具体描述
《大数据时代:推开财政数据挖掘之门》是为了把大数据理论和技术通俗化、具体化，向广大财政干部普及数据挖掘知识，宣传数据挖掘理念，从而帮助广大财政干部及相关科研人员引进、消化、吸收数据挖掘理论和技术，探索创新路径，建立应用框架，取得示范效应而组织编写。
作者简介
目录信息
第一节风云突变——大数据时代的到来
一、数据不是浮云
二、众里寻他千百度：“大数据”的前世今生
三、无论你是否愿意，大数据时代已经来临
四、大数据时代，你准备好了吗
第二节数据挖掘——大数据时代的生存和发展之道
一、揭开“数据挖掘”的神秘面纱
二、大数据时代的核心技术
三、从“阿里巴巴”看数据挖掘应用
第三节大数据时代财政管理何去何从
一、大数据时代财政管理的大数据情结
二、大数据时代财政管理面临的新机遇
三、大数据时代财政管理面临的新挑战
第二章财政管理数据分析利用的中外比较及历史追溯
第一节国外财政管理运用数据挖掘的状况
一、美国财政管理中数据挖掘的应用
二、澳大利亚财政管理中数据挖掘的应用
第二节我国财政数据分析利用的历史追溯
一、周代及秦汉数据分析利用
二、唐宋明清数据分析利用
三、新中国成立以来数据利用
第三节我国财政管理运用数据挖掘的现状、问题
一、我国财政运用数据挖掘的现状
二、我国财政运用数据挖掘的问题
第四节中外财政管理数据分析运用经验总结
第三章开展数据挖掘的基础理论
第一节数据存储与管理
一、数据库与数据仓库比较
二、数据集市
三、数据仓库
第二节数据预处理
一、数据质量
二、数据清洗
三、数据集成和变换
四、数据归约
第三节数据挖掘
一、数据挖掘模式
二、分类挖掘法
三、关联挖掘法
四、聚类挖掘法
五、异类挖掘法
第四节其他非结构化的数据挖掘
一、文本挖掘法
二、视频挖掘法
第四章大数据时代财政数据挖掘的主要任务
第一节为开展财政数据挖掘做好充分准备
一、转变理念
二、培养人才
三、储备技术
四、建立制度
第二节整合财政数据资源
一、统一财政数据标准
二、整合管理信息系统
三、采集财政相关数据
第三节构建新型财政数据环境
一、建立财政数据集市
二、建立财政数据仓库
三、建立财政数据质量体系
第四节数据驱动财政管理与决策
一、建立决策支持知识库
二、构造财政决策的业务模型
第五节财政数据共享与公开
一、制定共享与公开的规则
二、建立有效公开渠道
三、建立公众参与机制
第五章数据挖掘在财政管理中的应用方法
第一节开展财政数据挖掘的具体步骤
一、业务理解
二、数据理解
三、数据准备
四、建模
五、评估
六、发布
第二节在财政管理中实施数据挖掘的应用重点
一、数据再利用
二、数据重组整合
三、数据可扩展
四、重视数据“噪音”
第三节数据挖掘实施中的几个难点
一、全量而非样本
二、混杂而非精确
三、相关而非因果
第四节开展财政数据挖掘要注意的问题
一、建立良性互动工作机制
二、利用好财政“深数据”
三、数据挖掘和其他数据分析技术的区别
四、选择数据挖掘工具需考虑的技术因素
第六章财政管理领域的数据挖掘探索
第一节财政收入分析
一、数据预处理
二、建立税收占比决策树
三、财政收入分析总结与展望
第二节预算执行进度分析
一、数据预处理
二、对预算执行进度进行预警
三、对预算执行进度进行预测
四、预算执行进度分析总结与展望
第三节财政直接支付规律分析
一、数据预处理
二、寻找财政直接支付规律
三、财政直接支付分析总结与展望
第四节国债提前兑取分析
一、数据预处理
二、寻找提前兑取规律
三、国债提前兑取分析总结与国债分析展望
附录l：数据挖掘工具简介
1 数据挖掘工具的分类
1.1 按适用范围分——通用挖掘工具和专用挖掘工具
1.2按主要功能分一存储层、报表层、分析层、展现层
1.3其他分类方式
2 主要数据挖掘工具简介
2.1 R语言
2.2 SPSS或PASW
2.3 SAS Enterprise Miner
2.4 WEKA
2.5 MATLAB
3数据挖掘工具展望
附录2：主要建模工具简介
1 IBM的Rational Rose
2微软的VISIO
3 PowerDesigner
附录3：SAS系统的SEMMA方法
参考文献
后 记
· · · · · · (收起)
读后感
一本将大数据本地化、通俗化的普及读物。对大数据、数据挖掘的前世今生做了梳理和介绍。最重点的地方在于，介绍了利用大数据、数据挖掘技术，支持财政管理优化与创新的具体实践案例。 全书共分六章，第一章对“大数据”进行了全景式的描述，介绍了大数据的由来、发展及应用基本...
一本将大数据本地化、通俗化的普及读物。对大数据、数据挖掘的前世今生做了梳理和介绍。最重点的地方在于，介绍了利用大数据、数据挖掘技术，支持财政管理优化与创新的具体实践案例。 全书共分六章，第一章对“大数据”进行了全景式的描述，介绍了大数据的由来、发展及应用基本...
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一本将大数据本地化、通俗化的普及读物。对大数据、数据挖掘的前世今生做了梳理和介绍。最重点的地方在于，介绍了利用大数据、数据挖掘技术，支持财政管理优化与创新的具体实践案例。 全书共分六章，第一章对“大数据”进行了全景式的描述，介绍了大数据的由来、发展及应用基本...
用户评价
这本书的观点犀利而富有前瞻性，尤其是在探讨数据资产化和未来工作形态的章节，简直是为我们这些身处转型期的人敲响了警钟。我以前总觉得那些关于“自动化取代人工”的讨论有些危言耸听，但读完这本书后，我不得不承认，那不是危言，而是正在发生的事实。作者细致地分析了哪些技能会迅速贬值，而哪些“软性”但难以量化的能力反而会变得愈发稀缺和宝贵。他不是简单地预测未来，而是给出了一个清晰的路线图，说明如何在这场变革中保持竞争力。这种实战性极强的分析，让我立刻开始反思自己知识结构的盲区。与其他只停留在概念层面介绍“大数据很厉害”的书籍相比，这本书真正提供了“如何应对”的思考框架，读完后有一种醍醐灌顶的紧迫感和学习的动力。
总而言之，这本书带给我的不仅仅是知识的增量，更是一种思维模式的迭代。它成功地将原本被视为高深莫测的“数据科学”话题，转化成了一套可以被大众理解和审视的社会观察工具。我发现自己走路看红绿灯时，都会下意识地思考背后的流量控制算法；看新闻时，也会自动去分辨信息来源的倾向性。这种潜移默化的影响，才是真正优秀书籍的价值所在。它没有给我任何现成的答案，而是为我构建了一个更清晰、更具穿透力的提问框架，让我有能力去审视周遭的一切变化。对于任何一个对信息社会运作原理感到好奇，渴望从信息洪流中打捞出真知灼见的人来说，这本书无疑是一次不容错过的思想洗礼。
引人入胜的逻辑链条是这本书的另一大亮点。很多技术类书籍或管理学著作，读到中后段往往会因为概念堆砌或论证冗长而让人产生阅读疲劳，但这本书在这方面处理得非常老道。作者似乎深谙读者的注意力曲线，总能在关键时刻插入一个极具说服力的历史案例或者一个反直觉的统计数据，强行拉回读者的注意力。我特别欣赏他对因果关系的梳理，他没有把数据视为解决一切问题的“万灵药”，而是清晰地界定了它适用的边界和可能产生的系统性风险。比如，在讨论精准营销的局限性时，他引用了几个经典的社会学实验，论证了过度依赖数据的“信息茧房”效应如何扼杀创新和多样性。这种严谨的论证，让整个阅读过程变成了一场酣畅淋漓的智力挑战。
这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，那种沉稳的深蓝色调，配上烫金的字体，透着一股与时代脉搏同步的科技感与厚重感。我一拿到手，就被它封面上传达出的信息量所吸引。它不像市面上那些浮夸的畅销书那样，用夸张的标题来哗众取宠，而是用一种近乎学术的严谨，暗示着里面蕴含的知识深度。内页的纸张质感也无可挑剔，墨色清晰，排版疏密得当，即便是长时间阅读也不会产生视觉疲劳。我特别喜欢它在章节划分上的用心，每一部分的过渡都显得自然而有逻辑，仿佛引导着读者完成一次精心规划的探索之旅。随便翻开某一页，都能看到作者在数据引用和案例分析上的考究，这让我对接下来阅读的内容充满了期待，感觉这绝不是一本泛泛而谈的“水文”，而是一部真正愿意沉下心来剖析现象背后的底层逻辑的力作。它放在书架上，本身就是一种品味的象征，让人忍不住想要去了解它究竟承载了怎样深刻的见解。
初读之下，我最大的感受是作者对于“宏大叙事”和“微观细节”的平衡掌握得炉火纯青。它并没有一开始就抛出那些令人眼花缭乱的专业术语，而是从我们日常生活中最容易感知到的场景切入，比如社交媒体上的信息流推荐，或者电商平台的个性化定价策略，让你在不经意间意识到自己早已身处一个由算法编织的精密网络之中。这种叙事手法非常高明，它让原本可能显得枯燥的理论，瞬间变得鲜活起来，仿佛作者正坐在我对面，用非常口语化但绝不失深度的语言，为我揭示隐藏在屏幕背后的运作机制。尤其是关于数据伦理的部分，作者没有采用一味批判或盲目赞美的立场，而是冷静地摆出了双刃剑的特性，让我开始重新审视自己每一次点击、每一次停留的背后，究竟意味着什么。这种引导式的思考，远比直接灌输结论来得更有力量。
