●第1章 指標體繫的構建
1.1 背景現狀及行業需求
1.1.1 形勢背景分析
1.1.2 行業需求分析
1.1.3 指標體繫現狀分析
1.1.4 主要解決思路
1.2 指標體繫構建
1.2.1 構建原則
1.2.2 指標體繫架構
1.2.3 關鍵性指標
1.2.4 關鍵性指標的標準化
1.3 指標體繫的重要說明
1.3.1 指標體繫分類說明
1.3.2 指標體繫層次說明
1.3.3 不同用能品種折算繫數
1.3.4 建築碳排放計算方法
第2章 大規模數據的獲取
2.1 大規模數據獲取現狀分析
2.1.1 制度體繫現狀
2.1.2 數據獲取現狀
2.1.3 數據獲取現存問題
2.2 大規模數據獲取方法分析
2.2.1 數據獲取框架
2.2.2 統計數據傳統獲取方法
2.2.3 基於數學建模的獲取方法
2.2.4 基於新技術的創新獲取方法
2.3 大規模數據測算
2.3.1 數據測算過程
2.3.2 數據測算結果
2.4 大規模數據獲取保障機制構建
2.4.1 總體構建框架
2.4.2 具體保障措施
第3章 大數據的質量保障技術
3.1 多渠道數據校驗方法
3.1.1 現狀分析
3.1.2 民用建築“四節一環保”數據質量評估模型
3.1.3 區域統計類數據多渠道校驗方法
3.1.4 建築監測類數據多渠道校驗方法
3.1.5 多源異構數據質量評估校驗軟件設計
3.2 大規模數據修復方法
3.2.1 現狀分析
3.2.2 數據修復方法研究
3.2.3 統計類數據清洗修復案例
3.2.4 監測類數據異常檢測與修復案例
3.2.5 基於OpenI-Octopus的異構計算數據修復平臺
3.3 大規模數據誤差分析方法
3.3.1 現狀分析
3.3.2 數據誤差分析與控制方法研究
3.3.3 區域建築能耗數據誤差分析與控制案例
3.3.4 單體建築能耗數據誤差分析與控制案例
3.3.5 建築能耗直接測量誤差分析與控制案例
第4章 大數據實況數據庫建設應用
4.1 主要背景
4.1.1 數據內容
4.1.2 數據來源
4.1.3 存在的問題
4.2 數據管理框架
4.2.1 數據管理概述
4.2.2 數據管理框架
4.2.3 “四節一環保”數據管理架構
4.3 數據庫關鍵技術路線
4.3.1 數據庫建設原則
4.3.2 數據標準化技術
4.3.3 數據交換技術
4.3.4 數據集成技術
4.3.5 數據存儲技術
4.4 數據倉庫架構設計
4.4.1 數據倉庫架構現狀與分析
4.4.2 “四節一環保”多主題數據倉庫架構
4.4.3 數據倉庫安全架構設計
4.5 數據倉庫建設與應用
4.5.1 數據采集獲取
4.5.2 數據倉庫搭建
4.5.3 數據倉庫應用情況
第5章 大數據分析挖掘技術
5.1 民用建築大數據分析挖掘概述
5.1.1 民用建築大數據發展現狀
5.1.2 大數據分析挖掘總體思路
5.1.3 大數據分析挖掘方法與工具
5.2 民用建築建築規模數據分析挖掘應用
5.2.1 基於統計年鋻確定新建面積數據源
5.2.2 基於統計年鋻計算建築拆除率
5.2.3 基於互聯網大數據的民用建築面積分析挖掘
5.2.4 基於地圖輪廓數據的建築面積測算
5.3 民用建築運行消耗數據分析挖掘應用
5.3.1 基於行業統計報表的民用建築現狀分析挖掘
5.3.2 民用建築能耗強度及總用能量估算
5.3.3 基於遙感大數據的民用建築用電量分析挖掘
第6章 “四節一環保”大數據平臺建設
6.1 平臺建設背景
6.1.1 主要背景
6.1.2 建設思路與目標
6.2 平臺關鍵技術路線
6.2.1 技術路線選型原則
6.2.2 計算框架技術
6.2.3 微服務技術
6.2.4 應用前端技術路線
6.2.5 數據可視化技術
6.3 平臺總體框架
6.3.1 總體原則
6.3.2 總體框架設計
6.3.3 總體功能框架
6.3.4 繫統部署架構
6.3.5 主要服務對像
6.4 繫統主要功能
6.4.1 數據可視化
6.4.2 數據查詢檢索
6.4.3 數據交換
6.4.4 繫統管理
第7章 “四節一環保”大數據平臺應用與展望
7.1 平臺運營管理模式設想
7.1.1 國內外大數據平臺現狀
7.1.2 平臺運行管理模式設想
7.1.3 平臺數據運維保障體繫設想
7.2 大數據平臺應用情況
7.2.1 前期技術研究
7.2.2 平臺建設與實施
7.2.3 持續穩定運行
7.3 “四節一環保”大數據平臺應用前景
7.3.1 指導行業發展
7.3.2 補充既有國家平臺數據
7.3.3 為碳達峰碳中和提供支撐
7.4 未來展望
參考文獻

本書立足於民用建築“四節一環保”數據現狀和應用需求，構建了基於全生命期的民用建築“四節一環保”大數據指標體繫；針對不同類型的數據，形成了基於統計年鋻、計算模型構建，以及遙感影像、互聯網和物聯網等技術的差異化獲取方法；從數據校驗、數據清洗修復、數據誤差分析三方面論述大數據繫統性質量保障技術，為大數據的認知機理與資源治理機制構建提供可靠的數據支撐；引入了適用於“四節一環保”領域的數據分析方法，對建築規模、能耗水耗和建築用材等多源數據進行確認分析，提出了數據計算模型中關鍵指標的優化方法，得到了國民用建築“四節一環保”數據結果，並推動統計機器學習及自然語言處理等大數據技術在典型區域數據獲取中的應用；在此基礎上，建成了可持續采集且穩定運行的實際狀況數據庫和數據平臺，並組織實施了大規模數據采集，初步建立了有效的數據獲取機制，實現我國民用建築“四節一環保”基礎數據的持續更新和共享。