图书介绍
大数据时代 推开财政数据挖掘之门pdf电子书版本下载
- 财政部国库司编著 著
- 出版社： 北京：经济科学出版社
- ISBN：7514136227
- 出版时间：2013
- 标注页数：207页
- 文件大小：63MB
- 文件页数：223页
- 主题词：
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图书目录
第一章 大数据时代财政管理面临的新机遇和新挑战 1
第一节 风云突变——大数据时代的到来 1
一、数据不是浮云 2
二、众里寻他千百度：“大数据”的前世今生 3
三、无论你是否愿意，大数据时代已经来临 4
四、大数据时代，你准备好了吗 5
第二节 数据挖掘——大数据时代的生存和发展之道 6
一、揭开“数据挖掘”的神秘面纱 6
二、大数据时代的核心技术 8
三、从“阿里巴巴”看数据挖掘应用 8
第三节 大数据时代财政管理何去何从 12
一、大数据时代财政管理的大数据情结 12
二、大数据时代财政管理面临的新机遇 13
三、大数据时代财政管理面临的新挑战 15
第二章 财政管理数据分析利用的中外比较及历史追溯 18
第一节 国外财政管理运用数据挖掘的状况 18
一、美国财政管理中数据挖掘的应用 18
二、澳大利亚财政管理中数据挖掘的应用 20
第二节 我国财政数据分析利用的历史追溯 22
一、周代及秦汉数据分析利用 22
二、唐宋明清数据分析利用 24
三、新中国成立以来数据利用 30
第三节 我国财政管理运用数据挖掘的现状、问题 38
一、我国财政运用数据挖掘的现状 38
二、我国财政运用数据挖掘的问题 40
第四节 中外财政管理数据分析运用经验总结 42
第三章 开展数据挖掘的基础理论 44
第一节 数据存储与管理 44
一、数据库与数据仓库比较 44
二、数据集市 47
三、数据仓库 50
第二节 数据预处理 55
一、数据质量 55
二、数据清洗 56
三、数据集成和变换 57
四、数据归约 58
第三节 数据挖掘 60
一、数据挖掘模式 60
二、分类挖掘法 62
三、关联挖掘法 68
四、聚类挖掘法 69
五、异类挖掘法 70
第四节 其他非结构化的数据挖掘 71
一、文本挖掘法 71
二、视频挖掘法 72
第四章 大数据时代财政数据挖掘的主要任务 74
第一节 为开展财政数据挖掘做好充分准备 74
一、转变理念 75
二、培养人才 76
三、储备技术 77
四、建立制度 78
第二节 整合财政数据资源 79
一、统一财政数据标准 80
二、整合管理信息系统 85
三、采集财政相关数据 90
第三节 构建新型财政数据环境 94
一、建立财政数据集市 94
二、建立财政数据仓库 99
三、建立财政数据质量体系 102
第四节 数据驱动财政管理与决策 104
一、建立决策支持知识库 106
二、构造财政决策的业务模型 107
第五节 财政数据共享与公开 108
一、制定共享与公开的规则 109
二、建立有效公开渠道 109
三、建立公众参与机制 110
第五章 数据挖掘在财政管理中的应用方法 112
第一节 开展财政数据挖掘的具体步骤 112
一、业务理解 113
二、数据理解 114
三、数据准备 115
四、建模 116
五、评估 117
六、发布 117
第二节 在财政管理中实施数据挖掘的应用重点 118
一、数据再利用 119
二、数据重组整合 121
三、数据可扩展 123
四、重视数据“噪音” 125
第三节 数据挖掘实施中的几个难点 127
一、全量而非样本 128
二、混杂而非精确 129
三、相关而非因果 130
第四节 开展财政数据挖掘要注意的问题 132
一、建立良性互动工作机制 132
二、利用好财政“深数据” 132
三、数据挖掘和其他数据分析技术的区别 133
四、选择数据挖掘工具需考虑的技术因素 133
第六章 财政管理领域的数据挖掘探索 135
第一节 财政收入分析 136
一、数据预处理 137
二、建立税收占比决策树 140
三、财政收入分析总结与展望 143
第二节 预算执行进度分析 144
一、数据预处理 145
二、对预算执行进度进行预警 147
三、对预算执行进度进行预测 153
四、预算执行进度分析总结与展望 160
第三节 财政直接支付规律分析 162
一、数据预处理 163
二、寻找财政直接支付规律 165
三、财政直接支付分析总结与展望 169
第四节 国债提前兑取分析 172
一、数据预处理 173
二、寻找提前兑取规律 174
三、国债提前兑取分析总结与国债分析展望 176
附录1：数据挖掘工具简介 181
1 数据挖掘工具的分类 181
1.1 按适用范围分——通用挖掘工具和专用挖掘工具 181
1.2 按主要功能分——存储层、报表层、分析层、展现层 182
1.3 其他分类方式 183
2 主要数据挖掘工具简介 184
2.1 R语言 184
2.2 SPSS或PASW 186
2.3 SAS Enterprise Miner 187
2.4 WEKA 189
2.5 MATLAB 192
3 数据挖掘工具展望 193
附录2：主要建模工具简介 196
1 IBM的Rational Rose 196
2 微软的VISIO 197
3 PowerDesigner 198
附录3：SAS系统的SEMMA方法 200
参考文献 204
后记 207