贏在大數據：營銷/房地産/汽車/交通/體育/環境行業大數據應用典型案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陳新河 著

圖書標籤:

• 大數據
• 營銷
• 房地産
• 汽車
• 交通
• 體育
• 環境
• 行業應用
• 案例分析
• 數據分析

店铺： 电子工业出版社官方旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311758

商品编码：29439964421

包装：不露背锁线装

开本：16

出版时间：2017-05-01

內容介紹

讀者對象：

      大數據行業大眾讀物，麵嚮大數據行業從業者及關注大數據行業發展的讀者

 

目錄：

第1 章 營銷大數據 

1.1 新意互動：大數據重新定義汽車營銷 

1.2 TalkingData ：綫上、綫下融閤數據成就智慧營銷  

1.3 泰一指尚：O2O 大數據營銷精準觸達傢電用戶

1.4 眾調科技：大數據讓二手車買傢和賣傢同樣精明 

1.5 華院分析：大數據在互聯網廣告精準投放中的應用 

1.6 科技榖：360 度旅客洞察係統助力航空營銷  

1.7 博曉通：大數據為時尚産品導航 

1.8 奧維萬象：大數據讓企業決策更智能 

1.9 智慧圖：位置大數據賦能實體零售變革 

1.10 泰一指尚：大數據讓“互聯網廣告更進一步” 

1.11 聯智科技：大數據助力購物中心精準營銷

1.12 國雙科技：大數據助力企業擊穿消費決策第一環

1.13 藍色光標：大數據助力企業一站式精準營銷 

1.14 多盟：大數據打造麵嚮需求定製的程序化廣告平颱

第2 章 房地産大數據 

2.1 TalkingData ：大數據助力傳統房地産行業的轉型變革 

2.2 雲房數據：大數據助力金融房抵業務全流程服務

第3 章 汽車大數據 

3.1 中交慧聯：商用車車聯網數據價值探索 

3.2 評駕科技：大數據推動保險從韆人一麵到韆人韆麵

第4 章 交通大數據 

4.1 億海藍：航運大數據打造“透明海運”

4.2 海雲數據：大數據打造“智慧機場”

4.3 科技榖：大數據保障交通安全運營 

4.4 零點有數：大數據提升城市公共自行車效率 

4.5 博彥科技：大數據助力我國高速公路運管升級

第5 章 體育大數據 

5.1 同行科技：大數據助力體育發展 

5.2 球類運動中的數據分析 

第6 章 環境大數據 

6.1 東網科技：大數據助力環境監測

6.2 清華大學軟件學院：大數據打造中國智慧氣象新平颱

附錄A 百傢大數據企業渠道對接名單

 

內容介紹：

     大數據已經由一個概念變成一種工具和行動，與我們的生活時時相伴，推動著産業轉型升級。它正在逐漸成為一種思想和文化，影響我們的日常行為和做事方式，由經驗式拍腦袋決策轉變為讓數據說話。從産業層麵來看，中國的大數據産業從每年的韆億元級數據營銷領域快速嚮萬億元級金融、保險、電信、製造、能源、工業、農業和政府等行業拓展。相對過去10 年的數據營銷領域而言，行業大數據應用纔剛剛起步，缺乏可藉鑒、可參考的案例已成為行業大數據應用的瓶頸。“贏在大數據係列叢書”通過收集整理，並從216 個案例中遴選齣覆蓋18 個行業的106 個行業大數據最佳實踐案例，再加上內容全麵、係統、深入的《贏在大數據：中國大數據發展藍皮書》一書，希望為業界提供應用大數據、實踐大數據的參考和藉鑒。由DT 大數據産業創新研究院（DTiii）集閤上百傢企業、聚集上百名一綫業內專傢學者編輯齣版的第一批“贏在大數據係列叢書”共計5 冊。（1）《大數據領導乾部讀本（第二版）》；（2）《贏在大數據：中國大數據發展藍皮書》；（3）《贏在大數據：政府/ 工業/ 農業/ 安全/ 教育/ 人纔行業大數據應用典型案例》；（4）《贏在大數據：營銷/ 房地産/ 汽車/ 交通/ 體育/ 環境行業大數據應用典型案例》；（5）《贏在大數據：金融/ 電信/ 媒體/ 醫療/ 旅遊/ 數據市場行業大數據應用典型案例》。本書精選營銷、 房地産、汽車、 交通、體育、環境6 個行業的27個大數據應用最佳實踐案例，通過翔實的案例剖析，係統分析瞭大數據在這6 個行業中應用的技術、理論、實踐和方法。無論是大數據從業者，還是政府産業管理者，抑或投資者，均可從本書中獲得可藉鑒的信息。“贏在大數據係列叢書”將持續齣版，以加速推進中國大數據生態發展。

作者介紹
陳新河，DT大數據産業創新研究院（DTiii）院長，中關村大數據産業聯盟副秘書長。在IT領域進行瞭20多年研究、觀察和思考，麵對同樣的數據，擁有不同的觀點。曾參加《促進大數據發展行動綱要》（國發〔2015〕50號）編製，主持國傢發改委“十三五”規劃前期研究重大課題——“‘十三五’信息經濟發展研究”，為國傢社科基金特彆委托項目“大數據治國戰略研究”課題組核心成員，2004年主持的課題“未來5~15年電子信息技術發展趨勢分析”獲部級奬勵。籌建/運營中關村大數據産業聯盟，走訪上百傢大數據創新創業企業，主持300多場CEO、CTO等專業人士分享的“大數據100分”活動，影響數百萬人；組織中關村大數據産業聯盟500人微信群（已擴建金融、工業4.0、汽車、房地産、消費、旅遊、農業大數據等專業委員會及各行業大數據500人微信群），聯盟群已成為非常知名、活躍、高端且具有影響力的大數據社區。籌建DT大數據産業創新研究院(DTiii)，緻力於打造大數據領域第一智庫，於“2016世界互聯網大會烏鎮峰會”發布《DTiii版中國大數據産業地圖（1203傢）》、《中國大數據發展藍皮書》、《中國大數據創新企業TOP100》、《中國大數據應用最佳實踐案例TOP50》、《中國大數據領軍人物》等。運營微信公眾號：軟件定義世界（SDX），纍計訂閱用戶達10萬人，纍計閱讀量達1000萬；軟件定義世界（SDX）已成為大數據思想的策源地、産業變革的指南針、政府和企業傢的智庫、連結創業者與VC的橋梁、從業人員的加油站。已為國土資源部、國傢檔案局、蘇州工業園、中國石油、中信集團、中鐵集團、北控集團、中國電信集團、華為南京研究所、北京聯通、上海移動、四川電信、深圳龍崗區、寜波經信委、蘭州大數據局、花樣年集團、金地集團、黑龍江旅遊局等200多傢政府機構、企業進行大數據培訓。編輯/齣版《大數據領導乾部讀本》、《中國大數據技術與産業發展報告（2014）》《中國軟件和信息服務業發展報告》（2012、2013、2014版）、《世界軟件産業發展年度報告》（2010、2011、2012、2013版）、 《2014移動互聯網産業發展年度報告》等；齣版覆蓋18個行業、 涵蓋106個中國大數據應用最佳實踐案例的“贏在大數據係列叢書”，包括《贏在大數據：中國大數據發展藍皮書》、《贏在大數據：金融/電信/媒體/醫療/旅遊/數據市場行業大數據應用典型案例》、《贏在大數據：營銷/房地産/汽車/交通/體育/環境行業大數據應用典型案例》、《贏在大數據：政府/工業/農業/安全/教育/人纔行業大數據應用典型案例》】。 目前緻力於大數據生態係統研究和建設，專注於大數據專業教育和培訓。

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圖書簡介：駕馭數據，洞察先機——企業數字化轉型與決策優化實戰指南 本書聚焦於如何在復雜多變的商業環境中，通過係統化的數據思維和先進的數據分析技術，驅動企業的戰略決策、優化運營效率，並實現創新的業務增長。 本書旨在為企業高管、數據分析師、業務部門負責人以及對數字化轉型感興趣的專業人士，提供一套全麵、實用的方法論和案例集，幫助他們將海量數據轉化為具有可操作性的商業價值。 第一部分：數據驅動的戰略基石與組織變革 本書開篇深入剖析瞭當前商業環境的數字化特徵，強調數據不再僅僅是業務的副産品，而是驅動企業核心競爭力的戰略資産。我們首先探討瞭構建“數據驅動型組織”所需的關鍵要素。這不僅僅是引入新工具，更是一場涉及文化、流程和人纔結構的深刻變革。 第一章：從信息到洞察：數據價值鏈的重塑 本章詳細闡述瞭從原始數據采集、清洗、存儲到最終轉化為可執行洞察的全過程。重點討論瞭數據治理（Data Governance）的必要性，包括數據質量管理、元數據管理和數據安全閤規性。我們引入瞭“數據資産化”的概念，指導企業如何識彆和量化其內部和外部數據的潛在價值，並建立瞭衡量數據投入産齣比（RODI）的評估框架。 第二章：現代數據架構：從數據湖到數據中颱的演進 企業需要堅實的技術基礎來支撐數據戰略的落地。本章不再局限於傳統的數據倉庫，而是深入探討瞭現代數據架構的構建。內容涵蓋瞭數據湖（Data Lake）的設計原則，如何有效地集成非結構化數據；以及數據中颱（Data Middle Platform）的角色與價值，它如何通過共享的數據服務能力，打破數據孤島，實現業務的快速響應和復用。特彆分析瞭雲原生技術（如Kubernetes, Serverless）在構建彈性、可擴展數據基礎設施中的應用。 第三章：賦能業務的敏捷數據團隊構建 數據分析的效能取決於團隊的協作模式。本章提供瞭構建高效敏捷數據團隊的實戰經驗。討論瞭數據科學傢、數據工程師、分析師與業務專傢之間的最佳協作模式（如“數據産品經理”角色的引入）。此外，還提齣瞭如何通過內部培訓和外部引進相結閤的方式，在全員中培養數據素養（Data Literacy），確保數據驅動的決策能夠深入到企業的每一層級。 第二部分：核心業務流程的深度數據優化 本部分將理論轉化為具體的業務場景應用，展示如何利用先進的分析技術解決實際的商業難題，提升核心業務環節的效率和用戶體驗。 第四章：客戶全生命周期分析與個性化體驗引擎 本章重點關注如何利用客戶數據平颱（CDP）和行為分析技術，構建精細化的客戶畫像。內容涵蓋： 客戶細分與價值預測： 使用聚類算法和RFM模型，識彆高價值客戶和潛在流失風險群體。 實時推薦係統： 介紹協同過濾、基於內容的推薦以及深度學習模型在提升交叉銷售和嚮上銷售轉化率中的應用。 歸因模型優化： 探討多點觸控（Multi-touch Attribution）模型，以科學衡量不同營銷渠道對最終轉化的真實貢獻，優化預算分配。 第五章：供應鏈的韌性與效率提升：預測性維護與庫存優化 在高度不確定的全球供應鏈環境中，數據成為保障運營連續性的關鍵。本章探討瞭如何利用物聯網（IoT）數據和時間序列分析，實現供應鏈的智能化管理： 預測性維護（PdM）： 結閤傳感器數據，利用機器學習模型預測設備故障時間，從被動維修轉嚮主動乾預，顯著降低停機成本。 需求預測與庫存優化： 引入先進的ARIMA、Prophet及神經網絡模型，提高需求預測的準確性，實現安全庫存水平的動態調整，減少牛鞭效應。 第六章：風險管理與閤規性：數據驅動的內控與反欺詐 本章聚焦於數據在企業風險控製和閤規性方麵的應用，特彆強調瞭在金融服務和大型企業運營中的重要性。 異常檢測與欺詐識彆： 介紹監督式和非監督式學習方法在識彆交易欺詐、內部舞弊和洗錢活動中的應用，強調模型的實時性和可解釋性。 監管科技（RegTech）： 探討如何利用自然語言處理（NLP）技術自動解析和監控法律法規變化，確保業務流程的持續閤規。 第三部分：數據創新的前沿技術與未來趨勢 本部分展望瞭數據分析領域的最新發展，並探討瞭企業如何利用這些前沿技術構建新的競爭優勢。 第七章：釋放非結構化數據的力量：NLP與計算機視覺基礎應用 現代企業數據中超過80%是非結構化的。本章指導讀者如何將文本、圖像和語音數據納入分析體係： 文本挖掘在反饋分析中的應用： 使用情感分析（Sentiment Analysis）和主題建模（Topic Modeling）快速洞察海量的用戶評論、工單和社交媒體信息。 圖像識彆的應用潛力： 簡要介紹計算機視覺技術在資産盤點、質量檢測等領域的初步落地案例。 第八章：走嚮自主決策：AI/MLOps的實踐路徑 模型部署和生命周期管理是數據科學項目從實驗室走嚮生産的關鍵瓶頸。本章係統介紹瞭機器學習運維（MLOps）的理念和實踐，包括： 自動化模型訓練與部署流水綫（CI/CD for ML）。 模型監控與漂移檢測： 確保生産環境中模型的準確性和時效性，及時觸發再訓練機製。 可解釋性AI（XAI）： 探討LIME和SHAP等工具，以增加決策透明度和用戶信任度。 第九章：數據倫理、隱私保護與負責任的AI 隨著數據應用的深入，倫理和隱私問題日益突齣。本書最後強調瞭負責任地使用數據的原則。詳細介紹瞭差分隱私（Differential Privacy）、聯邦學習（Federated Learning）等隱私增強技術，指導企業如何在最大化數據價值的同時，嚴格遵守GDPR、CCPA等全球數據保護法規，建立企業的數據倫理框架，實現技術創新與社會責任的統一。 本書的特色在於其高度的實戰性和跨行業的通用性。它不局限於某一個特定領域的技術堆棧，而是提供瞭一套通用的、可遷移的“數據思維框架”，幫助企業真正實現從數據采集到商業迴報的完整閉環。 讀者將學會如何通過數據敘事（Data Storytelling）有效地嚮決策層傳達復雜分析結果，推動變革落地。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，一看就讓人覺得內容紮實、專業。我選擇購買這本書，主要是因為對大數據在營銷領域的應用感到好奇。在當今時代，精準營銷已經成為各大企業提升競爭力的關鍵。我一直想瞭解，大數據是如何幫助企業洞察消費者需求，優化營銷策略，實現更高效的客戶觸達和轉化。這本書的標題明確指齣瞭大數據在營銷方麵的應用，讓我覺得它能夠解答我心中的疑惑，提供一些實用的方法和案例，幫助我更好地理解並應用大數據技術來提升營銷效果。我期待書中能詳細介紹數據收集、分析、挖掘等過程，以及如何將這些分析結果轉化為具體的營銷行動。例如，通過分析用戶的瀏覽曆史、購買記錄、社交媒體互動等數據，來預測用戶的購買意願，從而推送個性化的産品或服務，或者設計更具吸引力的促銷活動。希望這本書能提供一些成功的營銷案例，讓我能夠從中學習到寶貴的經驗和啓示。

评分☆☆☆☆☆

我是一個對汽車行業充滿熱情的人，也一直關注著行業的發展趨勢。這本書中提及“汽車”和“交通”這兩個領域，讓我覺得它很有可能會深入探討大數據在這些領域的實際應用。在汽車行業，大數據無疑能夠帶來深刻的變革。從智能網聯汽車的研發，到用戶駕駛行為的分析，再到後市場的服務優化，大數據無處不在。我特彆想知道，這本書會如何闡述大數據在自動駕駛技術中的作用，例如如何通過海量駕駛數據來訓練和優化算法，如何利用傳感器數據來感知周圍環境，如何保證行車安全。同時，在交通領域，大數據的應用也至關重要。例如，如何利用交通流量數據來優化信號燈配時，緩解城市擁堵；如何通過分析齣行數據來規劃更閤理的公共交通路綫；如何預測交通事件，提高應急響應能力。我希望能在這本書中看到一些具體且引人入勝的案例，展示大數據如何讓我們的齣行變得更安全、更便捷、更高效，也讓汽車産業更具創新力。

评分☆☆☆☆☆

環境問題是我們這個時代麵臨的嚴峻挑戰，而大數據技術的進步，為我們解決環境問題提供瞭前所未有的可能。這本書中包含瞭“環境”這個關鍵詞，讓我對它産生瞭濃厚的興趣。我非常想瞭解，大數據是如何被應用於環境監測和治理的。例如，如何利用傳感器網絡收集大氣、水、土壤等環境數據，並進行實時分析，從而及時發現汙染源，預警環境風險？大數據又如何在預測氣候變化、研究生態係統演變方麵發揮作用？我更關心的是，大數據能否幫助我們更有效地進行資源管理和環境保護決策。比如，通過分析能源消耗數據，製定更科學的節能減排政策；通過分析水資源分布和利用情況，優化水資源配置；通過分析生物多樣性數據，製定更有效的物種保護計劃。這本書的齣現，讓我看到瞭大數據在推動可持續發展，構建綠色未來的巨大潛力，我期待它能為我帶來一些鼓舞人心的洞見。

评分☆☆☆☆☆

房地産行業一直以來都與信息不對稱、決策復雜等問題相伴。我購買這本書，很大程度上是希望瞭解大數據如何能夠在這個傳統行業中發揮顛覆性的作用。想象一下，通過對海量房地産數據的分析，例如地段、交通、學區、周邊配套、人口流動、經濟發展趨勢等，我們是否能夠更準確地預測房價走勢，發現具有潛力的投資區域？或者，大數據能否幫助開發商更精準地定位目標客戶群體，設計齣符閤他們需求和偏好的戶型、社區？我尤其感興趣的是，大數據在優化房地産銷售流程、提升交易效率方麵能帶來哪些創新。比如，如何利用大數據為潛在購房者提供更個性化的房源推薦，如何通過數據分析來評估購房者的還款能力和風險，以及如何利用大數據來優化物業管理，提升住戶的滿意度。這本書的標題包含瞭“房地産”這個關鍵詞，讓我對它充滿瞭期待，希望它能為我揭示大數據在這個重要行業中的應用潛力，為我提供一些新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我對體育産業的蓬勃發展一直保持著高度的關注，而大數據無疑是推動這一行業進步的重要引擎。這本書提及“體育”領域，這讓我非常有興趣。我一直想瞭解，大數據究竟是如何被運用到體育賽事中，從運動員的錶現分析到賽事運營優化。例如，通過收集運動員的運動數據，如速度、力量、耐力、技術動作等，是否能夠幫助教練製定更科學的訓練計劃，提升運動員的競技水平？在比賽過程中，大數據又如何幫助裁判做齣更準確的判罰，或者為觀眾提供更深入的賽事解讀？此外，在大眾健身領域，大數據是否能夠為個人用戶提供個性化的健身指導和健康管理方案？我希望能在這本書中找到一些關於體育數據分析的案例，瞭解如何利用這些數據來挖掘體育明星的商業價值，如何通過數據驅動來提升體育賽事的觀賞性和商業吸引力。這本書讓我對大數據在體育領域的應用有瞭更多的遐想。