本书介绍了多种计算数据分析和建模技术。

本书由多位作者共同撰写，涵盖了计算数据分析和建模技术的不同方面。

内容包括更新PageRank算法、非线性受扰动的马尔可夫链、数据驱动的分布鲁棒优化、图中心性度量比较、激光传感器输入错误检测、社交网络事件时间点过程模型诊断和可视化等。

本书旨在提供最新的理论和方法论进展，并介绍新的研究方向，以进一步扩展数据分析方法和建模技术的适用性。

本书详细介绍了各种数据处理和建模方法。

书中各章节详细介绍了不同的数据处理和建模方法，包括条件分位数估计、半马尔可夫模型下的可用性约束、多变量分析中的多重共线性影响、高维泊松回归模型中的弱信号检测、地下水位预测等。

每个章节都提供了详细的理论背景、方法论和实验结果，有助于读者理解和应用这些技术。

本书还提供了对现有方法的比较研究和模拟研究结果，以验证这些方法的有效性。

本书强调了数据处理和建模技术在实际应用中的重要性。

书中的许多技术在实际应用中具有广泛的应用前景，如在水资源管理、生产成本估计、机器学习等领域。

通过具体案例分析，本书展示了这些技术在解决实际问题中的作用和效果。

本书的研究成果和方法论为相关领域的研究和应用提供了宝贵的参考。