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法律数据分析初级教程电子书

本书面对的是法律数据分析零基础的读者,介绍了一些基础的操作和方法

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作       者:邓矜婷,沈蔚然

出  版  社:中国法治出版社

出版时间:2025-04-21

字       数:18.3万

所属分类: 人文社科 > 法律 > 法律普及与实务

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本书主要介绍了法律数据分析基础知识、法律问题数据化的简单方法、法律数据获取及分析中可能产生的法律问题、数据的清洗、简单要素提取和分析的基本流程等法律数据分析的门知识。 本书强调内容的实用性、简单性、趣味性,重视自主探究。法律数据分析是新法学学科的基础知识,是数字法治时代的基础能力,是法律规则计算机表达的先修课程,能够让读者了解如何在技术层面运用数据分析解决法律问题,探索如何完善法律从而有效规制技术的发展。本书面对的是法律数据分析零基础的读者,介绍了一些基础的操作和方法。<br/>【推荐语】<br/>本书面对的是法律数据分析零基础的读者,介绍了一些基础的操作和方法<br/>【作者】<br/>邓矜婷,中国人民大学纪检监察学院教授、博士生导师,中国人民大学未来法治研究院研究员,中国人民大学刑事法律科学研究中心研究员,中国人民大学反腐败与法治研究中心副主任,中国人民大学国家治理大数据和人工智能创新平台国家数字监督治理实验室主任。致力于纪检监察学、法学和计算机科学的交叉学科问题的研究。先后以中文、英文在国内、国外权威学术期刊发表具有重要影响力的论文20余篇。出版中文著作2部,英文著作1部,合著1部,主编教材2部。具有中国执业律师执照(兼职),通过美国纽约州律考。 沈蔚然,中国人民大学高瓴人工智能学院副教授、博士生导师,中国计算机学会理论计算机专业委员会、计算经济学专业委员会执行委员。本科毕业于清华大学电子工程系,2019 年于清华大学交叉信息研究院获博士学位,2019年至2020年于卡内基梅隆大学担任博士后研究员。主要研究方向为多智能体系统、博弈论、机制设计和机器学习,在相关领域国际会议和期刊发表高水平论文30余篇,并出版相关领域专著、教材等多部,在多个国际顶级会议担任高级程序委员会委员或领域主席。在机制设计方面的研究成果已在百度、字节跳动、快手等众多平台落地实现。<br/>
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作者简介

总序

序言

目录

第一讲 法律数据分析导论

一、法律数据分析概述

二、法律数据分析的新兴法学学科背景

三、法律数据分析的独特性及价值

第二讲 法律数据分析方法概论

一、法律数据分析一般方法概述

二、法律数据分析背后的数据科学

三、数据分析的一般流程

四、法律数据分析的一般方法

五、结语

第三讲 法律数据分析方法详解

一、问题导向的法律数据分析方法详解——以受贿罪定罪量刑的数据分析问题为例

二、数据驱动的法律数据分析方法详解——以类案识别为例

三、法律数据分析问题基本分类和流程

四、法律数据分析的适用场景

第四讲 构建法律数据分析问题的方法

一、常见的法律问题及转换为数据分析问题的实践

二、分类与回归的关系

三、常见法律问题的转换概述

四、以刑事审判经验问题为例详解法律问题的转换

五、转换后法律数据分析问题建模常用的模型

第五讲 运用常见模型对法律数据分析问题进行建模

一、运用线性回归模型对法律数据分析问题建模概述

二、受贿罪法律数据分析问题的建模

第六讲 法律数据的获取、预处理和存储

一、法律数据获取的基本含义

二、法律数据的自动获取

三、法律数据的预处理与存储

第七讲 Python基础

一、Python语言的特点与优势

二、Python的安装与使用

三、Python编程基础

第八讲 正则表达式简介

一、什么是正则表达式

二、正则表达式的编写

第九讲 法律数据的结构与定位

一、法律文本的结构

二、使用Python对文本进行定位

第十讲 法律文本要素提取实战

一、法律要素提取的基本框架和方法

二、要素提取实例:案号提取

第十一讲 用Stata对提取的法律数据进行分析

一、Stata的背景知识与安装使用

二、Stata的简单数据处理和分析

第十二讲 运用Stata分析法律数据的变量、解读法学意义

一、变量及理论建模回顾

二、单个变量的分析

三、变量之间关系的分析

四、生成单个变量的分析表

五、生成变量之间关系的分析表

六、发现法律数据中的法学意义

第十三讲 用Stata检验模型假设和回答初始理论问题

一、模型假设检验中常见的Stata命令

二、多元线性回归模型结果的理解

三、回归模型中的数值型变量结果的理解

四、模型结果中R-squared值的理解

五、多重共线性问题的可能影响

六、以受贿罪的罪刑均衡问题为例理解数据分析中的法学意义

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