本书共分为八章，分别为数据分析概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表与数据透视图、数据分析与可视化、Excel数据分析实例、撰写数据分析报告。本书注重平衡理论知识和实践应用，每章都包含了实际应用案例和实训活动，以帮助读者深入理解和掌握所学知识。本书既可作为中等职业院校计算机类专业课程教材，也可作为相关企

本书由8章内容构成：绪论、工业过程数学模型、常规过程参数的检测及仪表、过程控制执行器、简单过程控制器设计、复杂过程控制器设计、先进过程控制系统、过程控制工程的实施。

本书共12章，具体包括SPSS的入门知识概述、数据文件管理、参数检验、非参数检验、统计分析、相关分析、回归分析、聚类分析、降维分析、刻度分析、生存分析和综合案例应用等内容，读者学后可以融会贯通、举一反三，快速掌握SPSS的相关操作技巧。

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本书围绕产品退化数据的统计建模问题，考虑实际中不同的退化环境与数据特点，包括产品的异质性、使用环境的动态性、测量的随机性等因素，发展了一系列基于Wiener随机过程的退化模型。针对每一类模型，本书对模型的性质、模型参数估计、模型验证等方面问题进行了深入讨论，并通过多种实际退化数据验证所提模型的有效性。本书总结与发展了作

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本书依托国家自然科学基金、湖北省杰出青年基金项目，面向工业制造过程和系统，介绍了多元统计分析和机器学习等工业数据分析方法，在此基础上介绍了作者团队提出的多种故障检测、故障变量溯源、故障分类、故障辨识、健康预警、产品等级分类方法。除了关注传统的故障检测率和误报率之外，重点分析了过渡模态、操作故障、污染效应、故障分级、小样

内容提要：随着数据采集技术以及存储技术的不断进步，现代科学研究和实践中需要处理和分析的数据已经从单一来源向多个来源转变。在医学研究、生物信息、市场研究、金融风险管理、气象环境科学等诸多重要领域，多源数据的现象普遍存在，在带来巨大机遇的同时也给统计分析建模带来了全新的挑战。针对这一国际前沿问题，本书主要介绍作者最近几年在

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互联网的出现使人们第一次能够访问大量的数据。比如,社交网络Facebook中的友谊图和互联网网站之间的链接图。这两幅图都包含超过10亿个节点,代表巨大的数据集。如果要使用这些数据集,就必须对其进行处理和分析。然而,仅仅是它们的大小就使得这种处理非常具有挑战性。特别是,为处理中等规模的数据集而开发的经典算法和技术,在面对