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基于大数据的经济分析

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广东广州

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作者史丹

出版社中国社会科学出版社

ISBN9787520351355

出版时间2018-03

装帧平装

开本16开

定价88元

货号11081881

上书时间2024-12-28

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
史丹，女，中国社科院工经所党委书记、副所长、研究员、博士生导师。享受国务院特殊津贴。《中国工业经济》副主编，《中国能源》、《国际石油经济》编委。国家能源委员会专家咨询委员会委员，中国石油学会石油经济专业委员会副主任，中国成本研究会常务理事，中国价格协会专家委员。历任中国社科院财经战略研究院副院长，中欧清洁能源中心(EC2)中方主任等职。曾在安徽大学和华北电力大学任教，就读于长春工业大学、中国人民大学，澳大利亚国立大学，华中科技大学，分别获得工学学士、经济学硕士，发展经济学硕士，管理学博士。

目录
第一专题  大数据技术与社会科学研究
  第一节  大数据的背景及技术发展趋势
  第二节  大数据与社会科学研究的结合
  第三节  在社会科学研究中大数据的影响
  第四节  在社会科学研究中的大数据应用案例
  第五节  社科大数据技术
  第六节  基于大数据的经济形势分析及预警研究平台建设
第二专题  基于大数据方法的经济研究：前沿进展与研究综述
  第一节  引言
  第二节  文献回顾
  第三节  主要研究方法介绍
  第四节  主要研究和应用方向
  第五节  当前面临的主要问题
  第六节  总结和展望
第三专题  大数据经济学的哲学方法论
  第一节  引言
  第二节  经济变革与离散主义
  第三节  基本范式：解构、重构与关联
  第四节  稀缺内生、行为异化与私权扩张
  第五节  小结
第四专题  利用网络搜索大数据实现对CPI指数的短期预报及拐点预测——基于混频数据模型的实证研究
  第一节  引言
  第二节  文献回顾
  第三节  理论分析及逻辑框架
  第四节  关键词选择
  第五节  混频数据抽样模型（MIDAS）介绍
  第六节  基于MIDAS预测模型对CPI数据的实时预测实证研究
  第七节  利用网络搜索数据对CPI实时预报及短期预测的经验结论和展望
第五专题  基于机器学习的P2P平台风险预警效果研究
  第一节  引言
  第二节  文献综述
  第三节  P2P预警系统设计及机器学习技术简介
  第四节  数据说明
  第五节  模型效果评估
  第六节  结束语
第六专题  房地产建造周期、住房价格与经济波动
  第一节  问题提出
  第二节  购房需求、土地供给与建房周期
  第三节  模型设立
  第四节  参数校准与估计
  第五节  模型分析
  第六节  结论与政策建议
第七专题  大数据与绿色发展
  第一节  问题提出
  第二节  大数据与绿色发展的概念与特征
  第三节  大数据与绿色发展现状
  第四节  大数据与绿色发展关系研究
  第五节  大数据与绿色发展案例分析
  第六节  关于大数据与绿色发展的建议
第八专题  中国地方绿色发展评估：基于政府宣传大数据的测度
  第一节  引言
  第二节  大数据测度思路和方法
  第三节  中国区县绿色发展排名：基于宣传大数据的测度
  第四节  中国地级市绿色发展排名：基于宣传大数据的测度
  第五节  中国绿色发展政策上下传导机制评估
  第六节  结论及政策建议
第九专题  基于大数据分析的中国环境污染关注度研究
  第一节  引言
  第二节  数据来源与方法
  第三节  网络关注度的污染类型差异
  第四节  网络关注度的地区差异
  第五节  主要结论与启示
第十专题  互联网对生产性服务业发展影响的实证分析
  第一节  问题的提出
  第二节  理论分析
  第三节  基本实证结果与分析
  第四节  互联网影响生产性服务业发展的中介作用——交易成本
  第五节  结论
第十一专题  数据驱动的共享单车客户心声监测——基于共享单车APP用户评论的语义和情感分析
  第一节  引言
  第二节  相关文献与理论基础
  第三节  研究设计
  第四节  数据分析与讨论
  第五节  结论与展望

内容摘要
第一节大数据的背景及技术发展趋势
一大数据的基本概念
进入21世纪以来，信息化、数字化席卷全球，人类社会正在被信息技术所渗透。特别是互联网、物联网、云计算以及移动互联网等新兴技术的蓬勃发展和广泛应用，海量数据随之产生。这些数据数量巨大，增长迅速，很快我们的数据就不能再以G或T为单位来记录，开始使用PB(1000个T)、EB(100万个T）或ZB（10亿个T）等单位。据IDC估计，截至2012年，自人类发明印刷术以来，所有生产印刷品数据量仅有200PB，而整个世界中人类诞生以来说过的所有话加起来，数据量估计仅有5EB。而据美国IBM公司的研究称，人类文明的整个历程中，人类产生的全部数据中，有90%以上的数据是过去两年内产生的，并且到2020年，全世界所产生的数据量将超过40ZB，预计到2025年全世界产生的数据量将达到163ZB，呈爆发式增长。不仅数据量大、增长速度快，而且数据种类多，以往我们设计了许许多多的信息系统来收集结构化数据，这部分数据仅占所有数据的很小一部分，而在今天的世界上，80%以上的数据恰是非结构化或半结构化的，比如今天我们每个人常用的微信、手机图片视频以及各种物联网设备所产生的数据，等等。对于这种海量数据的处理，给我们带来了巨大的挑战。在这种背景下，一系列新兴技术应运而生，以Hadoop、Spark等技术为代表，使我们能够通过分布式存储和技术来处理大数据。因此大数据是指我们在各种新兴信息技术支撑下，针对海量、复杂、散乱的数据，利用全新的数据分析处理方法来智能发现有价值信息的技术统称。这些行业产生了许多大数据的概念，为避免大数据的概述混乱，美国Gartner公司对大数据概念进行了明确定义：(1）大数据具有“3V”的特征，即数据量大、增长进度快，数据种类多；(2）采用创新且经济实用的新方法和技术来处理数据；(3）通过大数据增强我们洞察力和决策能力。二大数据基本特点大数据具有鲜明的特点，主要包括：1.海量的数据规模(Volume)。是指在以前的技术环境下，远远超过任何一种单体计算机设备能直接存储、管理和使用的数据量。2.快速增长且动态变化的数据(Velocity)。由于新技术的应用，数据快速增长，且由于实时记录，相互关联，能将看起来不相关的数据联系在一起，比如电梯日志或每户用电量能够预测空置的房地产。3.数据类型多(Variety)。描述特定事物或事件特征或规律的数据是以多种形式存在的，不仅包括结构化数据，更多的是文本、图片、多媒体等非结构化数据。4.隐含巨大的数据价值(Value)。有人形容大数据就是未来社会取之不尽，用之不绝的“石油”资源。看起来杂乱无章的大数据，但却可能蕴含着巨大的价值，大数据的价值将在不同目的的应用场景中体现。5.智能化数据洞察力(Intelligence)。大数据的应用，改变了
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精彩内容
进入21世纪以来，信息化、数字化席卷全球，人类社会正在被信息技术所渗透。特别是互联网、物联网、云计算以及移动互联网等新兴技术的篷勃发展和广泛应用，海量数据随之产生。我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，物联网技术方兴未艾，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，发展大数据具有先天的优势。本课题通过大数据分析关键技术研发、产业发展和人才培养，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展，加快建设数据强国，释放技术红利、制度红利和创新红利，提升政府治理能力，推动经济转型升级。

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