目录

●第1章 绪论/1
1.1 数据/1
1.2 模型/4
1.3 问题/10
1.4 数据科学/13
1.5 大数据分析/16
第2章 数据科学理论/22
2.1 研究目的/22
2.2 知识体系/25
2.3 主要原则/28
2.4 基本流程/35
2.5 人才培养/38
第3章 数据科学方法/42
3.1 统计分析方法/42
3.2 机器学习方法/50
3.3 数据可视化方法/70
3.4 大模型方法/84
第4章 数据科学技术/90
4.1 大数据管理技术/90
4.2 大数据计算技术/98
4.3 大数据存储技术/107
4.4 开源工具/109
第5章 大数据分析理论/115
5.1 大数据分析的主要特点/115
5.2 大数据分析的基本流程/123
5.3 大数据分析的常用算法/128
5.4 大数据分析的可视化/151
第6章 大数据分析工具及平台/173
6.1 大数据分析工具/173
6.2 大数据分析平台/198
6.3 大语言模型与大数据分析/214
6.4 人工智能赋能的大数据分析/223
第7章 综合应用案例分析/236
7.1 学科发展态势挖掘/236
7.2 主题挖掘/323
7.3 引文分析/339