简介 65 4.6.2 ID3算法 66 4.6.3 C4.

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