教育教学论坛
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교육교학론단
JIAOYU JIAOXUE LUNTAN
2015年
35期
105-106
,共2页
大数据%统计学%数据挖掘%非参数统计%回归分析%多元统计
大數據%統計學%數據挖掘%非參數統計%迴歸分析%多元統計
대수거%통계학%수거알굴%비삼수통계%회귀분석%다원통계
大数据涵盖多学科领域的、海量的、各种复杂结构的数据。各学科之间数据互相融合和贯通，学科之间的边界已经重叠和模糊。大数据涉及各种数据类型，包括文本和语言、视频和图像、时空数据、网络和图形等。对于传统的统计学专业来说，大数据时代带来的不仅是机遇还有挑战。本文初步探索了以下几个方面：《数据挖掘》中引入大数据分析方法；《非参数统计》中引入多元非参数方法、半参数回归；《回归分析》中引入随机森林回归等用来处理大数据的回归方法、高维回归变量选择方法（其中以LASSO回归为典型代表）；《多元统计》中引入高维统计方法；以上引入的大数据分析方法均用R语言来实现。
大數據涵蓋多學科領域的、海量的、各種複雜結構的數據。各學科之間數據互相融閤和貫通，學科之間的邊界已經重疊和模糊。大數據涉及各種數據類型，包括文本和語言、視頻和圖像、時空數據、網絡和圖形等。對于傳統的統計學專業來說，大數據時代帶來的不僅是機遇還有挑戰。本文初步探索瞭以下幾箇方麵：《數據挖掘》中引入大數據分析方法；《非參數統計》中引入多元非參數方法、半參數迴歸；《迴歸分析》中引入隨機森林迴歸等用來處理大數據的迴歸方法、高維迴歸變量選擇方法（其中以LASSO迴歸為典型代錶）；《多元統計》中引入高維統計方法；以上引入的大數據分析方法均用R語言來實現。
대수거함개다학과영역적、해량적、각충복잡결구적수거。각학과지간수거호상융합화관통，학과지간적변계이경중첩화모호。대수거섭급각충수거류형，포괄문본화어언、시빈화도상、시공수거、망락화도형등。대우전통적통계학전업래설，대수거시대대래적불부시궤우환유도전。본문초보탐색료이하궤개방면：《수거알굴》중인입대수거분석방법；《비삼수통계》중인입다원비삼수방법、반삼수회귀；《회귀분석》중인입수궤삼림회귀등용래처리대수거적회귀방법、고유회귀변량선택방법（기중이LASSO회귀위전형대표）；《다원통계》중인입고유통계방법；이상인입적대수거분석방법균용R어언래실현。
