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《区域治理》杂志社有限公司是2011-12-27在山西省注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股的法人独资)，注册地址位于太原市小店区大昌南路14号。《区域治理》杂志社有限公司的统一社会信用代码/注册号是9114010058851583XX，企业法人王健枫，目前企业处于开业状态。《区域治理》杂志社有限公司的经营范围是：设计和制作印刷广告，利用自有《区域治理》杂志发布国内广告；庆典礼仪、企业营销策划、组织会务、展览展示、组织文化艺术交流活动;期刊的编辑、出版、发行。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)。在山西省，相近经营范围的公司总注册资本为809万元，主要资本集中在 10-100万 规模的企业中，共26家。本省范围内，当前企业的注册资本属于优秀。通过百度企业信用查看《区域治理》杂志社有限公司更多信息和资讯。
这本刊属于省级刊物，如果想发表论文可以联系论文一点通小编（度娘：论文一点通）区域治理Regional Governance基本信息主办单位：山西社会科学报刊社出版周期：周刊ISSN：2096-4595CN：14-1394/D出版地：山西省太原市语种：中文开本：16开邮发代号：22-670创刊时间：2017出版信息专辑名称：经济与管理科学专题名称：宏观经济管理与可持续发展出版文献量：2818 篇总下载次数：85726 次总被引次数：36 次
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今年能出版去年的刊物吗因为学术期刊的刊期和当前的时间并不一定对应的上按理说，学术期刊应该和市面上买的杂志社一样，当月刊期当月出版，或者自成一套和时间对应的体系，比如当月刊期次月出刊或早一个月出刊。但实际情况是，除了那些不缺文章的核心学报外，有些普刊是比较缺文章的，也就是征稿速度慢，而学术期刊每期页码是固定的，他不能期期都收不满截稿，所以只能把一年的收满了再收下一年的。你说的19年的刊期，可能是这本期刊在19年有过调整，有半年没有收过稿件，然后下半年才开始收稿，而期刊要收的刊期多，不得不到2020年还在收19年的的文章，比如《区域治理》比如《艺术大观》比如《文学少年》等等。但需要注意的是，学校单位在统计期刊的时候，会按照期刊刊期来统计时间，而期刊在网络上收录的时间也会跟着期刊的刊期走。
字数2000-2400字符格式一般要包括：题目、作者及单位、邮编、内容摘要、关键词、正文、参考文献等。文章标题字符要求在20字以内。《区域治理杂志》（国内统一刊号：CN14-1394/D，国际标准刊：ISSN2096-4595，邮发代号：22-670）是经国家新闻出版总署正式批准的综合类学术期刊。以科学、新颖、实用;为办刊目标的，面向国内公开发行的研究性学术期刊。本刊以以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，全面贯彻党的教育方针和“双百方针”，理论联系实际，开展科学研究和学科基础理论研究，交流科技成果，促进学院教学、科研工作的发展，为社会主义现代化建设做出贡献。主要收稿方向：环境治理、党政团建、经济热点、大气治理、生态治理、气象灾害、区域经济、管理观察、城乡结合发展等。
区域治理是省级普刊。主办单位是山西社会科学报刊社，周刊。质量一般吧
从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。数据可视化 - 派可数据商业智能BI基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。数据分析 - 派可数据商业智能BI血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。数据可视化-派可数据商业智能BI数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。
数据治理，是指组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用，和技术管理的一系列政策和流程。数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。 数据治理的全过程 数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合