大数据时代：推开财政数据挖掘之门

　　《大数据时代：推开财政数据挖掘之门》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、发展及应用基本情况，目的是让广大读者对其有一个感性的认识；第二章对国外财政管理运用数据挖掘技术的情况做了简介，简要回顾了我国历史上财政数据管理的情况，并对我国财政管理运用数据挖掘的现状和问题作了总结；第三章针对数据挖掘的一些基础理论和技术进行了简要介绍，基本理清了开展数据挖掘应用所需用到的基础理论；第四章紧密结合财政管理业务，阐述了开展财政数据挖掘要解决的主要任务和准备工作，为财政部门开展数据挖掘应用工作描绘了一个简单可行的路线图；第五章则在第四章的基础上，进一步讨论了财政数据挖掘的具体方法、应用重点和难点，以及需要注意的问题；第六章详细介绍了财政部国库司利用数据挖掘技术开展实际应用探索的情况和具体案例，是国库司组织研究探索大数据应用两年以来的部分成果。

暂缺《大数据时代：推开财政数据挖掘之门》作者简介

第一章 大数据时代财政管理面临的新机遇和新挑战 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 二、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 财政收人分析 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1：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