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书名：高质量数据集——撬动人工智能大模型的支点
定价：69.0
ISBN：9787301378861
作者：魏家齐,任爽,刘云波,孙晓雯 编著
版次：1
出版时间：2026-09
内容提要：
作者简介：
魏家齐，经济学博士，公共管理博士后，副研究员，北京市科学技术研究院数字经济创新研究所，主要研究方向为数字治理、数据要素等。
任爽，博士生导师，副教授，北京交通大学计算机科学与技术学院，主要研究方向为低空经济、人工智能、大数据与数据要素等信息技术及应用。
刘云波，现为北京大数据研究院多模态智能体创新中心执行主任，国家金融与发展实验室特聘研究员，中国资产评估协会数据资产评估专业委员会副主任委员，北京国际大数据交易所标准特聘专家。
孙晓雯，博士，北京交通大学计算机科学与技术学院，主要研究方向为人工智能与机器学习，发表SCI论文2篇，授权专利1项。
目录：
第1章 高质量数据集的内涵价值 .................................................................................. 1
1.1 高质量数据集的基础概念 ................................................................................. 2
1.1.1 高质量数据集的定义与特征 .......................................................................... 2
1.1.2 高质量数据集的关键问题............................................................................ 11
1.2 高质量数据集与可信数据空间的相互协同 ............................................... 14
1.2.1 可信数据空间的定义及核心能力 ................................................................ 14
1.2.2 高质量数据集建设的再认识 ........................................................................ 18
1.3 高质量数据集在数字经济中的作用 ............................................................. 25
1.3.1 人工智能和大模型带来数据应用的新需求 ................................................ 25
1.3.2 高质量数据集的三重价值赋能 .................................................................... 27
1.4 本章小结 ............................................................................................................... 29
第2章 高质量数据集的核心要素 ................................................................................ 31
2.1 基本原则 ............................................................................................................... 32
2.1.1 数据分类体系 ............................................................................................... 32
2.1.2 数据格式范式 ............................................................................................... 36
2.1.3 流程管理机制 ............................................................................................... 39
2.2 建设模式 ............................................................................................................... 42
2.2.1 场景牵引模式 ............................................................................................... 42
2.2.2 数据驱动模式 ............................................................................................... 43
2.3 关键环节 ............................................................................................................... 45
2.3.1 核心建设环节 ............................................................................................... 45
2.3.2 数据治理 ....................................................................................................... 49
2.3.3 质量评估 ....................................................................................................... 51
2.4 本章小结 ............................................................................................................... 53
第3章 高质量数据集的建设流程 ................................................................................ 55
3.1 需求分析与规划 ................................................................................................. 56
3.1.1 明确数据集目标 ........................................................................................... 56
3.1.2 确定数据范围与来源 ................................................................................... 60
3.2 数据采集与整合 ................................................................................................. 63
3.2.1 数据采集工具与技术 ................................................................................... 64
3.2.2 数据整合与融合方法 ................................................................................... 68
3.3 数据质量评估与优化 ........................................................................................ 73
3.3.1 数据质量评估指标 ....................................................................................... 73
3.3.2 数据质量优化与迭代更新............................................................................ 75
3.4 数据集的存储与管理 ........................................................................................ 78
3.4.1 数据存储架构 ............................................................................................... 78
3.4.2 数据管理与访问控制 ................................................................................... 82
3.5 本章小结 ............................................................................................................... 85
第4章 高质量数据集的安全合规 ................................................................................ 87
4.1 安全合规性要求 ................................................................................................. 88
4.1.1 一般性要求 ................................................................................................... 88
4.1.2 国内数据合规政策与治理............................................................................ 91
4.1.3 国际数据合规政策与治理............................................................................ 94
4.2 数据安全技术防范 ............................................................................................. 96
4.2.1 数据加密与访问控制 ................................................................................... 96
4.2.2 数据脱敏与隐私保护 ................................................................................. 100
4.3 数据安全风险管理 ........................................................................................... 104
4.3.1 风险识别与评估 ......................................................................................... 105
4.3.2 数据安全事件应急响应 ............................................................................. 112
4.4 本章小结 ............................................................................................................. 115
第5章 高质量数据集的场景应用 .............................................................................. 117
5.1 高质量数据集的典型应用场景 .................................................................... 118
5.1.1 智能运维场景 ............................................................................................. 118
5.1.2 风险预警场景 ............................................................................................. 119
5.1.3 流程优化场景 ............................................................................................. 119
5.1.4 资源配置场景 ............................................................................................. 119
5.1.5 智能服务场景 ............................................................................................. 120
5.1.6 决策支撑场景 ............................................................................................. 120
5.2 高质量数据集的行业应用与典型实践 ...................................................... 121
5.2.1 水系统减污降碳智能协同高质量数据集 .................................................. 121
5.2.2 桥梁和道路病害智能识别大规模高质量数据集 ...................................... 127
5.2.3 中铁财务数字人客服高质量数据集 .......................................................... 130
5.2.4 重大机械设备高质量数据集 ...................................................................... 135
5.3 本章小结 ............................................................................................................. 140
第6章 挑战与应对 ......................................................................................................... 143
6.1 数据孤岛与共享难题 ...................................................................................... 144
6.1.1 问题表征 ..................................................................................................... 144
6.1.2 成因分析 ..................................................................................................... 150
6.1.3 应对策略 ..................................................................................................... 154
6.2 技术与成本的平衡 ........................................................................................... 160
6.2.1 问题表征 ..................................................................................................... 160
6.2.2 成因分析 ..................................................................................................... 162
6.2.3 应对策略 ..................................................................................................... 164
6.3 数据伦理与社会责任 ...................................................................................... 168
6.3.1 问题表征 ..................................................................................................... 168
6.3.2 成因分析 ..................................................................................................... 171
6.3.3 应对策略 ..................................................................................................... 174
6.4 本章小结 ............................................................................................................. 176
第7章 高质量数据集的趋势思考 .............................................................................. 177
7.1 政策与市场交互联动 ...................................................................................... 178
7.1.1 数据要素市场化政策发展.......................................................................... 178
7.1.2 高质量数据集的标准化发展 ...................................................................... 181
7.1.3 政策与市场的机制互动 ............................................................................. 183
7.2 高质量公共数据集建设探索 ........................................................................ 186
7.2.1 公共数据的开放利用 ................................................................................. 186
7.2.2 公共数据集建设的几个问题 ...................................................................... 189
7.3 本章小结 ............................................................................................................. 191
结语 .......................................................................................................................................... 193
参考文献 ................................................................................................................................. 195
定价：69.0
ISBN：9787301378861
作者：魏家齐,任爽,刘云波,孙晓雯 编著
版次：1
出版时间：2026-09
内容提要：
本书旨在系统阐述高质量数据集的构建理念、方法与实践，内容包括高质量数据集的内涵价值、高质量数据集的核心要素、高质量数据集的建设流程、高质量数据集的安全合规、高质量数据集的场景应用、挑战与应对、高质量数据集的趋势思考等。 本书的编写强调系统性、前沿性与实用性。内容不仅涵盖数据分类、治理体系与合规政策等管理视角的论述，也包含数据采集工具、质量评估指标与安全防护技术等工程层面的说明。
本书既可作为高等学校与研究机构的师生认知高质量数据集框架和实务的培训教材，也可作为从事数据管理、算法研发、数字化转型及相关领域工作的专业人员的参考书。
作者简介：
魏家齐，经济学博士，公共管理博士后，副研究员，北京市科学技术研究院数字经济创新研究所，主要研究方向为数字治理、数据要素等。
任爽，博士生导师，副教授，北京交通大学计算机科学与技术学院，主要研究方向为低空经济、人工智能、大数据与数据要素等信息技术及应用。
刘云波，现为北京大数据研究院多模态智能体创新中心执行主任，国家金融与发展实验室特聘研究员，中国资产评估协会数据资产评估专业委员会副主任委员，北京国际大数据交易所标准特聘专家。
孙晓雯，博士，北京交通大学计算机科学与技术学院，主要研究方向为人工智能与机器学习，发表SCI论文2篇，授权专利1项。
目录：
第1章 高质量数据集的内涵价值 .................................................................................. 1
1.1 高质量数据集的基础概念 ................................................................................. 2
1.1.1 高质量数据集的定义与特征 .......................................................................... 2
1.1.2 高质量数据集的关键问题............................................................................ 11
1.2 高质量数据集与可信数据空间的相互协同 ............................................... 14
1.2.1 可信数据空间的定义及核心能力 ................................................................ 14
1.2.2 高质量数据集建设的再认识 ........................................................................ 18
1.3 高质量数据集在数字经济中的作用 ............................................................. 25
1.3.1 人工智能和大模型带来数据应用的新需求 ................................................ 25
1.3.2 高质量数据集的三重价值赋能 .................................................................... 27
1.4 本章小结 ............................................................................................................... 29
第2章 高质量数据集的核心要素 ................................................................................ 31
2.1 基本原则 ............................................................................................................... 32
2.1.1 数据分类体系 ............................................................................................... 32
2.1.2 数据格式范式 ............................................................................................... 36
2.1.3 流程管理机制 ............................................................................................... 39
2.2 建设模式 ............................................................................................................... 42
2.2.1 场景牵引模式 ............................................................................................... 42
2.2.2 数据驱动模式 ............................................................................................... 43
2.3 关键环节 ............................................................................................................... 45
2.3.1 核心建设环节 ............................................................................................... 45
2.3.2 数据治理 ....................................................................................................... 49
2.3.3 质量评估 ....................................................................................................... 51
2.4 本章小结 ............................................................................................................... 53
第3章 高质量数据集的建设流程 ................................................................................ 55
3.1 需求分析与规划 ................................................................................................. 56
3.1.1 明确数据集目标 ........................................................................................... 56
3.1.2 确定数据范围与来源 ................................................................................... 60
3.2 数据采集与整合 ................................................................................................. 63
3.2.1 数据采集工具与技术 ................................................................................... 64
3.2.2 数据整合与融合方法 ................................................................................... 68
3.3 数据质量评估与优化 ........................................................................................ 73
3.3.1 数据质量评估指标 ....................................................................................... 73
3.3.2 数据质量优化与迭代更新............................................................................ 75
3.4 数据集的存储与管理 ........................................................................................ 78
3.4.1 数据存储架构 ............................................................................................... 78
3.4.2 数据管理与访问控制 ................................................................................... 82
3.5 本章小结 ............................................................................................................... 85
第4章 高质量数据集的安全合规 ................................................................................ 87
4.1 安全合规性要求 ................................................................................................. 88
4.1.1 一般性要求 ................................................................................................... 88
4.1.2 国内数据合规政策与治理............................................................................ 91
4.1.3 国际数据合规政策与治理............................................................................ 94
4.2 数据安全技术防范 ............................................................................................. 96
4.2.1 数据加密与访问控制 ................................................................................... 96
4.2.2 数据脱敏与隐私保护 ................................................................................. 100
4.3 数据安全风险管理 ........................................................................................... 104
4.3.1 风险识别与评估 ......................................................................................... 105
4.3.2 数据安全事件应急响应 ............................................................................. 112
4.4 本章小结 ............................................................................................................. 115
第5章 高质量数据集的场景应用 .............................................................................. 117
5.1 高质量数据集的典型应用场景 .................................................................... 118
5.1.1 智能运维场景 ............................................................................................. 118
5.1.2 风险预警场景 ............................................................................................. 119
5.1.3 流程优化场景 ............................................................................................. 119
5.1.4 资源配置场景 ............................................................................................. 119
5.1.5 智能服务场景 ............................................................................................. 120
5.1.6 决策支撑场景 ............................................................................................. 120
5.2 高质量数据集的行业应用与典型实践 ...................................................... 121
5.2.1 水系统减污降碳智能协同高质量数据集 .................................................. 121
5.2.2 桥梁和道路病害智能识别大规模高质量数据集 ...................................... 127
5.2.3 中铁财务数字人客服高质量数据集 .......................................................... 130
5.2.4 重大机械设备高质量数据集 ...................................................................... 135
5.3 本章小结 ............................................................................................................. 140
第6章 挑战与应对 ......................................................................................................... 143
6.1 数据孤岛与共享难题 ...................................................................................... 144
6.1.1 问题表征 ..................................................................................................... 144
6.1.2 成因分析 ..................................................................................................... 150
6.1.3 应对策略 ..................................................................................................... 154
6.2 技术与成本的平衡 ........................................................................................... 160
6.2.1 问题表征 ..................................................................................................... 160
6.2.2 成因分析 ..................................................................................................... 162
6.2.3 应对策略 ..................................................................................................... 164
6.3 数据伦理与社会责任 ...................................................................................... 168
6.3.1 问题表征 ..................................................................................................... 168
6.3.2 成因分析 ..................................................................................................... 171
6.3.3 应对策略 ..................................................................................................... 174
6.4 本章小结 ............................................................................................................. 176
第7章 高质量数据集的趋势思考 .............................................................................. 177
7.1 政策与市场交互联动 ...................................................................................... 178
7.1.1 数据要素市场化政策发展.......................................................................... 178
7.1.2 高质量数据集的标准化发展 ...................................................................... 181
7.1.3 政策与市场的机制互动 ............................................................................. 183
7.2 高质量公共数据集建设探索 ........................................................................ 186
7.2.1 公共数据的开放利用 ................................................................................. 186
7.2.2 公共数据集建设的几个问题 ...................................................................... 189
7.3 本章小结 ............................................................................................................. 191
结语 .......................................................................................................................................... 193
参考文献 ................................................................................................................................. 195
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