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| 內容簡介： |
在人工智能时代背景下，大数据为政府统计发展带来了深刻变革。本书首先从国家数据视角系统梳理了政府统计的发展历程与变迁轨迹，并介绍了政府统计的理论与实践接着详细介绍了大数据产业的商业资源及产业组织形式，深入分析了现有大数据商业行为及大数据资源的诉求与痛点。
在此基础上，本书重点阐述了大数据与政府统计合作的基本理论关系，总结了两者的合作特征与模式，探讨了大数据时代下政府统计所面临的竞争压力与突破路径，通过丰富翔实的案例，全面展示了大数据在统计制度变迁、统计云建设、测算区域经济、辅助构建价格指数等多个领域的具体方法与实际应用。本书最后为政府强化统计竞争力、促进政府统计工作的再平衡并实现跨越式发展提供了切实可行的实践建议。
本书聚焦大数据视角下的政府统计发展，具有前瞻性与创新性，为读者展现了未来政府统计发展的新趋势，不仅适用于对大数据感兴趣的普通读者，也适用于高校、政府机关的统计专业人士，是大数据时代下政府统计工作开展的实用指南。
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| 關於作者： |
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杨翰方，中国人民大学统计学院教授，博士生导师。主要教授投资学、统计学和大数据分析统计建模等课程。主持国务院、国家统计局、国家数据局等课题，参与政策研究。曾获统计科学技术进步奖二等奖、钟家庆优秀论文奖，研究成果发表于人工智能类外文期刊、会议以及《统计研究》等国内外统计、经济和管理类期刊。
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| 目錄：
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第一部分 国家数据视角下看政府统计的发展与变迁
第一章 国家数据…………………………………………………………… 3
第一节 国家数据的定义……………………………………………… 3
第二节 国家治理能力赖以生存的基础 D D D国家数据……………… 4
第三节 国家数据的发展与变迁……………………………………… 6
第四节 国家数据与政府统计的关系………………………………… 7
第五节 国家数据与大数据的关系…………………………………… 8
第二章 政府统计理论 …………………………………………………… 10
第一节 政府统计理论的发展历程 ………………………………… 10
第二节 政府统计理论概论 ………………………………………… 19
第三章 研究案例 D D D统计制度变迁的文本分析 ……………………… 39
第一节 统计报表制度 ……………………………………………… 39
第二节 制度文件分析 ……………………………………………… 40
第三节 统计报表分析 ……………………………………………… 44
第四节 具体指标分析 ……………………………………………… 46
第五节 制度文件、统计报表数量、具体指标相关关系 ………… 49
第六节 政策关键词与共词分析 …………………………………… 49
第七节 报送单位的工作变迁 ……………………………………… 56
第八节 构建统计制度的知识图谱 ………………………………… 60
第四章 政府统计实践 …………………………………………………… 63
第一节 国内政府统计的功能介绍和使用价值 …………………… 63
第二节 国内政府统计的工作安排及各统计调查项目简介 ……… 68
第三节 比较中的各国政府统计体制 ……………………………… 75
第四节 现有的政府统计部门组织与实施的问题和原因 ………… 87
第二部分 大数据产业的资源与组织形式
第五章 大数据的发展逻辑 ……………………………………………… 95
第一节 大数据的定义及特征 ……………………………………… 95
第二节 大数据产生的技术背景 …………………………………… 97
第三节 大数据产生的商业逻辑…………………………………… 103
第四节 未来发展方向……………………………………………… 107
第六章 大数据商业行为与产业组织…………………………………… 112
第一节 大数据产业的产业链……………………………………… 112
第二节 大数据产业的利益诉求与行业痛点……………………… 117
第七章 现有大数据资源与利用………………………………………… 129
第一节 现有大数据资源状况……………………………………… 129
第二节 现有大数据资源的优缺点………………………………… 148
第八章 研究案例 D D D统计云建设的路径和方法探索研究:
以工业统计数据云平台为例…………………………………… 167
第一节 我国工业互联网建设现状………………………………… 167
第二节 工业互联网平台技术框架………………………………… 168
第三节 工业统计数据上云机制…………………………………… 169
第四节 工业统计数据云平台建设构想…………………………… 169
第五节 可行性分析………………………………………………… 174
第六节 工业统计数据云平台的价值与未来展望………………… 175
第三部分 大数据与政府统计的合作
第九章 大数据与政府统计之间的基本理论关系……………………… 183
第一节 大数据的 “技术中性”…………………………………… 183
第二节 国家数据的重要资源 D D D传统政府统计数据资源……… 189
第三节 政府统计和大数据是人民生活必不可少的组成部分…… 195
第四节 法律规范下的数据治理…………………………………… 204
第十章 政府统计利用大数据现状:案例与探索……………………… 217
第一节 典型案例与解析…………………………………………… 217
第二节 政府统计和大数据资源的全球合作……………………… 226
第三节 大数据和政府统计的技术合作特征……………………… 229
第四节 大数据和政府统计合作的经验总结……………………… 235
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| 內容試閱：
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中国2017年发布的 《信息技术大数据术语》指出，大数据是具有体量大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。大数据时代的到来，给数据的范畴带来了极大的变化，也极大地拓宽了国家数据的内容。大数据出现之前，个人、企业尚不能大规模产生、收集数据，国家数据的范围也较为狭小。大数据的发展实现了各种海量数据的搜集，个人数据、企业数据、国家数据均被大幅拓宽。各个方面的业务数据、技术数据、文本数据、图像音频数据等被广泛收集，激发了基于社会实践的统计数据服务。用户的年龄信息、地理位置、消费记录、使用习惯等都成了可以利用的商业资源。
此外，大数据技术的发展在一定程度上推动了国家数据资源的流通。 2021年6月，《中华人民共和国数据安全法》正式通过，其中第十九条指出，国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易场。第四十二条指出，国家制定政务数据开放目录，构建统一规范、互联互通、安全可控的政务数据开放平台，推动政务数据开放利用。《数据 安全法》的通过为国家数据资源的内部流通提供了法律基础，大数据的发展则为其提供了技术保障，二者共同使数据资源的开放共享成为可能。
另一方面，国家数据资源的扩大也给大数据技术提出了更高的要求。在数据时代到来的今天，数据被成为数字经济时代的石油，数据的商品属性日益凸显。在新一轮技术和产业变革下，每天、每分钟都在不断产生的数据，与土地、劳动、资本等一样被列为生产要素，对经济社会发展发挥着日益重要的作用。海量数据资源的产生使得大数据技术的发展至关重要，技术领域的不断突破将进一步给宝贵的数据资源赋予更多的价值。目前，大量数据由于处理能力的限制，无法得到有效处理。这类数据又被称为 “暗数据”，处于未被利用、价值不明的状态。国家数据体量呈现指数式爆炸增长，但数据处理能力的提升远远落后于这一速度。在这一背景下，国家数据的增长将倒逼大数据技术的发展。
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