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目前国内外都在加快大数据生态学人才培养，以满足生态大数据研究和全球环境治理需求，但是现状是普遍缺乏有关大数据生态学方面的书籍。当下，大数据生态学培训主要通过开办讲习班，或提供在线自学教程。《大数据生态学研究方法》一书，系统地总结了生态大数据挖掘的原理、方法、软件，并结合生态学典型的时间序列数据、空间数据和生态网络数据，具体阐述了生态数据检索和获取、探索性数据分析、机器学习建模等方法。本书对科学发展或培养科技人才有重要作用，非常适合科研人员和学生参考。
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| 內容簡介： |
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本书介绍基于R语言的生态学数据挖掘原理、方法，内容包括生态学研究范式及数据挖掘基本方法，生态数据的获取、整理、存储和共享，生态学研究常见的空间数据、时间序列数据和网络数据的挖掘以及科学工作流的构建。本书不仅讲述一种新的生态学研究范式和方法，让学生转换一种思维方式，而且有助于提高学生生态文明素养，使其养成“以自然为本”的治学态度。本书适合生态学专业的高年级本科生和低年级研究生使用。
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| 關於作者： |
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刘方邻，博士，研究员，中国科学技术大学兼职教授。1990年毕业于安徽师范大学生物系动物专业，1999年在中国科学院西双版纳热带植物园获生态学硕士学位，2004年在中国科学院上海生命科学研究院/植物生理生态研究所获动物学博士学位。先后在中国林业科学研究院资源昆虫研究所、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院合肥物质科学研究院单位工作，主要从事生态信息学与昆虫-机器混合社群有关研究。
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