大数据资源
出版时间：2018
《大数据资源》基于大数据行业的发展情况，选择应用比较热门的行业，对该行业的大数据资源分类、特点、获取方法等进行深入介绍，主要包括金融、能源、农业、制造业、交通、医疗、科学研究等领域。本书共分10章：第1章，绪论；第2章，政府数据资源；第3章，科学数据与资源共享；第4章，农业领域数据资源；第5章，制造业大数据资源；第6章，金融数据资源；第7章，交通数据资源；第8章，能源数据资源；第9章，医疗大数据；第10章，数据质量；第11章，大数据治理。《大数据资源》的读者对象包括计算机学科和数据科学学科的高等院校师生，金融、医疗、交通、城市规划、智慧城市等领域应用大数据技术和开发实践的工程技术和研究人员，以及广大大数据相关专业的管理、决策人员。
目录
- 第1章 绪论
- 1.1 基本概念
- 1.1.1 数据
- 1.1.2 数据界
- 1.1.3 大数据
- 1.2 数据资源
- 1.2.1 数据资源的形成
- 1.2.2 数据矿床
- 1.2.3 数据资源的战略性
- 1.3 数据资源建设
- 1.3.1 面临的问题
- 1.3.2 数据权属
- 1.3.3 国有数据资源和市场数据资源
- 1.4 数据资源开发
- 1.4.1 大数据与信息化
- 1.4.2 数据开发的“6用”问题
- 1.4.3 数据流通
- 1.4.4 数据产业
- 1.5 小结
- 参考文献
- 第2章 政府数据资源
- 2.1 政府数据开放
- 2.1.1 政府数据的特点与类型
- 2.1.2 政府数据开放与共享
- 2.1.3 政府数据开放的基本做法
- 2.1.4 政府数据管理与治理
- 2.2 中国政府数据资源与开放
- 2.2.1 政府数据资源
- 2.2.2 公共资源数据库
- 2.2.3 中国政府数据开放
- 2.3 国外政府数据开放
- 2.3.1 美国政府数据开放
- 2.3.2 英国政府数据开放
- 2.3.3 新加坡政府数据开放
- 2.3.4 其他国家政府数据开放
- 2.4 国际组织数据开放
- 2.4.1 欧盟
- 2.4.2 世界银行
- 2.4.3 经济合作与发展组织(OECD)
- 2.5 小结
- 参考文献
- 第3章 科学数据与资源共享
- 3.1 科学数据的特征、机遇与挑战
- 3.1.1 特征与范围
- 3.1.2 机遇与挑战
- 3.2 科学数据的全生命周期
- 3.2.1 全生命周期概述
- 3.2.2 科学数据的采集与生产
- 3.2.3 科学数据的加工与保存
- 3.2.4 科学数据的共享服务
- 3.3 我国科学数据的管理与开放共享
- 3.3.1 科学数据的总体规模
- 3.3.2 科学数据的管理
- 3.3.3 科学数据的开放共享
- 3.3.4 科学数据目前存在的主要问题
- 3.4 我国科学数据的发展建议
- 3.4.1 科学数据发展的政策机制与标准规范
- 3.4.2 科学数据的整合与产业化发展
- 3.4.3 科学数据的管理和知识挖掘
- 3.4.4 科学数据共享服务
- 3.4.5 科学数据基础设施建设
- 3.4.6 科学数据资源保护和知识产权
- 3.4.7 科学数据发展的人才队伍和科技投入
- 参考文献
- 第4章 农业数据资源
- 4.1 农业积累的数据资源
- 4.1.1 种植业数据资源
- 4.1.2 林业数据资源
- 4.1.3 畜牧业数据资源
- 4.1.4 渔业数据资源
- 4.1.5 农业水利数据资源
- 4.1.6 农产品加工数据资源
- 4.2 农业相关领域的数据资源
- 4.2.1 生物基因数据资源
- 4.2.2 气候气象数据资源
- 4.2.3 地理数据资源
- 4.2.4 农业生产资料数据资源
- 4.2.5 农产品物流与市场数据资源
- 4.2.6 国际农业数据资源
- 4.3 农业领域相关的数据资源机构
- 4.3.1 国内农业大数据及相关领域科学数据资源所在机构列表
- 4.3.2 国外农业大数据及相关领域科学数据资源所在机构列表
- 4.4 农业领域数据资源的获取途径和方法
- 4.4.1 农业领域数据资源的获取要求
- 4.4.2 农业领域数据资源的获取途径
- 4.4.3 农业领域数据资源的主要获取方法
- 4.5 小结
- 参考文献
- 第5章 制造业大数据资源
- 5.1 大数据： 制造业的新资源
- 5.1.1 大数据与新一轮制造业革命
- 5.1.2 制造业的资源组成体系
- 5.1.3 大数据与传统制造资源的关系
- 5.1.4 制造业大数据资源的构成
- 5.2 企业内部制造业大数据资源
- 5.2.1 产品数据资源
- 5.2.2 工艺数据资源
- 5.2.3 生产运行数据资源
- 5.3 企业外部制造业大数据资源
- 5.3.1 设计相关外部数据
- 5.3.2 工艺相关外部数据
- 5.3.3 生产运行相关外部数据
- 5.4 制造业大数据资源机构与获取途径
- 5.4.1 行业大数据资源机构
- 5.4.2 企业运营大数据资源机构
- 5.4.3 物流大数据资源机构
- 5.4.4 工商大数据资源机构
- 5.5 小结
- 第6章 金融数据资源
- 6.1 金融行业数据资源
- 6.1.1 证券期货数据资源
- 6.1.2 银行数据资源
- 6.1.3 保险数据资源
- 6.1.4 跨行业互联网金融数据
- 6.1.5 外汇数据资源
- 6.2 与金融业相关的数据资源
- 6.2.1 国内相关数据资源
- 6.2.2 国外相关数据资源
- 6.3 金融数据资源的主要来源
- 6.3.1 金融相关数据库简介
- 6.3.2 金融相关网站简介
- 参考文献
- 第7章 交通数据资源
- 7.1 城市交通数据资源
- 7.1.1 城市交通数据资源的分类与组成
- 7.1.2 道路交通行业数据
- 7.1.3 公交行业数据
- 7.1.4 轨道行业数据
- 7.1.5 出租车和停车行业数据
- 7.2 与交通相关的行业数据资源
- 7.2.1 支撑交通管理决策的相关行业数据
- 7.2.2 与交通互为影响的相关行业数据
- 7.3 交通数据资源所有机构
- 7.3.1 政府交通主管部门
- 7.3.2 交通运输相关企业
- 7.3.3 运营商及其他来源
- 7.4 交通数据资源获取的途径
- 7.4.1 源数据获取的方式
- 7.4.2 数据获取的媒介
- 7.4.3 数据获取的途径
- 7.5 典型交通大数据资源机构情况介绍——上海交通大数据资源中心
- 参考文献
- 第8章 能源大数据资源
- 8.1 能源大数据积累的数据资源
- 8.1.1 能源大数据信息简介
- 8.1.2 能源大数据信息基础数据的采集
- 8.2 能源大数据的信息特征与价值
- 8.3 能源大数据的采集、传输、存储和分析处理
- 8.3.1 能源大数据采集技术
- 8.3.2 能源大数据传输技术
- 8.3.3 能源大数据存储技术
- 8.3.4 能源大数据分析处理平台
- 8.4 能源大数据资源机构与获取途径
- 8.4.1 能源领域相关的数据资源机构
- 8.4.2 能源大数据资源的获取途径和方法
- 第9章 医疗数据资源
- 9.1
- 医疗数据的特征、问题与挑战
- 9.1.1 数据壁垒、隐私和安全
- 9.1.2 医疗数据的国际差异
- 9.2
- 临床医疗数据资源
- 9.2.1 电子病历数据
- 9.2.2 临床笔记数据
- 9.2.3 医学影像数据
- 9.2.4 临床试验数据
- 9.3
- 非临床医疗数据资源
- 9.3.1 队列研究数据
- 9.3.2 生物组学数据
- 9.3.3 文献典籍数据
- 9.3.4 药学数据
- 9.3.5 医疗事务数据
- 9.3.6 医保索赔数据
- 9.4
- 医疗相关领域数据资源
- 9.4.1 环境医学数据
- 9.4.2 互联网数据
- 9.4.3 社交媒体数据
- 9.4.4 物联网数据
- 9.4.5 移动互联数据
- 9.5
- 医疗数据的产业化发展
- 9.5.1 数据创新转化医学
- 9.5.2 跨境医疗中的数据共享
- 9.5.3 区域医疗中的结果共享
- 9.6 小结
- 参考文献
- 第10章 数据质量
- 10.1 数据质量概述
- 10.1.1 数据质量带来的影响
- 10.1.2 影响数据质量的因素
- 10.1.3 数据质量定义
- 10.1.4 大数据时代数据质量面临的挑战
- 10.2 数据质量标准
- 10.2.1 ISO 8000国际标准
- 10.2.2 地理信息质量标准ISO 19100
- 10.2.3 统计数据质量标准
- 10.3 数据质量相关技术
- 10.3.1 数据集成
- 10.3.2 数据剖析
- 10.3.3 数据清洁
- 10.3.4 数据溯源
- 10.4 数据质量评估
- 10.4.1 数据质量维度
- 10.4.2 数据质量评估框架
- 10.4.3 数据质量评估方法
- 10.5 数据质量管理
- 10.5.1 数据质量管理方法
- 10.5.2 数据质量管理团队建设
- 10.5.3 质量管理成熟度模型
- 10.6 小结
- 参考文献
- 第11章 大数据治理
- 11.1 大数据治理概述
- 11.1.1 国内外数据治理研究成果
- 11.1.2 大数据治理定义
- 11.1.3 大数据治理的重要性
- 11.1.4 大数据治理的范围
- 11.2 大数据战略和组织
- 11.2.1 大数据战略指明企业转型的方向
- 11.2.2 企业制定大数据战略的要点
- 11.2.3 大数据战略对组织的影响
- 11.3 大数据架构
- 11.3.1 大数据架构参考模型
- 11.3.2 大数据架构的实现
- 11.4 大数据安全和隐私保护
- 11.4.1 大数据安全和隐私的问题与挑战
- 11.4.2 大数据安全防护
- 11.4.3 大数据隐私保护
- 11.5 大数据质量管理的重要性和复杂性
- 11.5.1 大数据质量管理重要性
- 11.5.2 大数据质量管理复杂性
- 11.6 大数据生命周期管理
- 11.6.1 大数据生命周期概述
- 11.6.2 大数据采集
- 11.6.3 大数据存储
- 11.6.4 大数据整合
- 11.6.5 大数据呈现与使用
- 11.6.6 大数据分析与应用
- 11.6.7 大数据归档与销毁
- 11.7 大数据治理实施
- 11.7.1 大数据治理实施的目标和动力
- 11.7.2 大数据治理实施关键要素
- 11.7.3 大数据治理实施过程
-
11.7.4 大数据治理实施路线图
