本书深入探讨大数据时代背景下工业经济统计面临的变革与创新需求，全面阐述大数据如何赋能工业经济统计并推动产业转型升级。从大数据与工业经济统计的基础理论出发，详细讲解大数据的内涵、特征、技术体系以及工业经济统计的范畴、目标和传统方法，深入分析二者融合的理论依据与契合点。接着，系统论述工业大数据的采集与整合过程，包括数据来源渠道、采集技术与工具，以及数据整合的难点与解决策略。基于此，深入研究如何重构工业经济统计指标体系，挖掘并筛选适应大数据时代的新指标，构建科学合理的指标体系框架。同时，详细介绍大数据分析技术在工业经济统计中的应用，涵盖数据挖掘算法、机器学习模型以及深度学习在工业图像与文本数据处理中的探索。此外，还探讨了大数据驱动的工业经济运行监测与预警体系的构建，包括实时监测体系的架构设计、异常检测与预警机制以及预警信息的传播与应对策略。深入分析大数据在工业企业生产与管理优化方面的应用，如生产流程优化、成本控制与资源配置、产品质量提升与质量追溯等。

第1章 大数据与工业经济统计基础理论
1.1 大数据的内涵、特征与技术体系
1.1.1 大数据的内涵
1.1.2 大数据的特征
1.1.3 大数据的技术体系
1.2 工业经济统计的范畴与目标
1.2.1 工业经济统计的范畴
1.2.2 工业经济统计的目标
1.3 大数据与工业经济统计的融合点与理论支撑
1.3.1 大数据与工业经济统计的融合点
1.3.2 大数据与工业经济统计的理论支撑
第2章 工业大数据的采集与整合
2.1 工业数据的来源渠道
2.1.1 企业内部系统
2.1.2 物联网设备
2.1.3 互联网平台
2.2 数据采集技术与工具
2.2.1 传感器技术
2.2.2 网络爬虫
2.2.3 数据接口
2.3 数据整合的难点与解决策略
2.3.1 数据清洗
2.3.2 格式统一
2.3.3 数据质量评估
第3章 基于大数据的工业经济统计指标体系重构
3.1 传统工业经济统计指标体系的局限性
3.2 大数据时代新指标的挖掘与筛选
3.2.1 数字化生产指标
3.2.2 创新效能指标
3.2.3 绿色发展指标
3.2.4 市场动态指标
3.3 新指标体系的构建原则与框架
3.3.1 新指标体系的构建原则
3.3.2 新指标体系的框架
第4章 大数据分析技术在工业经济统计中的应用
4.1 数据挖掘算法在工业数据中的应用
4.1.1 关联规则挖掘
4.1.2 聚类分析
4.2 机器学习模型助力工业经济预测
4.2.1 回归分析
4.2.2 时间序列预测
4.3 深度学习在工业图像与文本数据处理中的探索
4.3.1 工业质检图像识别
4.3.2 市场舆情分析
第5章 大数据驱动的工业经济运行监测与预警
5.1 实时监测体系的构建与架构设计
5.1.1 数据采集频率的确定
5.1.2 监测指标的选取
5.1.3 系统架构的设计
5.2 异常检测与预警机制
5.2.1 基于统计模型的预警方法
5.2.2 基于机器学习模型的预警方法
5.3 预警信息的传播与应对策略
5.3.1 预警信息的传播途径
5.3.2 应对预案的制定原则
5.3.3 新指标体系的构建
第6章 大数据助力工业企业生产与管理优化
6.1 生产流程优化的大数据应用案例
6.1.1 精益生产中的大数据应用
6.1.2 供应链协同的大数据应用
6.2 企业成本控制与资源配置的数据分析策略
6.2.1 企业成本控制的数据分析
6.2.2 企业资源配置的数据分析
6.3 产品质量提升与质量追溯的大数据方案
6.3.1 产品质量提升的大数据应用
6.3.2 产品质量追溯的大数据方案
6.4 案例总结与未来展望
第7章 大数据与工业产业结构调整及创新发展
7.1 产业结构分析的大数据视角
7.1.1 产业关联度分析
7.1.2 产业竞争力评估
7.2 创新驱动发展的大数据监测
7.2.1 研发投入产出分析
7.2.2 专利趋势分析
7.3 新兴产业培育与传统产业升级的大数据策略
7.3.1 新兴产业培育的大数据策略
7.3.2 传统产业升级的大数据策略
第8章 大数据在工业经济区域协同与全球化中的角色
8.1 区域工业经济协同发展的大数据统计与分析
8.1.1 区域产业互补性分析
8.1.2 要素流动分析
8.2 工业企业全球化布局的大数据决策支持
8.2.1 市场潜力评估
8.2.2 风险预警
8.3 国际工业经济数据比较与借鉴
8.4 大数据驱动的区域工业协同发展案例研究
8.5 大数据在工业经济区域协同与全球化中所面临的挑战与解决策略
第9章 大数据驱动工业经济统计的安全与隐私保护
9.1 工业数据安全的重要性与面临的挑战
9.1.1 工业数据安全的重要性
9.1.2 工业数据安全面临的挑战
9.2 数据加密、访问控制等安全技术在工业统计中的应用
9.2.1 数据加密技术
9.2.2 访问控制技术
9.3 隐私保护法规与数据合规性管理
9.3.1 隐私保护法规
9.3.2 数据合规性管理
第10章 大数据工业经济统计的人才培养与组织变革
10.1 跨学科人才需求特点与培养模式
10.1.1 跨学科人才需求特点
10.1.2 跨学科人才培养模式
10.2 企业组织架构调整与数据驱动文化建设
10.2.1 企业组织架构调整
10.2.2 企业数据驱动文化建设
10.3 产学研合作在人才培养与技术创新中的作用
10.3.1 人才培养方面
10.3.2 技术创新方面
第11章 大数据工业经济统计应用案例与实践经验
11.1 不同行业的大数据统计应用案例剖析
11.1.1 制造业案例：汽车制造企业的大数据应用
11.1.2 能源业案例：电力企业的大数据实践
11.1.3 化工业案例：化工企业的大数据应用
11.2 成功企业的实践经验总结与启示
11.3 案例推广与应用的局限性分析
第12章 未来展望与研究趋势
12.1 大数据工业经济统计的发展趋势预测
12.1.1 技术演进
12.1.2 应用拓展
12.2 持续研