《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》内容简介与阅读建议

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作者
陈新河
分类
计算机类
出版年份
2017
语言
中文

《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》内容简介

大数据已经由一个概念变成一种工具和行动,与我们的生活时时相伴,推动着产业转型升级。它正在逐渐成为一种思想和文化,影响我们的日常行为和做事方式,由经验式拍脑袋决策转变为让数据说话。从产业层面来看,中国的大数据产业从每年的千亿元级数据营销领域快速向万亿元级金融、保险、电信、制造、能源、工业、农业和政府等行业拓展。相对过去10 年的数据营销领域而言,行业大数据应用才刚刚起步,缺乏可借鉴、可参考的案例已成为行业大数据应用的瓶颈。 “赢在大数据系列丛书”通过收集整理,并从216 个案例中遴选出覆盖18 个行业的106 个行业大数据最实践案例,再加上内容全面、系统、深入的《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》一书,希望为业界提供应用大数据、实践大数据的参考和借鉴。 由DT 大数据产业创新研究院(DTiii)集合上百家企业、聚集上百名一线业内专家学者编辑出版的第一批“赢在大数据系列丛书”共计5 册。(1)《大数据领导干部读本(第二版)》;(2)《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》;(3)《赢在大数据:政府/ 工业/ 农业/ 安全/ 教育/ 人才行业大数据应用典型案例》;(4)《赢在大数据:营销/ 房地产/ 汽车/ 交通/ 体育/ 环境行业大数据应用典型案例》;(5)《赢在大数据:金融/ 电信/ 媒体/ 医疗/ 旅游/ 数据市场行业大数据应用典型案例》。本书通过分析大数据产业整体发展情况,描述了大数据产业未来发展的蓝图,剖析了大数据在营销、金融、电信、房地产、政府等15个行业的应用情况,并附有包括1 311家企业的产业地图和企业详细清单。无论是大数据从业者,还是政府产业管理者,抑或投资者,均可从本书中获得可借鉴的信息。“赢在大数据系列丛书”将持续出版,以加速推进中国大数据生态发展。

《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》书籍信息摘要

《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》内容简介与阅读建议,作者 陈新河,计算机类,2017年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:大数据、计算机类。

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目录

  1. 第1 部分 综 述 篇
  2. 第1 章 万亿元大数据产业新生态
  3. 1.1 人类利用数据征服自然、改造社会、服务生活古今有之
  4. 1.2 数据是物理世界在网络世界的客观映射,是物理世界的DNA
  5. 1.3 大数据应用从数据营销拓展至各行各业
  6. 1.4 中国大数据产业生态
  7. 1.5 大数据产业发展展望
  8. 1.6 总结
展开全部(共 93 章节)
  1. 第2 部分 行 业 篇
  2. 第2 章 数据营销
  3. 2.1 数据营销概述
  4. 2.2 大数据在数据营销应用中的原理——用户画像
  5. 2.3 基于用户画像的数据营销应用现状
  6. 2.4 数据营销发展趋势
  7. 第3 章 大数据 金融
  8. 3.1 金融大数据的概念
  9. 3.2 金融大数据的特征
  10. 3.3 金融大数据的2.0 时代
  11. 3.4 大数据铸就银行3.0 时代
  12. 3.5 大数据助力证券投资
  13. 3.6 大数据助力保险定价
  14. 3.7 大数据在传统金融业的应用
  15. 3.8 展望
  16. 第4 章 大数据 电信
  17. 4.1 大数据是电信业转型利器
  18. 4.2 海外电信大数据案例
  19. 4.3 国内电信大数据案例
  20. 4.4 电信大数据发展面临的问题
  21. 4.5 电信大数据相关投资机会
  22. 4.6 电信大数据发展趋势
  23. 4.7 结束语
  24. 第5 章 大数据 房地产
  25. 5.1 当房地产遇上大数据
  26. 5.2 房地产迈入大数据时代
  27. 5.3 房地产大数据应用案例
  28. 5.4 房地产大数据的发展趋势
  29. 第6 章 大数据 政府
  30. 6.1 政府大数据的概念与业态
  31. 6.2 政府大数据的应用现状
  32. 6.3 政府大数据的前景展望
  33. 第7 章 大数据 制造
  34. 7.1 制造业大数据概述
  35. 7.2 制造业大数据应用现状
  36. 7.3 大数据驱动制造业产品创新
  37. 7.4 大数据实现智能制造
  38. 7.5 大数据提升供应链竞争力
  39. 7.6 大数据制定销售策略
  40. 7.7 大数据助力产品故障诊断与预测
  41. 7.8 大数据驱动传统制造业转型
  42. 7.9 制造业大数据现存问题及其展望
  43. 第8 章 大数据 农业
  44. 8.1 农业大数据的概念与业态
  45. 8.2 农业大数据的技术体系
  46. 8.3 农业大数据的应用
  47. 8.4 农业大数据发展的限制因素及其趋势
  48. 第9 章 大数据 医疗健康
  49. 9.1 医疗大数据概述
  50. 9.2 医疗大数据的采集与管理
  51. 9.3 医疗大数据的应用
  52. 9.4 医疗大数据应用面临的问题及展望
  53. 第10 章 大数据 零售
  54. 10.1 零售业大数据概况
  55. 10.2 零售业大数据的应用内容
  56. 10.3 零售业大数据的应用现状
  57. 10.4 零售业大数据的发展趋势
  58. 第11 章 大数据 影视
  59. 11.1 影视业大数据的概况
  60. 11.2 大数据影响影视产业价值链
  61. 第12 章 大数据 旅游
  62. 12.1 旅游大数据的概念与业态
  63. 12.2 旅游大数据的应用
  64. 12.3 旅游大数据的应用现状
  65. 12.4 前景展望
  66. 第13 章 大数据 教育
  67. 13.1 教育大数据概述
  68. 13.2 教育大数据的应用现状
  69. 13.3 教育大数据存在的问题和挑战及其发展趋势
  70. 第14 章 大数据 人才
  71. 14.1 人才大数据的现状
  72. 14.2 人才大数据的类型
  73. 14.3 大数据人才的招聘数据分析案例
  74. 14.4 大数据人才的教育培养
  75. 14.5 大数据人才的发展趋势
  76. 第15 章 大数据 体育
  77. 15.1 体育大数据概述 XV
  78. 15.2 体育大数据的现状
  79. 15.3 体育大数据相关案例介绍
  80. 15.4 体育大数据的发展趋势
  81. 附录A DTiii 版中国大数据产业地图
  82. 附录B 千家大数据企业名单
  83. 参考文献
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