大數(shù)據(jù)時(shí)代：推開(kāi)財(cái)政數(shù)據(jù)挖掘之門(mén)

第一章 大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)政管理面臨的新機(jī)遇和新挑戰(zhàn) 第一節(jié) 風(fēng)云突變——大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái) 一、數(shù)據(jù)不是浮云 二、眾里尋他千百度：“大數(shù)據(jù)”的前世今生 三、無(wú)論你是否愿意，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨 四、大數(shù)據(jù)時(shí)代，你準(zhǔn)備好了嗎 第二節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘——大數(shù)據(jù)時(shí)代的生存和發(fā)展之道 一、揭開(kāi)“數(shù)據(jù)挖掘”的神秘面紗 二、大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心技術(shù) 三、從“阿里巴巴”看數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 第三節(jié) 大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)政管理何去何從 一、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)政管理的大數(shù)據(jù)情結(jié) 二、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)政管理面臨的新機(jī)遇 三、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)政管理面臨的新挑戰(zhàn) 第二章 財(cái)政管理數(shù)據(jù)分析利用的中外比較及歷史追溯 第一節(jié) 國(guó)外財(cái)政管理運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的狀況 一、美國(guó)財(cái)政管理中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 二、澳大利亞財(cái)政管理中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 第二節(jié) 我國(guó)財(cái)政數(shù)據(jù)分析利用的歷史追溯 一、周代及秦漢數(shù)據(jù)分析利用 二、唐宋明清數(shù)據(jù)分析利用 三、新中國(guó)成立以來(lái)數(shù)據(jù)利用 第三節(jié) 我國(guó)財(cái)政管理運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀、問(wèn)題 一、我國(guó)財(cái)政運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀 二、我國(guó)財(cái)政運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的問(wèn)題 第四節(jié) 中外財(cái)政管理數(shù)據(jù)分析運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)總結(jié) 第三章 開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論 第一節(jié) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理 一、數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)比較 二、數(shù)據(jù)集市 三、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第二節(jié) 數(shù)據(jù)預(yù)處理 一、數(shù)據(jù)質(zhì)量 二、數(shù)據(jù)清洗 三、數(shù)據(jù)集成和變換 四、數(shù)據(jù)歸約 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘 一、數(shù)據(jù)挖掘模式 二、分類挖掘法 三、關(guān)聯(lián)挖掘法 四、聚類挖掘法 五、異類挖掘法 第四節(jié) 其他非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘 一、文本挖掘法 二、視頻挖掘法 第四章 大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)政數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù) 第一節(jié) 為開(kāi)展財(cái)政數(shù)據(jù)挖掘做好充分準(zhǔn)備 一、轉(zhuǎn)變理念 二、培養(yǎng)人才 三、儲(chǔ)備技術(shù) 四、建立制度 第二節(jié) 整合財(cái)政數(shù)據(jù)資源 一、統(tǒng)一財(cái)政數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 二、整合管理信息系統(tǒng) 三、采集財(cái)政相關(guān)數(shù)據(jù) 第三節(jié) 構(gòu)建新型財(cái)政數(shù)據(jù)環(huán)境 一、建立財(cái)政數(shù)據(jù)集市 二、建立財(cái)政數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 三、建立財(cái)政數(shù)據(jù)質(zhì)量體系 第四節(jié) 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)財(cái)政管理與決策 一、建立決策支持知識(shí)庫(kù) 二、構(gòu)造財(cái)政決策的業(yè)務(wù)模型 第五節(jié) 財(cái)政數(shù)據(jù)共享與公開(kāi) 一、制定共享與公開(kāi)的規(guī)則 二、建立有效公開(kāi)渠道 三、建立公眾參與機(jī)制 第五章 數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)政管理中的應(yīng)用方法 第一節(jié) 開(kāi)展財(cái)政數(shù)據(jù)挖掘的具體步驟 一、業(yè)務(wù)理解 二、數(shù)據(jù)理解 三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 四、建模 五、評(píng)估 六、發(fā)布 第二節(jié) 在財(cái)政管理中實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用重點(diǎn) 一、數(shù)據(jù)再利用 二、數(shù)據(jù)重組整合 三、數(shù)據(jù)可擴(kuò)展 四、重視數(shù)據(jù)“噪音” 第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┲械膸讉€(gè)難點(diǎn) 一、全量而非樣本 二、混雜而非精確 二、相關(guān)而非因果 第四節(jié) 開(kāi)展財(cái)政數(shù)據(jù)挖掘要注意的問(wèn)題 一、建立良性互動(dòng)工作機(jī)制 二、利用好財(cái)政“深數(shù)據(jù)” 三、數(shù)據(jù)挖掘和其他數(shù)據(jù)分析技術(shù)的區(qū)別 四、選擇數(shù)據(jù)挖掘工具需考慮的技術(shù)因素 第六章 財(cái)政管理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘探索 第一節(jié) 財(cái)政收人分析 一、數(shù)據(jù)預(yù)處理 二、建立稅收占比決策樹(shù) 三、財(cái)政收入分析總結(jié)與展望 第二節(jié) 預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度分析 一、數(shù)據(jù)預(yù)處理 二、對(duì)預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度進(jìn)行預(yù)警 三、對(duì)預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度進(jìn)行預(yù)測(cè) 四、預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度分析總結(jié)與展望 第三節(jié) 財(cái)政直接支付規(guī)律分析 一、數(shù)據(jù)預(yù)處理 二、尋找財(cái)政直接支付規(guī)律 三、財(cái)政直接支付分析總結(jié)與展望 第四節(jié) 國(guó)債提前兌取分析 一、數(shù)據(jù)預(yù)處理 二、尋找提前兌取規(guī)律 三、國(guó)債提前兌取分析總結(jié)與國(guó)債分析展望 附錄1：數(shù)據(jù)挖掘工具簡(jiǎn)介 1 數(shù)據(jù)挖掘工具的分類 1 1按適用范圍分——通用挖掘工具和專用挖掘工具 1 2按主要功能分一存儲(chǔ)層、報(bào)表層、分析層、展現(xiàn)層 1 3其他分類方式 2 主要數(shù)據(jù)挖掘工具簡(jiǎn)介 2.1 R語(yǔ)言 2.2 SPSS或PASW 2.3 SAS Enterprise Miner 2.4 WEKA 2.5 MATLAB 3 數(shù)據(jù)挖掘工具展望 附錄2：主要建模工具簡(jiǎn)介 1 IBM的Rational Rose 2 微軟的VISIO 3 PowerDesigner。 附錄3：SAS系統(tǒng)的SEMMA方法 參考文獻(xiàn) 后 記