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本书包含理论和案例两部分内容, 理论部分从基础知识、指导思想、工作步骤及评估体系等角度对大数据建模的方法论进行了总结归纳, 案例部分介绍了该大数据建模方法论在气象、能源、网络、银行以及企业管理等多个领域中的实践及应用。大数据建模的特点使其不但需要有理论上的指导, 还需要在实践中落地, 因此本书非常强调理论与实践的并重。本书的主要读者是各高等院校大数据、数学、计算机等相关学科的高年级本科生和研究生,以及企事业单位中从事大数据相关科研与应用工作的技术人员等, 希望读者在阅读本书后,提高对大数据建模的认识和利用大数据建模来解决实际问题的能力。 |
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前辅文 |
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由院士、企业家、行业研究人员共同打造，强调理论与实践的并重 |
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张平文，北京大学数学科学学院教授，中国科学院院士，发展中国家科学院院士，教育部长江特聘教授，杰出青年基金获得者。现任北京大学副校长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任、北京大学大数据科学研究中心主任、中国工业与应用数学学会理事长。先后获得国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖等奖励，并受邀在国际数学家大会、国际工业与应用数学大会及美国工业与应用数学学会年会等国际学术会议上做报告。担任国内外多家知名学术期刊的编委，发表学术论文百余篇。 戴文渊，第四范式（北京）技术有限公司创始人、首席执行官， 2005年国际大学生程序设计竞赛世界冠军，所发表的论文Boosting for Transfer Learning在迁移学习领域论文引用数排名世界第三，学术论文多次被国际顶级学术会议收录。百度最早的AI系统“凤巢”机器学习系统的设计者，第一位获得中国智能科学技术最高奖“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖的企业家，先后获得《麻省理工科技评论》《财富》及中国科学技术协会等评选的荣誉称号。 黄晶，资深大数据分析与挖掘专家，第四范式（北京）技术有限公司高级总监，在互联网和银行等多个领域的大数据应用上有着丰富的建模经验。曾任百度资深研发工程师，百度“凤巢”商业广告体系客户管理分析团队技术负责人，百度知心产品线的点击率预估等多个大数据和机器学习方向的技术负责人。 王新民，高级工程师、高级信息系统项目管理师、管理咨询师。曾在中央国家机关技术管理部门工作多年，现任大数据分析与应用技术国家工程实验室办公室副主任，在大数据分析、信息化建设、项目管理、政企合作等方面具有丰富的经验。参与多个国家重点研发计划项目并担任子课题负责人或项目骨干，主持或负责过多个大型信息化项目的建设工作，在国家级期刊上发表论文十余篇。 李昊辰，北京邮电大学讲师，理学博士。研究领域主要包括偏微分方程数值解法、天气预报大数据方法等。在Hamilton系统保结构算法方向，对Schr?dinger方程、Klein-Gordon方程、KP方程等系统的多辛格式和保能量格式的构造，以及平均向量场方法的B级数展开和其高阶方法的构造等进行研究；在天气预报大数据方法的研究上，利用机器学习和深度学习结合模式数据对北京地区和延庆站点温度进行预测，极大地提高了传统预测方法的精度。 |
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大数据建模不但需要理论上的指导，还需要在实践中落地 理论部分从基础知识、指导思想、工作步骤及评估体系等角度对大数据建模的方法论进行了总结和归纳 案例部分介绍了该大数据建模方法论在气象、能源、网络、银行以及企业管理等多个领域中的实践及应用 |
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