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中国大数据应用发展报告No.2(2018) 图书

Annual Report on Development of Big Data Applications in China No.2 (2018)

SSAPID:101-5387-1638-35
ISBN:978-7-5201-3409-5
DOI:
ISSN:

[内容简介] 大数据应用蓝皮书旨在描述当前中国的大数据在相关行业及典型代表企业应用的状况,分析当前大数据应用中存在的问题和制约其发展的因素,并根据当前大数据应用实际情况,从不同视角对其未来发展趋势做出研判。本年度皮书通过总报告、热点篇、案例篇、行业篇四个部分,总结了包括互联网金融、大数据交易和电商大数据等在内的2018年大数据应用的热点问题,并围绕智慧交通,涉及航运、铁路等热点领域进行专题分析和研究。

相关信息

丛书名:大数据应用蓝皮书
编 辑:张苏琴;张萍
出版社:社会科学文献出版社
出版时间: 2018年09月
语 种:汉文
中图分类:TP 自动化技术、计算机技术

 Abstract

 大数据应用蓝皮书编委会

 主要作者简介

 摘要

 序一 构建大数据交易体系迫在眉睫

 大数据应用蓝皮书专家委员会

 序二 中国在大数据发展上具有独特优势

 总报告

  B.1 “数字中国”背景下2018年大数据应用热点与发展趋势

   一 “数字中国”发展历程与进展

   二 “数字中国”背景下大数据的发展状况

   三 中国大数据应用热点聚焦

    (一)应用热点

     1.大数据+金融:让金融服务更精准

     2.大数据交易是数据商业化的命脉

     3.大数据+电商:让零售更智慧

    (二)应用行业——智慧交通

   四 中国大数据应用发展趋势

    (一)从区域大数据、行业大数据应用发展、大数据企业发展角度看趋势

    (二)从大数据应用的技术角度看趋势

    (三)从大数据应用发展的政策环境角度看趋势

 热点篇

  B.2 互联网金融发展与大数据应用

   一 互联网金融发展与大数据应用发展概述

    (一)互联网金融与大数据

    (二)互联网金融行业监管与大数据应用

   二 互联网金融模式创新与大数据应用

    (一)互联网金融2.0——金融科技时代

    (二)互联网金融3.0——区块链时代

   三 互联网金融发展与大数据应用案例总结

    (一)蚂蚁金服简介及大数据应用必要性

    (二)大数据技术在互联网金融企业的运用——以信贷服务为例

    (三)如何运用大数据进行风险控制——网商银行

    (四)蚂蚁金服大数据应用的启示

   四 互联网金融与大数据应用的未来展望

    (一)互联网金融与大数据应用的问题和挑战

     1.缺乏法律规范,需要提高违约成本

     2.虚拟环境下金融风险加大,监管部门需要整合提升

     3.需要打破各机构部门大数据的壁垒,共建社会信用体系

    (二)互联网金融与大数据应用的深度发展

     1.推动互联网金融与大数据技术在风险管理领域不断融合发展

     2.互联网金融的大数据应用结合人工智能技术将成为发展的重要趋势

     3.大数据应用是互联网金融企业保持核心竞争力的重要利器

  B.3 中国大数据交易发展报告

   一 中国大数据交易发展的基础

    (一)大数据产业的发展现状

    (二)大数据交易政策背景

    (三)大数据交易行业标准

   二 中国大数据交易市场现状

    (一)大数据交易商业模式

    (二)大数据交易市场主体

    (三)大数据交易市场规模

   三 中国大数据交易竞争格局

    (一)大数据交易市场的特点

     1.建设数量趋于平缓

     2.政府支持方式有所变化

     3.大数据交易变现形势较为严峻

     4.大数据交易的行业热度有所下降

    (二)大数据交易发展的难点

     1.对个人数据所有权、隐私权的拷问,要求大数据交易更为透明、安全

     2.大数据交易所(中心)发展的内部条件有待完善

     3.大数据交易的技术标准、法律机制仍在进一步探索中

     4.政务数据开放共享,间接冲击了传统的大数据交易

    (三)大数据交易竞争策略

     1.数据交易标准的竞争策略

     2.数据交易规范的竞争策略

     3.数据源接入的竞争策略

     4.数据交易系统的竞争策略

     5.数据交易技术的竞争策略

   四 中国大数据交易趋势展望

    (一)国家产业政策趋势

    (二)交易技术创新趋势

    (三)产业应用需求趋势

  B.4 无界零售下的大数据为产业带来“以旧换新”服务

   一 零售行业的第四次零售革命——无界零售

   二 无界零售使大数据更具有市场

    (一)无人化趋势,数据是大脑

    (二)智能的供应链,聪明的大数据

    (三)你的个性,数据的特性

     1.智能推荐

     2.智能卖场

     3.智能选品

   三 大数据推动实体经济升级换代

    (一)制造业

    (二)农业

 案例篇

  B.5 数据挖掘:数据时代下的国美零售

   一 国美大数据中心

   二 国美大数据产品

    (一)提升用户体验

     1.智能客服系统

     2.智能搜索

    (二)精准化营销

     1.智能画像:已建成小区洞察系统、用户洞察系统

     2.智能推荐

    (三)决策分析

     1.营销罗盘

     2.运营参谋

   三 大数据助力国美新零售体系的构建

  B.6 人人车:大数据是汽车交易变革的驱动力

   一 二手车市场机遇与挑战并存

    (一)国家政策倾斜力度加大

    (二)消费升级为需求端扩容

    (三)行业升级呼唤自我变革

   二 大数据为行业变革带来强劲驱动

    (一)二手车电商迅速兴起

    (二)行业转型的底色是“大数据”

   三 二手车大数据应用案例

    (一)智能调度,高效执行

    (二)深度学习,极速锁定

    (三)用户画像,全面洞察

    (四)有的放矢,精准营销

   四 大数据视域下汽车行业的前景预测

  B.7 泽传媒:领跑标准化数据研究,助推媒体融合发展

   一 广电行业的发展背景与现状

   二 泽传媒大数据产品

    (一)全媒体传播指数产品

    (二)新媒体大数据监测与专业分析研究平台

     1.爬虫引擎

     2.数据管理分析

    (三)数据应用产品

     1.观众洞察

     2.竞品分析

     3.泽传媒移动传播大数据聚合平台

   三 传统电视媒体借助大数据促媒体融合快速发展

    (一)广东广播电视台借助全媒体大数据考核服务加快频道频率媒体融合速度

    (二)贵州广播电视台新闻中心官方微信借助新闻大数据分析服务关注度直线上升

    (三)深圳卫视多档季播综艺栏目通过社交大数据与粉丝形成零距离互动

    (四)2018年全国两会省级台新闻移动传播百花齐放,不断推进全媒体大数据领域繁荣发展

   四 机遇与挑战并存的大数据时代

  B.8 大数据是媒体走向深度融合的驱动力

   一 以大数据为核心的全媒体平台

   二 媒体数据池:基础大数据平台

    1.全媒体采集系统

    2.分布式存储系统

    3.分布式计算系统

    4.分布式检索系统

    5.文本分析挖掘系统

   三 以媒体大数据应用重构“策、采、编、发、评”流程

    (1)新闻稿件素材与线索平台

    (2)新媒体聚合发布平台

    (3)新闻传播分析平台

    (4)用户数据分析平台

    (5)主题报道影响力平台

    (6)全媒体绩效考核平台

    (7)数据可视化展示系统

   四 结语

  B.9 AI+教育:大数据赋能下的全新赛道

   一 教育行业发展现状及趋势分析

    (一)教育培训业现状

     1.传统教育难以翻越的“三座大山”

     2.互联网教育的崛起

    (二)中国英语学习市场的现状

    (三)人工智能开启教育新纪元

   二 人工智能的发展轨迹及应用场景

    (一)人工智能(Artificial Intelligence,AI)

    (二)机器学习(Machine Learning,ML)

    (三)深度学习(Deep Learning,DL)

    (四)“AI+教育”的应用场景

   三 DT时代的互联网教育

    (一)市场环境

    (二)用户的需求和学习习惯

     1.自主学习和移动化学习

     2.游戏化学习

     3.个性化学习

   四 流利说——大数据赋能“人工智能+教育”的样本

    (一)流利说的核心技术

    (二)旗舰App英语流利说

     1.用户画像

     2.两大功能模块

     3.明星用户

     4.专家反馈

   五 AI英语老师驱动教育变革实例

    (一)“懂你英语”——实现教育的高性价比和个性化服务

    (二)“与AI同行”——引领公益教育新范式

   六 总结及展望

  B.10 小赢科技——大数据构建智慧金融生态

   一 用智慧金融生态服务实体经济

   二 小赢科技——以技术重塑个人金融体验

   三 小赢科技金融合作生态

   四 小赢科技的大数据创新应用

    (一)WinSAFE智赢风控体系

     1.数据引擎

     2.反欺诈模型

     3.信用价值模型

     4.WinSAFE智赢风控体系的基础支持

     5.打造智能、敏捷、专注、精准的行业最高标准

     6.小赢科技风控体系的独到之处

    (二)WinAGILE轻赢产品开发体系

    (三)大数据时代的人工智能应用

   五 小赢大数据驱动下的创新产品小赢卡贷

  B.11 高德:交通大数据让出行更智慧便民

   一 交通数据问题及行业现状

   二 高德地图在行业中的应用

   三 高德大数据在交通路径领域中的应用

    (一)实时路况信息发布

     1.出行信息服务

     2.客流交通出行诱导服务

     3.户外智能LED诱导屏

    (二)优化导航产品——反补地图数据

   四 高德大数据在分析决策中的应用

    (一)交通运行监测

     1.路网运行监测平台

     2.交通信息服务系统

     3.公共信息服务平台

     4.交通事件处理系统

    (二)城市拥堵研究

     1.拥堵分析

     2.拥堵的解决

    (三)出行行为分析——导航轨迹/OD分析

     1.导航轨迹交通流量

     2.通过导航OD,发现热点出行目的地

     3.跨城出行吸引

     4.跨城通勤

    (四)智慧公共交通——绿色便捷

     1.公共交通大数据

     2.智慧公交管理新模式

     3.智慧公交运营新模式

    (五)城市交通分析报告——权威发布

   五 高德地图未来发展方向

 行业篇

  B.12 铁路行业大数据的应用和发展

   一 中国铁路大数据的来源、构成和特点

   二 国外铁路大数据研究与应用现状

    (一)欧洲铁路

    (二)美国铁路

    (三)日本铁路

   三 中国铁路大数据研究与应用现状

   四 中国铁路大数据应用总体设计

    (一)大数据基础设施体系

    (二)大数据汇集体系

    (三)大数据资产体系

    (四)大数据治理体系

    (五)大数据分析体系

    (六)大数据应用体系

   五 中国铁路大数据安全保障体系

    (一)用户访问安全技术

    (二)数据安全技术

    (三)网络传输安全技术

    (四)综合安全技术

   六 铁路大数据典型应用场景

    (一)旅客画像和客运产品画像

    (二)旅客客流及客运市场预测

    (三)客运产品策划

    (四)客票精准营销

    (五)用户等级风控

   七 铁路大数据实施及展望

  B.13 航运大数据的应用现状及其发展趋势

   一 航运与大数据的概念

   二 航运大数据

   三 航运大数据的特点与分类

   四 航运大数据的发展现状

    1.航运企业应用大数据的现状

    2.航运监管服务部门的大数据应用现状

    3.第三方服务企业的大数据应用现状

    4.基于大数据的航运电商服务平台

   五 航运大数据面临的问题与挑战

   六 大数据对航运业的影响分析与未来展望

  B.14 医疗大数据下的用药行为分析及医疗质量评价研究

   一 研究背景

   二 基于医疗大数据的用药行为分析

   三 基于医疗大数据的医疗质量评价

   四 结语

 皮书数据库阅读使用指南

大数据应用蓝皮书由中国管理科学学会大数据管理专委会、国务院发展研究中心产业互联网课题组和上海新云数据技术有限公司联合组织编撰,是国内首本研究大数据应用的蓝皮书。该蓝皮书旨在描述当前中国的大数据在相关行业及典型代表企业应用的状况,分析当前大数据应用中存在的问题和制约其发展的因素,并根据当前大数据应用实际情况,从不同视角对其未来发展趋势做出研判。本书总结了包括互联网金融、大数据交易和电商大数据等在内的2018年大数据应用的热点问题,并围绕智慧交通,涉及航运、铁路等热点领域进行专题分析和研究。