| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-19页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第19-23页 |
| 1.2.1 大数据概念 | 第19-20页 |
| 1.2.2 大数据研究与应用 | 第20-22页 |
| 1.2.3 大数据处理技术 | 第22-23页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第23-24页 |
| 1.4 研究内容 | 第24-26页 |
| 1.5 技术路线图 | 第26-27页 |
| 第2章 理论基础 | 第27-35页 |
| 2.1 大数据分析相关理论 | 第27-30页 |
| 2.1.1 常用分析方法 | 第27-28页 |
| 2.1.2 高性能数据分析 | 第28-30页 |
| 2.2 产业经济信息模型 | 第30-35页 |
| 2.2.1 基础架构 | 第30-31页 |
| 2.2.2 数据信息子系统 | 第31-35页 |
| 第3章 大数据产业与产业发展宏观决策 | 第35-53页 |
| 3.1 大数据概述 | 第35-39页 |
| 3.1.1 大数据特点 | 第35-36页 |
| 3.1.2 大数据来源 | 第36页 |
| 3.1.3 大数据类型 | 第36-37页 |
| 3.1.4 大数据信息的获取途径 | 第37-39页 |
| 3.2 大数据发展现状 | 第39-48页 |
| 3.2.1 互联网时代六大特征 | 第39-40页 |
| 3.2.2 互联网时代大数据应用 | 第40-45页 |
| 3.2.3 大数据发展趋势 | 第45-48页 |
| 3.3 大数据产业链 | 第48-49页 |
| 3.4 大数据对产业发展宏观决策的服务作用 | 第49-52页 |
| 3.4.1 产业发展宏观决策的内涵 | 第49-50页 |
| 3.4.2 产业发展宏观决策的科学依据 | 第50-51页 |
| 3.4.3 大数据对产业发展宏观决策的服务价值 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 产业经济信息分析 | 第53-72页 |
| 4.1 产业经济信息概述 | 第53-55页 |
| 4.2 产业经济信息分析方法 | 第55-61页 |
| 4.2.1 产业经济信息分析原则 | 第55页 |
| 4.2.2 产业经济信息分析方法 | 第55-61页 |
| 4.2.3 产业经济信息分析层次 | 第61页 |
| 4.3 产业经济信息分析趋势 | 第61-62页 |
| 4.4 宏观经济大数据分析 | 第62-65页 |
| 4.5 产业大数据应用分析 | 第65-68页 |
| 4.6 大数据分析提高产业经济宏观决策的科学性 | 第68-70页 |
| 4.6.1 大数据分析对企业决策的影响 | 第68-69页 |
| 4.6.2 大数据分析对政府决策的影响 | 第69-70页 |
| 4.7 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 钢铁行业大数据分析 | 第72-82页 |
| 5.1 钢铁行业数据信息框架 | 第72-73页 |
| 5.2 大数据技术支撑 | 第73-76页 |
| 5.2.1 BI与传统MIS的区别 | 第73-74页 |
| 5.2.2 从数据库到商务智能 | 第74页 |
| 5.2.3 数据库与数据挖掘 | 第74-76页 |
| 5.3 大数据在钢铁行业生产中的应用分析 | 第76-79页 |
| 5.3.1 成本管理系统 | 第76-78页 |
| 5.3.2 生产计划编制 | 第78-79页 |
| 5.4 大数据在钢铁行业营销中的应用分析 | 第79-80页 |
| 5.4.1 大数据推动“互联网+钢铁”营销渠道融合 | 第79页 |
| 5.4.2 电商平台建设 | 第79-80页 |
| 5.5 大数据在钢铁行业管理中的应用分析 | 第80-81页 |
| 5.6 大数据助力化解钢铁行业过剩产能，推进供给侧改革 | 第81页 |
| 5.7 本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 实证研究——以某钢企大数据的实施与应用为例 | 第82-90页 |
| 6.1 总体规划，明确数据管理路线 | 第82-84页 |
| 6.2 优化组织架构，组建数据管理队伍 | 第84页 |
| 6.3 大数据技术平台构建 | 第84-85页 |
| 6.4 大数据生产平台构建 | 第85-86页 |
| 6.5 大数据营销平台构建 | 第86页 |
| 6.6 大数据管理平台构建 | 第86-88页 |
| 6.6.1 构建流程化管理平台，驱动管理升级 | 第86-87页 |
| 6.6.2 实施“云平台”工程，集成升级数据管控 | 第87-88页 |
| 6.6.3 深入数据挖掘，提升管理水平 | 第88页 |
| 6.7 运用大数据协调钢铁产能、推动企业转型升级 | 第88-89页 |
| 6.8 本章小结 | 第89-90页 |
| 第7章 结论与建议 | 第90-95页 |
| 7.1 研究结论 | 第90-91页 |
| 7.2 建议 | 第91-93页 |
| 7.2.1 钢铁行业宏观决策建议 | 第91-92页 |
| 7.2.2 国家宏观决策建议 | 第92-93页 |
| 7.3 主要创新点 | 第93-94页 |
| 7.4 研究不足与展望 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-103页 |
| 附录 | 第103页 |
