大数据时代科研新方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第15页 |
| 1.3 研究方法和内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.4 创新之处 | 第16-17页 |
| 第2章 大数据时代的到来 | 第17-24页 |
| 2.1 大数据的产生 | 第17-18页 |
| 2.1.1 产生过程 | 第17-18页 |
| 2.1.2“4V”特征 | 第18页 |
| 2.2 大数据的技术演进及关键技术 | 第18-21页 |
| 2.2.1 技术演进 | 第18-19页 |
| 2.2.2 关键技术 | 第19-20页 |
| 2.2.3 应用实践 | 第20-21页 |
| 2.3 数据科学的发展 | 第21-24页 |
| 2.3.1 数据科学成为一门新兴科学技术 | 第21-23页 |
| 2.3.2 数据科学带动多种研究方法的融合 | 第23-24页 |
| 第3章 大数据时代科研方法的产生 | 第24-40页 |
| 3.1 科研方法的历史演变 | 第24-25页 |
| 3.1.1 科研方法的演变过程 | 第24-25页 |
| 3.1.2 大数据时代科研新方法产生的必然性 | 第25页 |
| 3.2 大数据时代科研新方法形成的影响因素 | 第25-28页 |
| 3.2.1 思维方式的转变 | 第25-26页 |
| 3.2.2 外部环境的推动 | 第26-27页 |
| 3.2.3 数据处理技术的革新 | 第27-28页 |
| 3.3 大数据时代的科研新方法 | 第28-40页 |
| 3.3.1 大数据相关分析法 | 第28-31页 |
| 3.3.2 大数据挖掘法 | 第31-34页 |
| 3.3.3 大数据可视化分析 | 第34-37页 |
| 3.3.4 新型预测方法 | 第37-40页 |
| 第4章 大数据时代科研新方法的特征及其影响 | 第40-49页 |
| 4.1 大数据时代科研新方法的特征 | 第40-43页 |
| 4.1.1 整体性 | 第40页 |
| 4.1.2 关联性 | 第40-41页 |
| 4.1.3 多样性 | 第41-42页 |
| 4.1.4 增量性 | 第42页 |
| 4.1.5 预测性 | 第42-43页 |
| 4.2 对传统科研方法的融合与发展 | 第43-45页 |
| 4.2.1 还原论与整体论的融合 | 第44页 |
| 4.2.2 从假说驱动到数据探索 | 第44-45页 |
| 4.3 大数据时代科研新方法对科研活动的影响 | 第45-49页 |
| 4.3.1 提高科学发现的概率 | 第45-46页 |
| 4.3.2 拓宽科学研究视野 | 第46页 |
| 4.3.3 大数据挖掘改变了知识生产模式 | 第46-47页 |
| 4.3.4 聚合科学共同体 | 第47-49页 |
| 第5章 大数据时代科研新方法的反思 | 第49-56页 |
| 5.1 大数据时代科研新方法面临的挑战 | 第49-52页 |
| 5.1.1 对认知模式的挑战 | 第49-50页 |
| 5.1.2 对科研人员的挑战 | 第50-51页 |
| 5.1.3 对大数据应用的挑战 | 第51-52页 |
| 5.2 大数据时代科研新方法的研究展望 | 第52-56页 |
| 5.2.1 人工智能方法辅助科学研究 | 第52-53页 |
| 5.2.2 众包模式协同大数据挖掘 | 第53-54页 |
| 5.2.3 科研方法的总体趋势 | 第54-56页 |
| 结语 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
