本书是一部探讨研究生教育大数据采集与处理方法技术的学术专著。全书共八章，从理论、框架、技术、应用等方面系统展开，厘清研究生教育大数据的范围特征，探索构建研究生教育大数据的数据体系，结合研究生教育管理需求对大数据采集和处理技术的理论、方法和应用进行探究，以实际案例介绍研究生教育大数据采集管理和分析应用的建设实践，并对未来的发展和影响进行展望。本书围绕研究生教育大数据的采集与处理，紧密结合教育管理实际需求，以丰富的实践案例，为研究生教育管理者、教育研究者等提供创新的思路和实用的借鉴。

目录
第一章  研究生教育大数据的范畴1
第一节  研究生教育大数据的定义和特征1
第二节  研究生教育大数据发展阶段5
第三节  研究生教育大数据的研究现状8
第四节  研究生教育大数据的分类10
第五节  研究生教育大数据的价值及意义13
第二章  研究生教育大数据的数据体系15
第一节  数据体系的构建15
第二节  数据内容体系16
第三节  业务对象体系18
第四节  元数据模型21
第三章  研究生教育大数据采集与清洗技术24
第一节  大数据采集相关技术24
第二节  研究生教育大数据主要采集技术30
第三节  研究生教育大数据主要清洗技术33
第四节  研究生教育网络数据采集技术应用41
第四章  研究生教育大数据处理技术49
第一节  大数据处理相关技术49
第二节  数据处理算法模型71
第三节  数据处理技术在研究生教育领域的应用89
第五章  研究生教育大数据处理及分析实例97
第一节  学位论文相关数据处理97
第二节  科研成果数据处理110
第三节  研究生导师指导规模预测121
第四节  博士学位攻读年限离群监测127
第六章  研究生教育大数据采集管理应用137
第一节  项目背景137
第二节  设计思路139
第三节  数据采集141
第四节  数据处理143
第五节  平台功能144
第六节  平台成果150
第七章  研究生教育质量大数据分析应用152
第一节  项目背景152
第二节  研究思路153
第三节  总体架构154
第四节  数据来源156
第五节  平台功能及应用成果157
第八章  展望165
第一节  教育数字化背景下的机遇和挑战165
第二节  动态全面的大数据采集167
第三节  标准规范的数据治理169
第四节  科学智能的教育治理170
第五节  联通开放的数据共享171
后记174
Contents
Chapter 1  The scope of big data in graduate education1
1.1  Definition and characteristics of big data in graduate education1
1.2  The development stage of big data in graduate education5
1.3  Research status of big data in graduate education8
1.4  Classification of big data in graduate education10
1.5  The value and significance of big data in graduate education13
Chapter 2  Data system of big data in graduate education15
2.1  Construction of data system15
2.2  Data content system16
2.3  Business object system18
2.4  Metadata model21
Chapter 3  Acquisition and cleaning technology of big data in graduate education 24
3.1  Big data acquisition technologies24
3.2  Major acquisition technologies of big data in graduate education30
3.3  Major cleaning technologies of big data in graduate education33
3.4  Application of network data acquisition technology in graduate education41
Chapter 4  Processing technology of big data in graduate education 49
4.1  Big data processing related technologies49
4.2  Data processing algorithm model71
4.3  Major processing technologies of big data in graduate education 89
Chapter 5  Examples of processing and analysis of big data in graduate education 97
5.1  Data processing of dissertation-related data97
5.2  Data processing of scientific research achievements 110
5.3  Prediction of the number of graduate students supervised by graduate advisors121
5.4  Outlier monitoring for years of doctoral study127
Chapter 6  Acquisition management and application of big data in graduate education 137
6.1  Project background 137
6.2  Design ideas139
6.3  Data acquisition 141
6.4  Data processing143
6.5  Platform functions144
6.6  Platform achievement150
Chapter 7  Analysis and application of big data in graduate education quality152
7.1  Project background 152
7.2  Research ideas153
7.3  General structure154
7.4  Data sources156
7.5  Platform functions and application achievement157
Chapter 8  Prospect165
8.1  Opportunities and challenges of education digitization165
8.2  Dynamic and comprehensive big data acquisition 167
8.3  Standardized data governance169
8.4  Scientific and intelligent educational governance170
8.5  Data sharing and openness171
Postscript174