大数据指数的编制方法与应用研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.3 理论依据 | 第15-18页 |
| 1.3.1 数理经济理论 | 第16-17页 |
| 1.3.2 优良性检验理论 | 第17-18页 |
| 1.4 研究思路、方法与框架 | 第18-21页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第18页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4.3 本文框架 | 第19-21页 |
| 第2章 文献综述 | 第21-40页 |
| 2.1 文献计量可视化分析 | 第21-27页 |
| 2.1.1 文献发表基本情况分析 | 第22-24页 |
| 2.1.2 文献研究热点—关键词分析 | 第24-27页 |
| 2.2 指数发展之瓶颈 | 第27-30页 |
| 2.3 指数发展之改进 | 第30-38页 |
| 2.3.1 数据来源形式方面 | 第31-34页 |
| 2.3.2 编制原则方面 | 第34-38页 |
| 2.4 本文的创新点 | 第38-40页 |
| 第3章 大数据指数的概念界定和编制原则 | 第40-59页 |
| 3.1 大数据指数的概念界定 | 第40-48页 |
| 3.1.1 什么是大数据 | 第40-41页 |
| 3.1.2 什么是大数据指数 | 第41-43页 |
| 3.1.3 大数据指数的性质 | 第43-45页 |
| 3.1.4 大数据指数的作用 | 第45-47页 |
| 3.1.5 大数据指数的评价、分类及应用范围 | 第47-48页 |
| 3.2 大数据指数的编制原则 | 第48-57页 |
| 3.2.1 原始数据采集 | 第49-50页 |
| 3.2.2 指标体系构建 | 第50-52页 |
| 3.2.3 数据预处理 | 第52-53页 |
| 3.2.4 权重、基期的选择 | 第53-55页 |
| 3.2.5 计算方法的选择 | 第55-56页 |
| 3.2.6 指数调整机制 | 第56-57页 |
| 3.3 小结 | 第57-59页 |
| 第4章 大数据指数的应用研究 | 第59-81页 |
| 4.1 大数据指数VS传统统计调查指数 | 第59-69页 |
| 4.1.1 编制方法的比较 | 第59-63页 |
| 4.1.2 实证分析 | 第63-69页 |
| 4.2 改进版的大数据指数 | 第69-79页 |
| 4.2.1 数据选取 | 第69-70页 |
| 4.2.2 数据处理 | 第70-71页 |
| 4.2.3 建模分析 | 第71-79页 |
| 4.3 小结 | 第79-81页 |
| 第5章 大数据指数的国际进展与展望 | 第81-87页 |
| 5.1 结论 | 第81-84页 |
| 5.1.1 大数据指数的本质 | 第81-82页 |
| 5.1.2 大数据指数的编制原则 | 第82-83页 |
| 5.1.3 大数据指数的应用 | 第83-84页 |
| 5.2 国际研究进展 | 第84-85页 |
| 5.3 不足与展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 攻读博/硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 | 第91-92页 |
