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电子信息行业大数据在决策中的应用方案

TOC\o1-2\h\u10464第1章大数据概述 4

16761.1大数据概念与特征 4

175651.1.1概念 4

318381.1.2特征 4

229581.2电子信息行业大数据发展现状 4

257761.3大数据在决策中的重要性与价值 5

22421.3.1提高决策科学性 5

8851.3.2优化资源配置 5

317641.3.3预防和解决社会问题 5

163251.3.4提升公共服务水平 5

29944第2章决策与大数据的关系 5

311602.1决策面临的挑战与机遇 5

201892.1.1挑战 5

296832.1.2机遇 6

274102.2大数据在决策中的作用机制 6

58202.2.1数据采集与整合 6

215332.2.2数据分析与挖掘 6

165272.2.3预测与预警 6

72702.2.4决策优化与评估 6

144802.3国内外大数据应用实践 6

234142.3.1国内实践 6

146652.3.2国外实践 6

1581第3章数据采集与整合 7

324053.1电子信息行业数据源分析 7

4043.1.1数据 7

224393.1.2企业数据 7

33733.1.3市场数据 7

16793.1.4技术数据 7

186823.1.5社会数据 7

165623.2数据采集技术与方法 7

318933.2.1数据爬取技术 7

327653.2.2数据交换与共享 7

122893.2.3传感器与物联网技术 7

48473.2.4问卷调查与访谈 8

276883.3数据整合与预处理 8

24703.3.1数据清洗 8

266533.3.2数据融合 8

206243.3.3数据标准化 8

208933.3.4数据脱敏 8

3445第4章数据存储与管理 8

47074.1大数据存储技术 8

148284.1.1存储技术概述 8

167104.1.2数据中心存储架构 8

37184.1.3数据存储设备选型 9

95444.2分布式存储系统 9

113094.2.1分布式存储概述 9

86894.2.2分布式文件系统 9

75534.2.3分布式数据库 9

244924.3数据管理策略与优化 9

226004.3.1数据管理策略 9

225404.3.2数据存储优化 9

264074.3.3数据管理平台建设 9

27927第5章数据挖掘与分析 10

261635.1数据挖掘技术概述 10

112765.2基于大数据的关联分析 10

43945.3基于大数据的预测分析 10

80025.4基于大数据的聚类分析 10

22610第6章人工智能技术在决策中的应用 10

286876.1人工智能技术概述 10

228506.2机器学习与深度学习 11

247936.3自然语言处理与文本挖掘 11

172026.4计算机视觉与图像识别 11

10431第7章政策制定与优化 11

108777.1大数据在政策制定中的应用 11

177917.1.1数据收集与分析 11

116417.1.2政策目标定位 12

157387.1.3政策方案设计 12

73837.2政策效果评估与调整 12

233157.2.1政策实施监测 12

112937.2.2政策效果评估 12

296177.2.3政策调整 12

48747.3基于大数据的公共政策优化 12

82417.3.1数据驱动的决策支持 12

37977.3.2优化政策制定流程 12

147347.3.3构建动态政策体系 12

27303第8章产业监测与预警 13

174048.1电子信息产业监测指标体系 13

124938.1.1产业规模指标：包括产业总产值、产业增加值、企业数量等，以反映电子信息产业的整体发展水平。 13

9868.1.2产业结构指标：涵盖产业链各环节的比重、区域分布、企业规模结构等，以揭示产业内部结构特点。 13

292868.1.3产业增长指标：包括产业增长率、利润率、投资回报率等，