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第1章　统计应用概述1

1.1　统计应用的产生与发展1

1.1.1　自发统计应用2

1.1.2　描述统计应用2

1.1.3　推断统计应用7

1.1.4　现代统计应用13

1.2　统计的含义22

1.2.1　对统计学的理解22

1.2.2　对统计数据的理解26

1.3　统计应用领域30

1.3.1　个人统计应用30

1.3.2　企事业单位的统计应用31

1.3.3 自然科学中的统计应用33

1.3.4　人文社会科学中的统计应用35

第2章　信息技术概述39

2.1　计算机技术40

2.1.1　什么是计算机40

2.1.3　计算机的发展41

2.1.2　计算机的种类41

2.1.4　计算机的硬件42

2.1.5　计算机的软件47

2.1.6　计算机的应用领域53

2.2　计算机网络技术56

2.2.1　计算机网络的概念56

2.2.2　计算机网络的分类57

2.2.3　计算机网络的通信协议60

2.3　计算机网络的工作模式62

2.3.1　主机／终端模式63

2.3.2　客户机／服务器模式63

2.3.3　浏览器／服务器模式65

2.3.4　对等模式68

第3章　统计信息系统概述69

3.1　数据与信息69

3.1.1　对数据的理解69

3.1.2　对信息的理解70

3.1.3　信息的特征72

3.1.4　信息的作用73

3.2　系统与信息系统75

3.2.1　系统的概念与性质76

3.2.2　信息系统的概念和基本结构78

3.2.3　信息系统的功能和层次80

3.2.4　计算机信息系统开发的复杂性85

3.2.5　计算机信息系统的经典开发方法87

3.2.6　计算机信息系统的开发实践89

3.3　统计信息系统91

3.3.1　统计数据与统计信息系统91

3.3.2　统计信息系统的组织96

3.3.3　统计信息系统的资源97

3.3.4　统计信息系统的结构101

3.3.5　统计信息系统的特征102

3.3.6　统计信息系统的作用104

第4章　统计数据库109

4.1.1　数据库的产生110

4.1　数据库的产生和基本概念110

4.1.2　数据库的相关概念113

4.1.3　关系数据库116

4.1.4　数据库应用系统和数据库的设计117

4.2　统计数据库的概念与发展123

4.2.1　从功能角度定义统计数据库123

4.2.2　从处理对象角度定义统计数据库125

4.3　统计台账的数据库存储126

4.4　统计指标的数据库存储129

4.4.1　统计指标的概念130

4.4.2　统计指标的特征131

4.4.3　统计指标的生成来源133

4.4.4　统计指标的数据库存储模式137

4.5　统计表的数据库存储143

4.5.1　统计表的结构分析143

4.5.2　统计表的数据库存储模式148

第5章　统计应用中的数据仓库技术155

5.1　数据仓库的产生背景156

5.1.1　信息孤岛与数据仓库156

5.1.2　联机分析处理与数据仓库160

5.2　什么是数据仓库163

5.2.1　数据仓库的概念163

5.2.2　数据仓库的特征164

5.2.3　数据仓库的基本结构165

5.3　数据仓库的关键技术168

5.3.1　数据获取技术168

5.3.2　多维数据的存储处理技术170

5.3.3　元数据180

5.3.4　数据集市181

5.4　数据仓库建设183

5.4.1　数据仓库建设的主要步骤183

5.4.2　数据仓库建设的开发策略185

5.5　数据仓库与统计数据库系统186

5.5.1　从相关概念看数据仓库与统计数据库系统的共通性186

5.5.2　从信息化进程看数据仓库与统计数据库系统的共通性187

5.5.3　从数据环境建设看数据仓库与统计数据库系统的共通性189

5.6　数据仓库与统计数据库系统发展模式的探讨191

5.6.1　信息资源管理191

5.6.2　应用开发平台设计193

5.6.3　XML的启示197

第6章　统计数据采集和处理技术199

6.1　统计数据采集技术199

6.1.1　数据的来源199

6.1.2　计算机辅助电话调查系统201

6.1.3　遥感技术204

6.1.4　OCR技术206

6.2　统计数据汇总技术207

6.2.1　统计台账的汇总技术208

6.2.2　统计指标的汇总技术215

6.3　地理信息系统和可视化技术221

6.3.1　地理信息系统221

6.3.2　可视化技术226

第7章　统计信息系统中的数据分析技术235

7.1　数据挖掘产生的背景236

7.1.1　数据挖掘产生的背景：数据分析的实际需求236

7.1.2　数据挖掘产生的背景：理论应用实践238

7.2.1　数据挖掘的概念241

7.2　什么是数据挖掘241

7.2.2　数据挖掘能做什么243

7.2.3　数据挖掘得到的知识形式246

7.3　数据挖掘方法论249

7.3.1　数据挖掘的主要环节和关系250

7.3.2　理解问题252

7.3.3　理解数据255

7.3.4　准备数据258

7.3.5　建立模型265

7.3.6　方案评估267

7.3.7　方案实施268

7.4　数据挖掘的算法269

7.4.1　数据挖掘算法概述269

7.4.2　数据挖掘中的决策树算法271

7.4.3　数据挖掘中的神经网络算法279

7.5　数据挖掘模型的评价290

7.5.1　建模过程的评价290

7.5.2　模型性能的测度292

7.5.3　模型稳定性的测度294

7.6.1　问题的提出295

7.6　统计信息系统中分析技术的实现模式295

7.6.2　在统计信息系统中实现分析功能297

第8章　统计信息系统案例301

8.1　国家政府统计案例301

8.1.1　统计信息网络工程302

8.1.2　国家统计数据库系统303

8.1.3　SARP 2000与ePRAS306

8.2.1　长沙市统计局E站式统计信息综合管理系统310

8.2　各级政府统计案例310

8.2.2　深圳市统计信息系统314

8.2.3　中国经济统计数据库与中宏数据库319

8.3　行业与企业统计案例325

8.3.1　饲料工业统计信息系统326

8.3.2 “十五”全国环境统计信息系统330

8.3.3　北京市计划供水指标统计预测系统332

8.3.4　T1统计信息系统336