| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第12页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第12-15页 |
| 第2章 基本概念及相关理论概述 | 第15-25页 |
| 2.1 职务犯罪预防 | 第15-18页 |
| 2.1.1 职务犯罪的概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 工程建设领域职务犯罪 | 第16页 |
| 2.1.3 工程建设领域职务犯罪产生的原因 | 第16-18页 |
| 2.1.4 工程建设领域的职务犯罪预防 | 第18页 |
| 2.2 大数据技术 | 第18-21页 |
| 2.2.1 大数据的概念 | 第19页 |
| 2.2.2 大数据的特点 | 第19页 |
| 2.2.3 大数据的处理 | 第19-21页 |
| 2.3 项目管理 | 第21-22页 |
| 2.3.1 项目管理的概述 | 第21页 |
| 2.3.2 项目与项目管理 | 第21-22页 |
| 2.3.3 工程项目特点分析 | 第22页 |
| 2.3.4 项目管理在工程领域职务犯罪预防中的应用 | 第22页 |
| 2.4 时间序列分析理论 | 第22-25页 |
| 2.4.1 时间序列分析 | 第22-23页 |
| 2.4.2 ARIMA模型 | 第23-25页 |
| 第3章 当前预防的形式与大数据技术预防形式的对比 | 第25-35页 |
| 3.1 当前工程建设领域职务犯罪预防的形式及存在的问题 | 第25-27页 |
| 3.1.1 当前工程建设领域职务犯罪预防的主要形式 | 第25-26页 |
| 3.1.2 当前工程建设领域职务犯罪预防的存在的问题 | 第26-27页 |
| 3.2 基于大数据技术的工程建设领域职务犯罪预防的形式及实现 | 第27-35页 |
| 3.2.1 大数据技术在职务犯罪预防中的优势 | 第27页 |
| 3.2.2 大数据思维确定工程建设领域职务犯罪产生的主要环节 | 第27-31页 |
| 3.2.3 基于大数据的职务犯罪预防系统的实现框架 | 第31-35页 |
| 第4章 基于大数据的预防模型构建及具体的实现过程 | 第35-45页 |
| 4.1 基于大数据的职务犯罪预防系统的实现 | 第35-41页 |
| 4.2 项目管理指导高效预防 | 第41-42页 |
| 4.3 ARIMA(p,d,q)的建模步骤 | 第42-45页 |
| 第5章 实证研究 | 第45-59页 |
| 5.1 S省背景现状 | 第45-46页 |
| 5.2 传统的职务犯罪预防在S省的开展应用 | 第46-47页 |
| 5.3 基于大数据技术职务犯罪预防在S省中的应用 | 第47-57页 |
| 5.3.1 微观分析 | 第47-51页 |
| 5.3.2 宏观方面 | 第51-57页 |
| 5.4 总结 | 第57-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 研究总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
