元数据与科学数据信息的组织及管理
最新电子政务形成性考核册答案
名词解释1、电子政务：是指运用计算机、网络和通信等现代信息技术手段，实现政府组织结构和工作流程的优化重组，超越时间、空间和部门分隔的限制，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作模式，以便全方位地向社会提供优质、规范、透明、符合国际水准的管理与服务。
2、电子政府：是指利用网络技术构建一个区别于传统的实体政府机构的网上“虚拟政府" ，通过网络方式，政府为民众提供打破时空界限和部门界限的高效服务。
3、办公自动化：主要是指利用现代化的办公设备、计算机技术和通信技术来代替办公人员的手工业务，从而大幅度地提高办公效率。
4、G to C :是指政府通过网络系统为公民提供各种服务。
5、G to B :是指政府与企业、商务机构间的，以政府输出服务为核心内容的电子政务应用模式。
6、电子政务的创新理念：是指在构建和组织电子政务运行过程中，我们要与时俱进，全面进行技术创新和管理创新。
7、政府管理环境：是指政府部门开展行政管理工作的外部环境和内部环境的总称。
这里所指的政府管理环境是指硬环境和软环境。
8 电子政务系统：面向政府机构的流程优化和服务扩展的基于Internet 技术的综合信息系统。
9、概念结构：就是对现实世界的一种抽象，即对实际人、物、事等进行概念抽象，抽取人们关心的共同特性，忽略非本质的细节，并对这些概念及特性精确描述，反映出事物和事物之间的各种本质联系。
10、拓扑结构：就是表示系统中各个设施物理位置关系、物理布局的一种图示方法。
11、电子政务系统规划：就是将政府的发展战略和目标转化为电子政务系统目标、发展战略和基本技术实现方式的过程。
12、公文：是政府机关公务信息的主要存在形式。
13、视频会议系统：有时又称“电视会议系统" ，就是指两个或两个以上的不同地方的个人或群体，通过传输线路及多媒体设备，将声音、影像及文件资料互传，达到即时、互动的沟通，以完成会议目的的系统。
14、决策支持系统：是为了解决由计算机自动组织和协调多模型的运行及数据库中大量数据的存取和处理，为各级管理者提供辅助决策支持，使他们具有更高层次的辅助决策能力。
元数据 操作手册
元数据操作手册一、什么是元数据在计算机科学和信息管理领域中，元数据是用来描述数据的数据。
它提供了关于数据的信息，帮助我们理解和管理数据。
元数据可以包括数据的属性、结构、来源、格式以及其他与数据相关的信息。
二、元数据的分类根据用途和功能的不同，元数据可以分为以下几类：1. 描述性元数据：描述数据的特征和属性，如数据类型、大小、单位等。
2. 结构性元数据：描述数据的组织结构和关系。
包括数据表、字段以及它们之间的关联。
3. 管理性元数据：描述数据的存储位置、访问权限、备份策略等管理信息。
4. 技术性元数据：描述数据的来源、格式、转换规则等技术细节。
5. 业务元数据：描述数据在特定业务领域中的含义和用途。
三、元数据的重要性元数据在信息管理和数据分析中起着关键的作用。
它可以帮助用户了解数据的含义、可靠性、完整性，并提供对数据的搜索、查询和分析功能。
以下是元数据的几个重要应用：1. 数据检索和查询：通过元数据，我们可以根据数据的属性和结构进行快速检索和查询，提高工作效率。
2. 数据分析和挖掘：元数据提供了数据的描述信息，这可以使得数据分析和挖掘工作更加准确和可靠。
3. 数据质量管理：通过对元数据的管理，可以及时发现和纠正数据质量问题，提高数据的准确性和可信度。
4. 数据集成和共享：元数据有助于数据的集成和共享，促进不同系统间的数据交流和共享。
5. 数据安全和隐私保护：元数据管理可以有效地控制数据的访问权限，保护数据的安全和隐私。
四、元数据管理的基本原则对于元数据的管理，我们需要遵循以下几个基本原则：1. 元数据一致性：确保不同系统中的元数据一致，避免因为不一致的元数据导致数据集成和共享的问题。
2. 元数据可维护性：保证元数据的及时更新和维护，确保其准确性和有效性。
3. 元数据可查找性：通过良好的分类和索引机制，使元数据易于查找和使用。
4. 元数据安全性：控制元数据的访问权限，保护数据的安全和隐私。
5. 元数据文档化：对元数据进行文档化记录和整理，使其易于理解和使用。
信息管理简答题及其答案
1．从信息学的角度分析，管理过程主要指什么？答：从信息学的角度看，管理过程就是信息的获取、加工和利用信息进行决策的过程。
2．简述动态聚类法的基本思路?答：动态聚类法是对于给定的n个样品，先粗略地形成k(k≤n)个分割，使得每个分割对应一个类、每个类至少有一个样品并且每个样品精确地属于一个类，然后按照某种原则进行修正，直至分类比较合理为止。
3．什么是信源?答：产生某种运动状态和方式(即信息)的源事物，在信息理论中称为信息源，简称为信源。
4．描述效用函数曲线图?答：效用函数曲线有4条曲线组成，曲线A（中间型）：该效用值与货币值呈线性关系。
曲线B（稳妥型）：这是减速递增型效用函数，即虽随着货币额的增多效用也递增，但递增的速度越来越慢。
曲线C（冒险型）：这是加速增加型效用函数，即随着货币额的增多效用也随着递增，而且递增的速度越来越快。
曲线D（组合型）：这是存在拐点的效用函数。
5．预处理任务是什么?答：预处理任务根据样本数据集可能存在的问题以及处理方法对样本数据集的要求，需要完成下列任务：数据校验，离散化与泛化，数据转换。
6．什么是选择密文攻击?答：密码分析者可得到所需要的任何密文所对应的明文，解密这些密文所使用的密钥与要破译的密文的密钥是相同的。
7．分组密码与流密码的区别是什么?答：分组密码与流密码的不同之处在于输出的每一位数字不是只与相应时刻输入的明文数字有关，而是与一组长为m的明文数字有关。
8．信息价值体现在哪些层次上？答：信息价值体现在三个不同的层次上即提高效率、及时转化价值和寻找机会。
9．什么是信息？答：信息分为“本体论层次信息”和“认识论层次信息”。
本体论层次信息定义为事物运动的表征（即表现出来的特征），它包括事物内部结构和外部联系的状态及方式；认识论层次信息定义为主体所感知或表述的事物运动的表征。
认识论层次信息包括事物运动表征的形式、含义和效用，借用语言学中的相应概念，分别称为语法信息、语义信息和语用信息。
科学数据管理办法
科学数据管理办法科学数据的管理对于科学研究的进行以及数据的重复利用至关重要。
随着科技的进步，数据的规模和复杂性也在不断增加，因此，建立科学数据管理办法是必不可少的。
本文将简要介绍科学数据管理的重要性，并提出一些有效的科学数据管理办法。
1. 科学数据管理的重要性科学数据管理是指对科学研究中产生的数据进行系统的记录、存储、共享和重复利用的过程。
科学数据不仅是科研成果的核心部分，也是科学交流和合作的基础。
合理有效地管理科学数据可以提高科研过程的透明度、效率和可重复性，有助于推动科学研究的发展。
首先，科学数据管理可以促进科学研究的透明度。
透明度是科学研究的基本原则，对于科学家而言，公开和共享数据是展示研究过程和结果的必要条件。
通过对数据进行管理，可以确保数据的可信度和可访问性，使科学家能够更好地了解研究的方法和结果，并进行验证和评估。
其次，科学数据管理可以提高科研工作的效率。
良好的数据管理可以使科学家更方便地访问和使用已有的数据，避免重复采集和处理数据的工作。
同时，通过规范和标准化的数据管理，可以减少数据处理的错误和偏差，保证数据的准确性和一致性，提高科研成果的可靠性。
最后，科学数据管理有助于促进科学研究的重复利用。
科学研究是一个不断累积和进步的过程，通过对数据的有效管理，可以为其他科学家提供有价值的参考和资源。
共享和重复利用数据有助于验证和复制科学研究的结果，推动科学知识的进一步发展。
此外，科学数据的重复利用还可以避免资源和时间的浪费，提高研究的效益和可持续性。
2. 科学数据管理的办法（1）建立完善的数据管理计划：科学家在进行科学研究时应制定数据管理计划，明确数据的采集、记录、存储和共享等方面的要求。
这可以帮助科学家更好地管理数据，确保数据的可访问性和可重复性。
（2）使用适当的数据存储和管理工具：为了有效地管理数据，科学家可以使用各种数据存储和管理工具。
例如，可以使用数据库管理系统、数据仓库和云存储等技术手段来存储和管理科学数据，方便科学家的访问和使用。
科学数据管理中的元数据标准与模型研究
科学数据管理中的元数据标准与模型研究随着科技的不断发展，科学数据的收集和管理已经成为现代科学研究的重要组成部分。
而如何对这些海量的数据进行高效、可靠和标准化的管理，已经成为科研工作者共同面临的一个难题。
在科学数据管理中，元数据标准与模型研究显得尤为重要。
元数据是对数据的描述信息，包括数据的来源、格式、内容、结构、质量等，是科学数据管理的基础。
元数据标准和模型则是对元数据进行描述和归纳的框架和规范。
本文将从以下三个方面来探讨科学数据管理中元数据标准与模型的研究。
一、元数据标准的研究元数据标准是对元数据描述和归纳的规范。
目前，国际上通行的元数据标准有很多，例如Dublin Core、FGDC等。
这些标准主要是针对某一特定领域或者数据类型而制定的。
因此，在实际应用中，需要对不同领域和数据类型的元数据进行分类、整合和标准化。
在生物医学领域，元数据标准的研究已经相对较为成熟。
例如，BioSharing是一个国际性的生物医学元数据标准共享平台，可以对不同类型的生物医学数据集进行元数据的描述和归纳。
同时，也有一些国内的生物医学元数据标准的研究，例如CMB-Metadata和DAMA-AP。
在其他领域，元数据标准的研究也在不断深入。
例如，气象学领域的气象元数据标准、地理信息领域的GIS元数据标准等。
这些元数据标准的研究和应用，将有助于不同领域数据的互操作和共享。
二、元数据模型的研究元数据模型是将元数据按照某种规律进行归纳和描述的框架。
目前，常见的元数据模型有EML、ISO、DCMI等。
这些模型一般以数据集为单位进行描述，包括数据资源（Data Entity）、数据特征（Data Attribute）、空间参考（Spatial Reference）等。
在元数据模型的研究过程中，需要考虑到元数据的继承、引用、关联等问题。
同时，对元数据进行分类、整合和拓展也是元数据模型研究的重要课题之一。
三、元数据标准和模型的应用元数据标准和模型的研究，能够为科学数据管理提供重要的支持。
山东省科学数据管理实施细则
山东省科学数据管理实施细则第一章总则第二条本实施细则适用于山东省境内从事科研活动的科研机构、高等学校和其他科研单位。
第三条科学数据指的是经过收集、整理、加工等过程而形成的有关科学研究的原始数据、实验数据、观测数据、调查数据等数字化的详细信息。
第四条科学数据的管理应遵循以下原则：（一）开放原则。
科学数据共享应以法律法规为基础，遵循公平、公正、公开的原则，鼓励科研人员共享数据，促进科研诚信。
（二）安全原则。
科学数据的存储和传输应保障数据的安全性和可靠性，防止数据丢失、泄露、篡改等风险。
（三）隐私保护原则。
科学数据中涉及个人隐私的内容应进行合理脱敏或匿名化处理，确保个人隐私不被泄露。
（四）便捷原则。
科学数据的获取和共享应便利科研人员进行使用，建设数据平台和共享机制，提高数据利用效率。
第二章科学数据管理机制第五条山东省应建立科学数据管理机制，包括科学数据管理委员会、科学数据平台和科学数据管理规范。
第六条科学数据管理委员会是山东省科学数据管理的决策机构，负责制定科学数据管理政策和规划，协调各相关单位间的数据共享与合作。
第七条科学数据平台是山东省科学数据管理的基础设施，具有数据收集、存储、共享和开放功能，应建立统一的数据标准和元数据管理系统，确保科学数据的整合和管理。
第八条科学数据管理规范是山东省科学数据管理的基本要求，应明确科研单位及个人对科学数据的收集、整理、存储、共享和开放等方面的责任和义务。
第三章科学数据管理流程第九条科学数据管理流程包括数据收集、整理、存储、共享和开放等环节。
第十条科学数据的收集应由科研人员按照科学方法进行，必要时需进行相应的标注和注释。
第十一条科学数据的整理应采用标准化的数据格式，保证数据的可读性和可复用性，必要时进行数据的脱敏处理。
第十二条科学数据的存储应建立相应的数据中心或数据库，确保数据的安全性和可靠性。
第十三条科学数据的共享应依据相关法律法规进行，确保数据的可及性和可审查性，鼓励科研单位建设数据共享平台，促进数据的交流与合作。
科学数据管理中的元数据标准与共享研究
科学数据管理中的元数据标准与共享研究随着科学研究的不断深入和发展，科学数据的重要性越来越被广泛认识和重视。
科学数据管理及其规范化和共享已经成为了科学研究的一项重要内容。
其中，元数据的标准与共享研究是科学数据管理中至关重要的一环，也是科学研究数据可持续性的基石。
一、元数据的概念与意义元数据是描述数据的数据，它记录了一份数据的来源、结构、语义、价值、可访问性和使用约束等信息。
元数据对科学数据的管理和运用来说是非常重要的，它可以帮助科学家进行数据的存储、分享和再利用。
元数据的作用主要体现在以下三个方面：1. 数据描述功能：元数据对数据进行了描述，让用户能够快速地了解数据的基本信息和结构，从而更好地使用数据。
2. 数据质量控制功能：元数据记录了数据来源、数据质量和数据使用的限制等重要信息，可以帮助科学家更好地进行数据的质量控制和管理。
3. 数据可发现性和可重现性：元数据记录了数据的来源、加工、分析过程等重要信息，可以帮助其他科学家或研究机构快速搜索到和使用数据，从而促进科学研究的交流与合作。
二、元数据标准元数据标准是指对元数据进行规范化的过程，它可以帮助数据管理者和科学家更好地管理、共享和利用科学数据。
目前，国际上已经有了若干种元数据标准，其中比较有代表性的包括：Dublin Core（DC）、EML、FGDC、ISO 19139等。
不同的标准主要是针对不同的数据类型和应用场景进行设计的，因此，数据管理者和科学研究者需要根据自己的需求选择合适的标准进行使用。
Dublin Core（DC）是目前最广泛使用的元数据标准之一，它适用于各种类型的数字资源。
DC主要包括15个元素，用于描述资源的标题（Title）、创建者（Creator）、主体词（Subject）、描述信息（Description）、出版者（Publisher）、贡献者（Contributor）、日期（Date）、类型（Type）、格式（Format）、标识符（Identifier）、来源（Source）、语言（Language）、关系（Relation）、覆盖范围（Coverage）和版权（Rights）等信息。
HDF数据使用指南
HDF数据使用指南HDF（Hierarchical Data Format）是一种用于存储和管理大规模科学和工程数据的格式。
它具有高效、灵活和可扩展的特点，可以存储多种类型的数据和元数据，并以树状结构组织数据，使得数据的访问和读取更加方便和快速。
本文将介绍HDF数据的基本概念、使用方法和应用场景。
一、HDF数据的基本概念和结构1. 数据集（Dataset）：HDF数据由一个或多个数据集组成，每个数据集包含一组相关的数据和相应的元数据。
数据集可以是一维数组、多维数组或表格形式的数据。
2. 元数据（Metadata）：元数据是描述数据集的数据，包括数据集的名称、维度、类型、单位等信息。
元数据可以帮助用户理解和使用数据集。
3. 文件（File）：HDF数据存储在一个以.h5或.hdf为后缀的文件中，可以包含多个数据集和其他附加信息。
4. 组（Group）：组是一种将数据集组织成树状结构的方式。
一个HDF文件可以包含多个组，每个组可以包含数据集和其他组，使得数据集的组织更加灵活和清晰。
二、HDF数据的创建和读取1. 创建HDF数据：可以使用HDF库提供的API或各种科学计算软件（如MATLAB、Python等）来创建HDF数据。
首先需要创建一个HDF文件，然后定义数据集的名称、维度和类型，并将数据写入数据集中。
2.读取HDF数据：可以使用HDF库提供的API或科学计算软件来读取HDF数据。
首先需要打开HDF文件，然后选择要读取的数据集，读取数据集的名称、维度、类型和数据值。
三、HDF数据的应用场景1.大规模科学计算：HDF数据可以存储大规模科学计算产生的数据，如气象数据、地震数据、天文数据等。
由于HDF数据的高效和可扩展性，可以快速存储和读取大量数据，支持复杂的数据分析和可视化。
2.跨平台数据交换：HDF数据可以在不同的平台和操作系统之间进行交换和共享，保证数据的兼容性和一致性。
不同用户可以使用不同的科学计算软件来读写HDF数据，减少了数据转换和处理的复杂性。
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2.4 位置精确性（横向位置精 确性报告、纵向位置精确性报 告）
2.5 数据获取方法及有关文献 （方法、来源、过程步骤）
科学数据信息元数据的标准 （6）
实体和特性信息 (Entity and attribute information)
5.1 详细描述（特性名称、定义、 定义来源，特性允许值范围、特性 允许值的起始日期和终止日期、特 性值的精确性信息）
• 用于组织这些数据的概念及相关关系复 杂性增加
• 从这些数据库中抽取知识无异于一个巨 大的挑战，必须动用最强的系统来应付 这样的挑战
本资料来源
背景（2）
• 数字化图书馆、数据网格（data grids）, 及永久 性档案一体化的发展
– 国会图书馆国家数字化信息基础和保护计划（Library of Congress National Digital Information Infrastructure and Preservation Program）
科学数据信息元数据的标准 （3）
标识 (Identification) 类下的主要子类：
1.1 引用文献信息 1.2 描述（文摘、目的、补充信息） 1.3 内容所涉及的时间 1.4 状态（进展、维护及更新 1.5 空间地理数据 1.6 关键词（主题、地点、层次、时间） 1.7 检索限制 1.8 使用限制 1.9 联系信息 1.10 图片浏览 1.11 数据集制作单位或人员 1.12 安全信息 1.13 原始数据集环境 1.14 交叉参照 1.15 分析工具（分析工具描述、工具检索信
美联邦科学联盟元数据通道（1）该集元结数了据各整个合学中科心领
域的数据库，用户 发一个检索指令， 可以同时检索分布 于全美国的科学数 据信息
美联邦科学联盟元数据通道（2）
检索过程的界面：
美联邦科学联盟的信息资源
• 最主要的特点是信息的来源和权威性
– 所收集的信息是有各部门的信息管理人员或图 书馆员选取，而不是像商业网站的自动收集
expressions • 结构、物理、计算模型 Structural, physical and computational
models • 表格、图形、图表、地图、图片 Tables, graphs, charts, maps and
images • 实地与试验笔记 Field and laboratory notebooks • 图书及其它学术文献 Monographs and other scholarly documents • 述评 Critical reviews and discourse • 实用分类系统 Ontologies • 学术文献参考目录 Bibliographic references to scholarly literature
2004年数字图书馆前沿问题研讨班
元数据与科学数据信息的组织 和管理
提要
• 科学数据信息资源的范围 • 美国政府和民间利用元数据管理利用科学数据信
息的做法 • 科学数据信息元数据的标准 • 下一步的计划
背景 （1）
• 伴随计算技术的发展产生了大量的科学 观察和模拟数据
• 专门学科领域的数据量以tens of terabytes 计, 许多学科正在计划建造更 大的数据库
服务的方法
美国政府和民间利用元数据 管理利用科学数据信息的做法 （2）
美联邦科学联盟成员
• 农业部 • 商业部 • 国防部 • 教育部 • 能源部
• 公共卫生部 • 内务部 • 环境保护局 • 国家航空航天部 • 国家科学基金会
由CENDI支持协调
目标
• 为从事科学工作的公民，包括专业科学人 员、学生、教师、工商业人士、及任何对 科学有兴趣的公众，提供跨部门的检索通 道来查找和使用经过选取的权威性的美国 政府有关科学技术的信息资源。
息、工具联系信息、工具有关文献）
科学数据信息元数据的标准 （4）
主题
层次
关键词是标识
类的一个子类，
共分主题、地
地点
点、层次、时 间四大块。
时间
科学数据信息元数据的标准 （5）
数据质量信息 （Data quality)
2.1 特性准确性(特性准确性报 告、计量特性准确性评估）
2.2 逻辑一致性报告
– 信息内容都产生于政府资助的研究开发项目或 类似的有美国政府投入的活动
– 各部门负责对联邦科学联盟中属于本部门的信 息内容进行更新
科学数据信息元数据的标准 （1）
科学数据信息元数据的标准 （2）
• Biological Data Profile
– 所有元素分成七大类：
– 标识 （Identification) – 数据质量 (Data quality) – 空间数据组织 (Spatial data organization) – 空间参照 (Spatial reference) – 实体和特性信息 (Entity and attribute information) – 发行 (Distribution) – 元数据参考信息(Metadata reference)
– 国家档案纪录管理局以数据格为基础的永久性档案样 品
– 利用数据网格建立国家科学基金会科学数字化图书馆 – 知识之间相互关系的产生、管理、及检索是信息技术
面临的主要挑战
Next
本资料来源
The BIRNHale Waihona Puke data gridBack
科学数据信息资源的范围
• 观察模拟数据 Observation and simulation data • 分类术语表 Taxonomies • 数学表达式 Mathematical expressions • 分子、化学、基因表达式 Molecular, chemical, and genomic
美国政府和民间利用元数据 管理利用科学数据信息的做法 （1）
• 酝酿 ( 1992-1994):
– 政府机构牵头制定标准
• 开发（1995-1998）：
– 研究实施对策 – 将标准草案推出，发动公众对标准草案提修改意见 – 标准定稿，编制标准使用指南
• 整合服务（1999-现在）
– 通过建立元数据通道，整合分散的科学数据信息 – 利用新的信息技术研究深层次组织科学数据信息提供