吴湘华:推进年鉴融合出版,会聚权威数据支撑产业互联网发展

产业互联网对于促进企业与企业的合作、企业与商业的融合具有十分重要的作用。发展产业互联网,解决生产资源、市场资源、人才资源共享,对于拥有丰富的农产品产业资源和新兴制造业大省湖南精准服务市场、引导生产消费、短链营销推广具有十分重要的意义。

数据资源是产业互联网的关键信息流,在政府主导、行业主办的元数据规范建立之前,数据采集法规化是有难度的,可以先通过数字年鉴的形式打通行业、部门壁垒,形成基础大数据资源。

1.年鉴功能及政治、经济意义

年鉴是汇辑地区、单位(部门)、行业一年内的重要时事、文献和统计资料,按年度连续出版的工具书,它全面、系统、准确、详实地记录了统计对象历年来重要事件、文献、统计资料,以及发展所取得的巨大成就,具有极大的社会意义。

政府部门、企事业单位、各行各业组织编写的年鉴就是一本本体现省情国情历史和现状的“百科全书”,一旦建立相应的元数据规范,打破互联网时代各行业信息孤岛,实现各数据共享,对社会未来战略布局、发展思路都有极大的借鉴和参考作用,具有重要意义。

2.年鉴融合出版的概念及实现途径

年鉴融合出版系统以组稿单位提交的稿件内容为基础,实现了对稿件统一编纂、统一校稿、统一排版、最终形成统一资源数据库。平台以条目为基本管理单元,条目包括文字、图片、视频等多种格式,既丰富了年鉴内容,还可以“降低编纂成本、提高年鉴内容质量、加快出版速度”,以“互联网+”的模式,提高了年鉴使用便捷性。

该平台包括特约交稿流程、责编自采流程、主编自采流程。整合了组稿、编辑、审稿、返稿等年鉴编纂的各个环节,通过线上、线下的操作,通过即时提醒、条目移动、稿件合拢、内容排重等功能,简化管理年鉴工作。完成了从组稿到核稿再到校稿的一套完整解决方案。

3.年鉴融合出版数据采集、数据清洗、数据管理与应用对政、产、研的意义

年鉴海量的信息资源,本身就是一部大数据,加之“述而不论”的科学编纂方法,这也是年鉴与其他平台比较巨大的数据资源优势所在。融合出版年鉴,可以克服以往“一年一鉴”的基础特性,解决年鉴资料信息的滞后性问题。

年鉴从其表现形式和内容来看,大部分为文本、图片、表格,部分年鉴创新发展中还加入了视频、音频等其他多媒体,要有效利用这些海量的数据资源,采用大数据的技术手段来实现也是势所必然。经过数据采集、数据清洗、数据管理,年鉴数据具有以下特性:

(1)权威性

(2)系统性

大数据的难点在于数据资源的整合和共享,目前,各地由于历史的原因,条块分割的状况仍然普遍存在,各级各部门所形成的资料、数据,作为行业内来说,有一定的意义,但是他们只能从一个侧面来反映当地的状况,而不能全面的、可比的、更高的层面、更广的范围来描述和反映整体的情况。而年鉴对地方来说,是实现了跨部门、跨平台的一个载体,能够全面反映当地的政治、经济、社会等状况,是一部政府的“百科全书”。

(3)全覆盖

年鉴的篇目设置各地虽然有所异同,但是均基本涵盖了当地的政治、经济、社会、文化、生活等社会组成的各个方面,既包括政府各级及其组成部门,又包括经济开发区、重点企业;既包括了经济所属的各个行业,又包括了社会建设、社会事业,更是包括了社会生活和民生的各个层面,整个资料和数据体系的完整性是其他出版物无法比拟的。

(4)连续性

4.充分发挥年鉴数据在产业互联网发展中作用的途径

年鉴的基本属性包括权威性、系统性、全覆盖连续性、资料性,在此基础上,年鉴可以在产业互联网发展中产生重要作用。

(1)为政策研究服务

(2)为产业提供情报服务

(3)为科研服务

个人简介:

吴湘华,男,1969年4月出生于云南华坪,汉族,工学博士,副研究员、硕士研究生导师。中南大学出版社社长、总编,湖南省出版工作协会常务理事、湖南省期刊协会副理事长。主要研究方向高校出版社转型发展理论与机制、数字出版理论与技术研究,智慧档案理论与技术研究,轨道交通安全技术与装备的研究。主持或参加科技开发项目50余项,发表论文20余篇,出版专著6部,获得专利30余项,获得铁道部科技成果一等奖1项、三等奖2项,湖南省科技进步三等奖1项。

THE END
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11.数据资产企业内部数据价值如何挖掘?焦点企业内部数据价值挖掘是指通过分析和处理企业内部积累的大量数据,提取有价值的信息,以支持决策制定、优化业务流程、提高运营效率和创造新的商业机会。以下是企业内部数据价值挖掘的几个关键步骤和实践: 一、数据整合与清洗: 首先,企业需要整合来自不同来源的数据,如销售、财务、人力资源、客户关系管理(CRM)等系统。 http://www.databanker.cn/info/354128
12.网络资源:数据挖掘实战3(中医证型关联规则挖掘)二、数据抽取 1) 通过问卷获取患者个人信息 2) 通过问卷获取发病年龄、是否有各种症状等 如图是实际采集的数据: 三、数据预处理 1、 数据清洗: 由于是问卷调查,存在很多无效的问卷,所以根据数据是否有效进行筛选,筛选标准表如下: 2、 属性规约:(降维) https://nonlinear.wtu.edu.cn/info/1117/1663.htm