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| 編輯推薦： |
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《生态环境大数据与人工智能》立足于生态环境科学与信息技术的交叉领域，阐述了大数据技术及人工智能在生态环境研究中的应用。全书共分为理论基础、工具实践与人工智能应用三个模块。在理论层面，主要阐释了大数据，及生态环境大数据的概念和特征；工具实践部分，重点介绍Excel在数据清洗与预处理中的操作技巧，SPSS软件在统计分析中的应用，以及Origin在图表绘制中的专业呈现方式；人工智能应用部分则聚焦大语言模型在环境数据分析中的辅助作用和创新实践。本书兼顾学术性与实用性，既可作为环境科学、环境工程、生态学、生物学、农学等专业的本科教材，也可供相关专业的研究生和从事智慧环保的技术人员参考，助力读者掌握生态环境数据分析的基础知识，培养面向数字时代的跨学科创新能力。
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| 內容簡介： |
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《生态环境大数据与人工智能》立足于生态环境科学与信息技术的交叉领域，阐述了大数据技术及人工智能在生态环境研究中的应用。全书共分为理论基础、工具实践与人工智能应用三个模块。在理论层面，主要阐释了大数据及生态环境大数据的概念和特征；工具实践部分，重点介绍Excel在数据清洗与预处理中的操作技巧，SPSS软件在统计分析中的应用，以及Origin在图表绘制中的专业呈现方式；人工智能应用部分则聚焦大语言模型在环境数据分析中的辅助作用和创新实践。本书兼顾学术性与实用性，既可作为环境科学、环境工程、生态学、生物学、农学等专业的本科教材，也可供相关专业的研究生和从事智慧环保工作的技术人员参考，助力读者掌握生态环境数据分析的基础知识，培养面向数字时代的跨学科创新能力。
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| 目錄：
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第1章 绪论001
1.1 数据与大数据基本概念 001
1.1.1 数据的内涵 001
1.1.2 大数据的概念和特征 002
1.2 大数据处理与分析 004
1.2.1 数据预处理 004
1.2.2 数据分析 006
1.2.3 不同数据分析技术之间的关系 009
1.3 大数据分析理念 009
1.3.1 分析全体，而非样本 010
1.3.2 接受数据的混杂性 010
1.3.3 关注相关关系 011
1.4 生态环境大数据简介 012
1.4.1 生态环境大数据的概念 012
1.4.2 生态环境大数据的 “5V”特征 012
1.4.3 人工智能在生态环境大数据领域的作用 013
1.5 主要数据分析工具简介 014
第2章 Excel 数据处理和初步分析017
2.1 统计分析基本概念 017
2.1.1 总体、个体与样本 017
2.1.2 变量 018
2.1.3 统计量和参数 018
2.2 Excel软件界面 018
2.3 Excel数据文件创建 020
2.3.1 直接输入数据及数据的类型 020
2.3.2 数据填充 023
2.3.3 导入数据 027
2.4 Excel数据编辑 029
2.4.1 数据编辑一般操作 029
2.4.2 数据查找和替换 030
2.4.3 数据排序 030
2.4.4 数据筛选 031
2.4.5 数据标识 033
2.5 Excel图表 034
2.5.1 Excel图表组成 034
2.5.2 柱形图和条形图 035
2.5.3 折线图 038
2.5.4 组合图 040
2.5.5 饼图和圆环图 042
2.5.6 散点图和气泡图 045
2.5.7 具有误差线的图表 047
2.5.8 雷达图 048
2.6 Excel数据特征的描述 051
2.6.1 数据集中趋势 051
2.6.2 数据离散趋势 053
2.6.3 频数分布 056
2.7 Excel参数估计 061
2.7.1 点估计 061
2.7.2 区间估计 061
2.7.3 总体均值的区间估计 062
2.8 假设检验与t检验 065
2.8.1 假设检验 065
2.8.2 t检验 066
2.9 方差分析 070
2.9.1 方差分析基本概念 070
2.9.2 方差分析的基本原理 071
2.9.3 单因素方差分析 071
2.10 相关分析 075
2.10.1 事物之间的关系 075
2.10.2 相关关系的判断 075
2.10.3 相关关系与因果关系 076
2.11 线性回归分析 077
2.11.1 回归分析的基本概念 077
2.11.2 线性回归模型的检验 078
2.11.3 应用线性回归模型时的注意事项 078
第3章 SPSS 数据分析082
3.1 SPSS发展历程 082
3.2 SPSS软件界面 082
3.3 SPSS数据文件的建立与存储 083
3.3.1 直接输入数据 083
3.3.2 导入数据 087
3.3.3 导出数据 089
3.4 SPSS数据编辑 090
3.4.1 数据编辑一般操作 090
3.4.2 数据查找和替换 090
3.4.3 数据排序 090
3.4.4 数据筛选 091
3.4.5 计算变量 093
3.4.6 变量编码 094
3.5 SPSS描述统计 098
3.5.1 数据集中趋势与离散趋势 098
3.5.2 SPSS频数分布分析 100
3.6 区间估计 104
3.7 t检验 106
3.7.1 参数检验与非参数检验 106
3.7.2 常用的t检验方法 106
3.8 方差分析 111
3.8.1 单因素方差分析 111
3.8.2 双因素方差分析 114
3.8.3 多元方差分析 118
3.8.4 重复测量方差分析 120
3.9 非参数检验 122
3.9.1 数据分布检验 122
3.9.2 秩和检验 125
3.10 相关分析 131
3.11 线性回归分析 133
第4章 Origin 数据可视化139
4.1 数据可视化的概念和作用 139
4.2 Origin简介 139
4.3 OriginPro界面 140
4.4 OriginPro数据文件的建立 141
4.4.1 直接输入数据 141
4.4.2 导入数据 142
4.4.3 复制/粘贴数据 143
4.5 OriginPro数据文件编辑 143
4.5.1 快速填充 143
4.5.2 列属性 144
4.5.3 行和列的其他操作 145
4.6 2D图形绘制基本技巧 145
4.6.1 图形创建与基本设置 145
4.6.2 认识图层 152
4.6.3 绘制断轴图 156
4.6.4 带有误差线和数据标签的图形 159
4.6.5 向散点图中添加回归直线 162
4.7 2D图形绘制进阶技巧 164
4.7.1 “图表绘制”——强大的工具 164
4.7.2 图层管理 167
4.7.3 合并图表 169
4.8 Origin作图中需要注意的问题 172
4.8.1 2D与3D图形的选择 172
4.8.2 图形配色 175
4.8.3 图形输出与发布 177
第5章 人工智能辅助生态环境数据分析简介182
5.1 人工智能与大语言模型 182
5.2 国产大语言模型DeepSeek简介 183
5.3 大语言模型辅助生态环境数据分析 185
5.4 人工神经网络的扩展 189
参考文献191
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| 內容試閱：
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随着全球环境问题日益严峻，生态环境保护已成为全人类共同的责任和使命。大数据技术的发展为解决生态环境问题提供了新思路，为生态环境保护事业注入了新的活力。两者相互结合，很自然地促成了生态环境大数据学科的产生和发展。与此同时，人工智能技术在生态环境领域的应用也日益广泛，为解决生态环境问题提供了新的技术手段。本书《生态环境大数据与人工智能》从生态环境大数据的概念、作用与研究意义，常用的数据分析方法，及人工智能技术在生态环境大数据方面的应用等方面进行探讨，以期为生态环境专业本科生、研究生，环保相关领域的研究者、决策者，有生态环境数据需求的专业和非专业人员了解这一新兴学科提供指引。
本书分为五章，介绍了生态环境大数据的基本理论，生态环境数据的处理、分析和可视化方法，以及人工智能在生态环境数据分析中的初步应用。其中：
第1章，介绍了大数据的产生背景、概念、特点和研究方法，我国对大数据发展的政策和标准，以大数据和生态环境理论为基础的生态环境大数据的产生和发展，以及人工智能技术在生态环境数据分析及环保管理中的作用。
第2章，介绍了Excel在生态环境数据分析中的作用，包括数据准备、图表绘制和基本数据分析方法。
第3章，介绍了使用SPSS进行生态环境数据分析的方法， 包括均值比较、多种方差分析、秩和检验、相关分析和回归模型。
第4章，说明了数据可视化的重要性， 以Origin为工具创建基本的统计图及复杂的多坐标系、多样式图表，并介绍配色方案和图形发布相关知识。
第5章，简要介绍了大语言模型在生态环境大数据分析中的作用，以大语言模型为例说明人工智能技术的发展现状，其强大功能已经对人们的生产和生活产生了巨大影响。
本书由西南科技大学徐志强主编。第1章由西南科技大学代群威和徐志强编写；第2章由西南科技大学谭江月和徐志强编写；第3章由徐志强编写；第4章由西南科技大学李知可和赵丽编写；第5章由徐志强和赵丽编写。全书最后由徐志强统稿。本书的编写得到了西南科技大学环境与资源学院一流本科专业建设专项经费的资助，在此表示衷心感谢。
由于生态环境大数据是新兴的研究方向，其内涵正在快速发展，加之编者对相关理论体系认知有限，书中不妥之处在所难免，望读者不吝赐教，使本书在使用过程中不断改进。
编者
2025年4月
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