政府人口业务数据建模与可视分析
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第9-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究综述 | 第10-18页 |
| 1.2.1 人口信息资源目录 | 第10-12页 |
| 1.2.2 人口信息资源管理与应用 | 第12-14页 |
| 1.2.3 人口信息可视化 | 第14-18页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.3 技术路线图 | 第19-21页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 相关研究理论与方法 | 第22-33页 |
| 2.1 政务信息资源目录 | 第22-23页 |
| 2.1.1 政务信息资源相关概念 | 第22页 |
| 2.1.2 政务信息资源分类 | 第22-23页 |
| 2.2 人口业务数据建模 | 第23-24页 |
| 2.2.1 人口业务数据语义界定 | 第23页 |
| 2.2.2 全生命周期模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 层次全息模型 | 第24页 |
| 2.3 信息可视化 | 第24-30页 |
| 2.3.1 信息可视化理论 | 第24-25页 |
| 2.3.2 信息可视化方法与技术 | 第25-30页 |
| 2.4 关联规则挖掘 | 第30-31页 |
| 2.4.1 关联规则基本概念 | 第30-31页 |
| 2.4.2 关联规则挖掘算法 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 人口信息资源编目与人口数据建模 | 第33-44页 |
| 3.1 人口信息资源目录编制 | 第33-38页 |
| 3.1.1 人口信息资源调研和梳理 | 第33-36页 |
| 3.1.2 人口信息资源编目 | 第36-38页 |
| 3.2 人口数据模型及数据库设计 | 第38-42页 |
| 3.2.1 自然人基本属性数据模型 | 第38-40页 |
| 3.2.2 自然人人生事件数据模型 | 第40-42页 |
| 3.2.3 自然人人生关系数据模型 | 第42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 人口数据可视分析 | 第44-64页 |
| 4.1 人口信息可视化表达内容体系 | 第44-53页 |
| 4.1.1 人口信息可视化的需求分析 | 第44页 |
| 4.1.2 人口数据特点分析 | 第44-45页 |
| 4.1.3 人口信息可视化表达内容体系设计 | 第45-53页 |
| 4.2 单个自然人数据可视分析 | 第53-55页 |
| 4.2.1 自然人基本属性可视分析 | 第53页 |
| 4.2.2 自然人人生事件可视分析 | 第53-55页 |
| 4.2.3 自然人人生关系可视分析 | 第55页 |
| 4.3 人口统计数据可视分析 | 第55-63页 |
| 4.3.1 农民收入结构统计数据可视分析 | 第56-58页 |
| 4.3.2 国民幸福指数相关人口数据可视分析 | 第58-59页 |
| 4.3.3 流动人口统计数据可视分析 | 第59-60页 |
| 4.3.4 就业人口统计数据可视分析 | 第60-61页 |
| 4.3.5 人口生育水平相关统计数据可视化分析 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于关联规则的人口数据挖掘及可视化 | 第64-72页 |
| 5.1 基于关联规则的人口数据挖掘流程 | 第64-65页 |
| 5.2 基于关联规则的人口老龄化数据挖掘 | 第65-67页 |
| 5.3 人口老龄化数据挖掘结果的可视化表达 | 第67-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录1 | 第80-88页 |
| 附录2 | 第88-97页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第97页 |
