随着人类社会信息化、数字化程度加深，以及物联网概念的兴起与推广，大数据已成为人类认识世界的重要媒介，具有重要的科学研究价值。同时，大数据深刻改变了人们的思维方式，更新了人们对科学研究的理解，为大数据科学新方法的形成奠定了基础。本书从数据科学发展对科学方法创新的影响切入，以科研范式的演进为线索，探讨了大数据视域下科学新方法形成的内在机制，系统构建了大数据时代科学新方法的理论体系；通过对大数据挖掘、建模、可视化、相关分析、预测等方法的深入剖析，揭示出大数据科学新方法的总特征及其对科研活动的影响。在此基础上，本书反思了大数据科学新方法应用衍生的数据伦理问题，分析了目前大数据科学方法的认识误区，以期全面、深刻地理解大数据所带来的认识论变革，并为科学研究提供方法论指导。

张峰，女，北京理工大学人文与社会科学学院副院长、副教授、硕士生导师；兼任中国逻辑学会理事、北京市逻辑学会副秘书长、全国自然辩证法研究会科学方法论专业委员会理事。已出版专著2部，参编著作4部，在重要学术刊物上发表论文40余篇。主持并完成国家社会科学基金项目《博弈逻辑研究》；北京市哲学社会科学规划项目《双主体博弈逻辑形式系统建构及模型检测研究》，目前正主持国家社会科学基金项目《大数据视域下科学方法创新研究》。荣获北京理工大学“十二五”科技工作先进个人、“三育人”先进个人、北京理工大学第十二届教育教学成果奖。

导论
第1章 大数据引领数据科学新发展
1.1 大数据时代的到来
1.1.1 大数据的产生和发展趋势
1.1.2 大数据的基本特征
1.2 大数据关键技术与应用
1.2.1 大数据关键技术
1.2.2 大数据技术的应用
1.3 大数据时代的数据科学新发展
1.3.1 数据科学成为一门新兴科学技术
1.3.2 数据科学促进跨学科研究方法融合
1.4 大数据视域下科学方法创新的国内外研究现状
1.4.1 国外研究现状
1.4.2 国内研究现状
第2章 大数据时代的科学方法变革
2.1 科研范式演进中的方法变革
2.1.1 科学研究范式的演变
2.1.2 大数据时代科学方法变革的必然性
2.2 大数据时代科学新方法形成的影响因素
2.2.1 思维方式的转变
2.2.2 科研信息化的推动
2.2.3 数据处理技术的革新
2.3 大数据时代科学新方法群的形成
2.3.1 数据科学发展对科学方法提出新需求
2.3.2 科学新方法群的产生
第3章 大数据挖掘方法：数据驱动的科学规律分析
3.1 数据挖掘技术的溯源与发展
3.1.1 数据挖掘的哲学基础
3.1.2 数据挖掘技术的分类
3.1.3 数据挖掘技术的演进
3.2 大数据时代数据挖掘面临的困境
3.2.1 大数据的新特点带来的技术困境
3.2.2 实践应用需求带来的新挑战
3.3 大数据时代数据挖掘方法创新
3.3.1 大数据挖掘与传统数据挖掘的比较
3.3.2 大数据挖掘方法的新特征
3.4 大数据推动数据挖掘实现新突破
3.4.1 数据挖掘智能驱动程度更高
3.4.2 数据挖掘探寻规律层次更深
3.4.3 数据挖掘预测结果可信度更高
3.4.4 数据挖掘计算处理速度更快
第4章 大数据建模方法：模型与数据的深度融合
4.1 数据建模方法概述
4.1.1 数据建模的概念
4.1.2 数据建模的分类
……
第5章 大数据可视化分析：基于人机交互的科学发现过程
第6章 大数据相关分析方法：从因果性到相关性研究
第7章 大数据预测方法：从科学预测到实时决策
第8章 大数据时代科学新方法的特征及影响
第9章 大数据时代科学新方法应用面临的数据伦理困境
第10章 大数据时代科学新方法应用面临伦理困境的应对策略
第11章 大数据时代科学方法创新驱动科学新发展
参考文献
后记