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商品簡介
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大數據時代已經到來，隨著數據的逐步開放，交通領域的研究課題或多或少都要接觸、使用時空
大數據。交通領域的從業者迫切需要強有力的工具和技術應對日益紛雜的交通數據。交通是一個交叉
學科，交通數據分析人才的知識體系需要與數據處理、網絡爬蟲、數據可視化、地理信息、複雜網絡、
數據挖掘、機器學習等多學科知識深度融合，這也為交通領域的人才培養帶來巨大挑戰。
在此背景下，本書針對不同的學習階段與業務需求設計了三篇共15章內容。基礎篇（第1～5章）
梳理Python數據分析、網絡爬蟲、數據可視化、地理信息等基礎知識；應用篇（第6～10章）介紹
出租車GPS數據、地鐵IC刷卡數據、共享單車訂單數據、公交GPS數據等各類時空大數據的實際案
例應用；方法篇（第11～15章）融匯數據挖掘、空間統計、複雜網絡學科等交叉學科方法，與交通
領域的大量實際案例分析結合，全面梳理總結交通時空大數據所需跨學科技能。
本書由淺入深，學科交叉，強調實踐。對讀者不同的學習階段與業務需求設計相應內容，全面梳
理總結交通大數據科研所需技能，並與交通領域的大量實際案例分析結合。本書可作為教材也可作為
參考工具書，基礎篇定位交通數據領域新手入門，應用篇定位有數據分析需求的高校學生或社會人士，
方法篇定位高校學術科研人員。
大數據。交通領域的從業者迫切需要強有力的工具和技術應對日益紛雜的交通數據。交通是一個交叉
學科，交通數據分析人才的知識體系需要與數據處理、網絡爬蟲、數據可視化、地理信息、複雜網絡、
數據挖掘、機器學習等多學科知識深度融合，這也為交通領域的人才培養帶來巨大挑戰。
在此背景下，本書針對不同的學習階段與業務需求設計了三篇共15章內容。基礎篇（第1～5章）
梳理Python數據分析、網絡爬蟲、數據可視化、地理信息等基礎知識；應用篇（第6～10章）介紹
出租車GPS數據、地鐵IC刷卡數據、共享單車訂單數據、公交GPS數據等各類時空大數據的實際案
例應用；方法篇（第11～15章）融匯數據挖掘、空間統計、複雜網絡學科等交叉學科方法，與交通
領域的大量實際案例分析結合，全面梳理總結交通時空大數據所需跨學科技能。
本書由淺入深，學科交叉，強調實踐。對讀者不同的學習階段與業務需求設計相應內容，全面梳
理總結交通大數據科研所需技能，並與交通領域的大量實際案例分析結合。本書可作為教材也可作為
參考工具書，基礎篇定位交通數據領域新手入門，應用篇定位有數據分析需求的高校學生或社會人士，
方法篇定位高校學術科研人員。
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