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第1章 绪论1

1.1 数据1

1.1.1 数据的概念2

1.1.2 数据与物质3

1.2 数据爆炸4

1.3 数据自然界6

1.3.1 数据不为人类所控制6

1.3.2 数据的未知性7

1.3.3 数据的多样性和复杂性8

1.4 数据学9

1.4.1 为什么需要数据学9

1.4.2 数据学的概念12

1.4.3 数据学的框架14

1.5 与其他科学的关系17

1.6 小结19

第2章 数据自然界基础知识20

2.1 数据自然界的发展20

2.1.1 3个阶段20

2. 1.2 数据集22

2.2 面临的问题23

2.3 数据簇26

2.3.1 数据的属性27

2.3.2 相似性与相似函数28

2.3.3 数据簇29

2.4 数据分类学30

2.4.1 数据本体30

2.4.2 数据分类学32

2.5 小结33

第3章 数据勘探34

3.1 为什么要做数据勘探34

3.2 什么是数据勘探36

3.2.1 数据勘探做什么36

3.2.2 数据勘探步骤38

3.2.3 数据矿床39

3.3 勘探数据集的总体特性40

3.3.1 通过样本分析判断数据特征40

3.3.2 如何抽样43

3.3.3 通过查询判断数据集的特征44

3.4 勘探数据集的结构45

3.5 数据工具的勘探47

3.6 小结49

第4章 数据获取与整合50

4.1 数据源存在的问题50

4.2 数据获取52

4.2.1 数据获取的方法52

4.2.2 数据质量54

4.2.3 数据清洁55

4. 3 数据整合57

4.3.1 数据整合的动因57

4.3.2 数据整合的概念58

4.3.3 数据整合的主要工作60

4.3.4 数据整合的方式63

4.4 数据仓库65

4.4.1 数据库的局限65

4.4.2 基本概念66

4.4.3 数据组织67

4.5 小结69

第5章 数据挖掘70

5.1 数据挖掘的故事70

5.2 什么是数据挖掘75

5.2.1 数据挖掘的定义75

5.2.2 数据挖掘的过程76

5.3 数据挖掘的任务77

5.4 数据挖掘的类型83

5.4.1 一般数据源的挖掘83

5.4.2 特殊应用数据源的挖掘85

5.5 小结86

第6章 数据实验88

6.1 数据观察88

6.2 数据实验及其目的94

6.2.1 什么是数据实验94

6.2.2 数据实验的目的95

6.3 数据实验的步骤97

6.4 小结100

第7章 数据学应用101

7.1 科学研究信息化101

7.2 生物信息学103

7.2.1 生物数据管理与整合104

7.2.2 生物数据分析107

7.3 脑信息学109

7.3.1 脑信息学研究方法109

7.3.2 脑数据管理与整合110

7.4 其他信息学113

7.5 小结114

第8章 面临的挑战115

8.1 数据学理论体系115

8.1.1 观察与猜想115

8.1.2 数据运算120

8.2 数据自然界与人121

8.2.1 在数据自然界中生活121

8.2.2 数据搜索123

8.2.3 数据真实性123

8.3 数据资源的保护与开发124

8.3.1 数据资源124

8.3.2 数据资源的保护125

8.3.3 数据资源的开发125

8.4 小结126

参考文献127