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| 編輯推薦： |
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1.内容新颖，主题鲜明，应用价值较高，对推动数字中国建设具有现实意义。2.内容主要从大数据实践出发，以公司大数据及数字中国实践经验，介绍了大数据的发展以及大数据在数字中国背景下各个行业领域应用分析和实践思路。3.中通服咨询设计研究院有限公司作者团队对数字中国、数字经济、大数据工程等具有深入研究，在此方面具有较强的技术背景和丰富的实践经验。还在数字中国诸多领域积累了大批有标杆意义的案例，可为读者提供详实的参考案例。
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| 內容簡介： |
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本书聚焦数字中国建设过程中大数据的形成和开发实践，在数据产生过程中明确了数据标准和数据基础结构；在数据交换过程中定义了数据交换的规则；在数据治理过程中详细描述了数据治理的方法论和工具；在数据应用上具体描述了不同职能部门的业务指标，为指挥调度、相关决策提供数据分析结果。本书对专业知识融会归纳，有的放矢，以大数据在数字中国建设实践的视角给予读者全面、详细的开发指导。本书可用于大数据工程师、数字中国信息化建设者的学习和工作指导，也可供大数据项目承接单位相关人员阅读。
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| 關於作者： |
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朱晨鸣研究员级高 级工程师，江苏省五一劳动奖章获得者，入选江苏省“333高层次人才培养工程”及“南京市中青年拔尖人才”培养计划，中通服咨询设计研究院有限公司总工程师，长期从事信息通信领域技术研究及信息化产品开发工作，近年来获得奖项15项，获得专利15项，发表论文20余篇。周斌正高 级经济师，高 级工程师，PMP，中通服咨询设计研究院有限公司数字城市智慧研究院院长，南京大学博士，南京大学 中通服咨询设计研究院有限公司联合培养博士后，江苏省第六批(南京邮电大学）产业教授，江苏省科技服务业“百优人才”，第十一批南京市具有突出贡献的中青年专 家，长期致力于数字化与新经济融合领域相关理论研究、技术和管理工作，多次获得工程咨询类相关奖项，获得专利5项，发表论文数十篇。徐啸峰研究员级高 级工程师，江苏省数字政府标准化技术委员会委员，江苏省物联网标准化技术委员会委员，江苏省通信服务有限公司筑云行业中心副主任，发表论文17篇，参编专著4部，获得专利10项，编制智慧城市国家标准9项，先后荣获各类奖项20余次。张家健现任职于中通服咨询设计研究院有限公司，主要研究方向为大数据咨询、信息化咨询、行业数字化转型设计等，获得专利1项，发表多篇论文。徐元晓高 级工程师，高 级项目经理，软件系统架构师，现任职于中通服咨询设计研究院有限公司，具有20多年信息化设计、软件开发经验，主要研究方向为智慧城市领导驾驶舱、数据治理，已发表论文近10篇，获得专利2项。
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| 目錄：
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第 一篇 大数据开发实战第 1章 发展大趋势 0021.1 大数据概述 0021.1.1 大数据的定义 0021.1.2 大数据的特点 0021.1.3 大数据发展引擎 0031.1.4 大数据作用 0041.2 大数据发展进程与未来空间 0051.2.1 大数据发展进程 0051.2.2 大数据未来趋势 006第 2章 国际大视野 0102.1 国外大数据政策规划分析 0102.1.1 大数据战略规划层面政策解读与比较分析 0102.1.2 加强大数据技术层面的政策解读与对标 0142.1.3 大数据应用与管理层面政策解读与比较分析 0172.2 国外大数据实践探索分析 0202.2.1 大数据应用推广现状 0202.2.2 大数据提升政府治理能力的着力点 0222.2.3 国外大数据提升政府治理能力的典型案例分析 0242.2.4 国外政府大数据应用案例的启示 028第3章 国内大数据发展基础 0303.1 信息化基础分析 0303.1.1 信息化的定义 0303.1.2 我国信息化框架的发展 0303.1.3 新一代信息化技术发展结构 0313.1.4 新一代信息基础设施推动数字中国建设 0343.2 新型基础设施分析 0343.2.1 新型基础设施的定义 0353.2.2 新型基础设施“新”的具体解读 0353.2.3 新型基础设施的建设意义 0363.3 产业基础分析 0373.3.1 产业区域分布 0373.3.2 产业发展成效 0383.3.3 产业发展机遇 0393.4 创新发展分析 0393.4.1 大数据推动科技创新 0393.4.2 大数据推动政府治理体制创新 0393.4.3 大数据推动应用创新与服务创新 0403.4.4 大数据推动制度创新 040第4章 我国大数据发展战略 0414.1 我国大数据发展目标 0414.2 我国各地大数据发展特征 0414.3 各地区政策解读分析 042第二篇 大数据应用实践第5章 政务大数据应用实践 0465.1 概述 0465.2 行业大数据需求与特点 0475.3 应用框架模型参考—智慧城市运营中心 0485.4 政府行业应用趋势分析 052第6章 交通行业大数据应用实践 0536.1 概述 0536.2 行业大数据需求与特点 0536.3 应用框架模型参考—智慧交通大数据平台 0556.4 交通行业应用趋势分析 056第7章 金融行业大数据应用实践 0587.1 概述 0587.2 行业大数据需求与特点 0597.2.1 应用需求 0597.2.2 数据安全 0607.3 应用框架模型参考—金融机构大数据平台 0607.4 行业应用趋势分析 0627.4.1 助力绿色金融 0627.4.2 数据特点发展 062第8章 医疗行业大数据应用实践 0638.1 概述 0638.2 行业大数据需求与特点 0638.3 应用框架模型参考—健康医疗大数据平台 0658.4 医疗行业大数据应用趋势分析 066第9章 市场监管大数据应用实践 0679.1 概述 0679.2 行业大数据需求与特点 0679.2.1 行业需求 0679.2.2 数据归集特点 0689.3 应用框架模型参考—市场综合监管大数据平台 0699.4 市场监管行业应用趋势分析 070第 10章 教育行业大数据应用实践 07210.1 概述 07210.2 行业大数据需求与特点 07310.3 应用框架模型参考—智慧教育大数据平台 07510.4 教育行业应用趋势分析 078第 11章 公安大数据应用实践 07911.1 公安大数据的建设背景及需求 07911.1.1 公安大数据建设的背景与现状 07911.1.2 建设公安大数据的发展意义 08011.2 公安大数据的体系结构 08111.2.1 公安大数据的概念及特征 08111.2.2 公安大数据的体系架构 08211.3 公安大数据的发展 08311.3.1 公安大数据的发展阶段 08311.3.2 公安大数据的发展前景 08511.3.3 公安大数据的发展趋势 08611.4 公安大数据感知层 08711.4.1 感知系统架构简介 08711.4.2 基于公安大数据的感知技术 08811.4.3 感知系统的应用与实践 08911.5 公安大数据网络层 09011.5.1 公安大数据网络层的概念和构成 09011.5.2 公安大数据网络支撑技术 09111.5.3 物联网及其公安应用 09211.5.4 云计算及其公安应用 09311.6 公安大数据应用层 09511.6.1 公安大数据应用层概念 09511.6.2 公安大数据应用对象 09511.6.3 公安大数据应用平台 09611.7 建设公安大数据的问题与挑战 09711.7.1 数据收集问题 09711.7.2 信息安全问题 09811.7.3 公安大数据系统建设的问题 09911.7.4 技术问题 09911.8 公安大数据建设的战略思考 10011.8.1 大数据与公安大数据的影响及思维方式 10011.8.2 公安大数据的来源与信息公开 10111.8.3 推进公安数据仓库建设和数据挖掘 10111.8.4 以大数据推动公安管理改革与发展 10211.8.5 实施公安大数据建设的战略对策 102第 12章 旅游行业大数据应用实践 10412.1 概述 10412.2 旅游大数据需求与特点 10412.2.1 旅游大数据需求 10412.2.2 旅游大数据特点 10512.3 旅游大数据平台建设 10612.3.1 旅游大数据平台建设目标 10612.3.2 旅游大数据平台建设原则 10712.3.3 旅游大数据平台系统架构 10712.3.4 旅游大数据采集 10912.3.5 旅游大数据分析及应用 11012.4 旅游行业应用趋势分析 11412.4.1 大数据促进旅游时空融合 11512.4.2 大数据助力旅游供给侧提质增效 11612.4.3 大数据推动旅游行业社会化发展 116第 13章 工业大数据应用实践 11813.1 工业大数据内涵 11813.2 工业大数据产业发展现状 11913.2.1 政策支撑 11913.2.2 典型应用场景 12013.2.3 产业发展分析 12413.3 工业大数据关键技术 12413.4 工业大数据在企业生产过程中的应用 12613.4.1 研发设计环节 12613.4.2 供应链环节 12713.4.3 生产制造环节 12813.4.4 营销与服务环节 129第 14章 人力资源和社会保障大数据实践 13014.1 内涵概要 13014.2 发展背景 13014.3 一体化信息系统设计方案 13114.3.1 总体规划思路与目标 13114.3.2 总体规划原则 13214.3.3 总体规划内容 133第 15章 融合媒体应用实践 14015.1 融合媒体内涵 14015.2 融合媒体产业发展现状 14015.2.1 政策支撑 14015.2.2 典型应用场景 14115.2.3 产业发展分析 14615.3 融合媒体关键技术 14715.4 融合媒体应用趋势分析 150
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