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质监大数据

质监大数据

定 价:¥58.00

作 者: 暂缺
出版社: 山东友谊出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787551615839 出版时间: 2018-02-01 包装:
开本: 页数: 字数:  

内容简介

  《质监大数据》以山东质监大数据共享平台为基础,全面介绍大数据的发展历史和国内外状况,内容涉及大数据概念、数据分析、挖掘技术、数据安全等,并结合质量技术监督业务对理论与应用进行了全面分析。全书分成六个部分,共二十三章。第一部分包括第一章和第二章,介绍大数据的起源和构成;第二部分包括第三章至第七章,全面描述质监大数据共享平台;第三部分包括第八章至第十章,介绍大数据挖掘;第四部分包括第十一章至第十五章,介绍大数据安全;第五部分包括第十六章至第二十一章,研究介绍大数据在质量技术监督业务工作中的应用;第六部分包括第二十二章和第二十三章,介绍大数据综合应用。《质监大数据》既可作为质监工作者学习应用大数据的培训教材,有助于他们分析各项质监业务,也可作为大专院校相关专业和相关研究机构的参考资料。由于内容注重实际,亦可为国内类似政务信息共享平台的建设提供参考。

作者简介

暂缺《质监大数据》作者简介

图书目录

第一部分 大数据的起源和构成
第一章 大数据的起源和概念
第一节 大数据的起源
第二节 基本概念
第二章 质监大数据的构成
第一节 质监主要业务简述
第二节 山东省“金质工程”简介
第三节 主要业务应用系统介绍
第四节 质监大数据的构成
第二部分 质监大数据共享平台
第三章 数据资源模型
第一节 信息资源的分类
第二节 信息资源的组织
第三节 质监信息资源模型
第四节 信息资源目录设计
第四章 数据采集平台
第一节 数据采集平台架构
第二节 结构化数据采集
第三节 非结构化数据采集
第五章 数据仓库建设
第一节 数据仓库总体架构
第二节 数据支撑平台
第三节 数据治理平台
第六章 数据分析应用
第一节 概述
第二节 信息查询
第三节 业务监控
第四节 统计分析
第五节 辅助决策
第七章 信息资源共享
第一节 概述
第二节 平台功能架构
第三节 数据共享方式
第四节 信息共享原则和流程
第五节 四横一纵的信息交换
第三部分 大数据挖掘
第八章 数据挖掘的通用方法
第一节 经典算法
第二节 分析方法
第九章 数据挖掘过程
第一节 数据挖掘的体系结构和步骤
第二节 数据预处理
第三节 数据挖掘主题和目标
第四节 数据挖掘模型
第十章 大数据的挖掘分析
第一节 非结构化数据的优势
第二节 挖掘分析
第四部分 大数据安全
第十一章 信息及网络安全架构
第一节 信息及网络安全总体设计
第二节 信息及网络安全要点
第十二章 信息安全体系模型
第一节 信息安全基本概念
第二节 信息安全管理及范围
第三节 信息安全的风险评估、控制措施及管理制度
第四节 信息安全技术措施
第十三章 信息系统部署应用中的信息安全问题
第一节 中心机房部署方案
第二节 山东政务云平台部署方案
第三节 分级网络安全防护、身份认证和cA系统
第十四章 安全管理
第一节 网络层安全设计
第二节 应用层安全设计
第三节 数据层安全设计
第四节 系统层安全设计
第五节 终端安全设计
第十五章 信息安全应急处置
第一节 组织机构与职责
第二节 应急处置程序
第三节 后期处置及保障措施
第五部分 大数据在质监业务中的应用
第十六章 质监大数据在行政许可中的应用
第一节 业务分析
第二节 行政许可的业务模型
第三节 行政许可系统功能模块
第四节 大数据在行政许可业务中的深化应用
第十七章 质监大数据在监督检查中的应用
第一节 业务分析
第二节 业务模型
第三节 功能模块
第四节 大数据在监督检查中的应用
第十八章 质监大数据在检验检测中的应用
第一节 业务分析
第二节 业务模型
第三节 功能模块
第四节 大数据在检验检测中的应用
第十九章 质监大数据在综合执法中的应用
第一节 业务分析
第二节 主要功能简介
第三节 系统功能模块
第四节 大数据在综合执法中的应用
第二十章 质监大数据在特种设备安全监察中的应用
第一节 特种设备安全监察业务分析及信息模型
第二节 系统功能模块简介
第三节 系统运行规则
第四节 数据挖掘过程
第五节 大数据在特种设备业务系统中的应用
第二十一章 质监大数据在计量器具强制检定工作中的应用
第一节 计量器具强制检定业务分析
第二节 计量器具强制检定业务模型
第三节 计量器具强制检定系统功能模块
第四节 大数据在强检计量器具管理系统中的应用
第六部分 大数据综合应用
第二十二章 质监大数据共享平台功能简介
第一节 信息资源目录管理
第二节 数据统计分析
第三节 非结构化数据及全文检索
第二十三章 大数据在企业画像中的综合应用
第一节 大数据企业画像的概念
第二节 企业组织结构分析
第三节 企业画像的数据来源
第四节 企业画像的构建
第五节 大数据企业画像的重要意义
第六节 典型应用案例
第七节 结语

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