前言

 序言 大力推动传统出版业数字化数据化转型

 后记 学术著作与学术尊严

 案例部分作者名单

 附录

 第一章 传统出版业现有数据状况

  第一节 传统出版业数据类型

   一 内容数据

   二 发行数据

   三 印刷复制数据

   四 进出口数据

   五 版权数据

   六 出版物元数据

   七 出版业网站数据

  第二节 传统出版业数据规模

   一 内容数据量的计算方法*

   二 出版业年度内容数据量——以2016年为例

    1.2016年全国出版书刊报数据量总计10.31PB

    2.2016年平均每册（份）书刊报内容的数据量

     （1）图书平均每本内容数据量为430KB

     （2）期刊平均每册内容数据量为316.60KB

     （3）报纸平均每份内容数据量为169.14KB

    3.2016年新出版的书刊报内容数据量（不含复本数）为0.32TB

     （1）图书内容数据量（不含复本数）为205.03GB

     （2）期刊内容数据量（不含复本数）为59.07GB

     （3）报纸内容数据量（不含复本数）为61.13GB

    4.2016年度每家出版社平均出版图书内容数据量为0.35GB

    5.全国大型出版集团2014年度出版图书内容数据量*

     （1）排名前三的出版集团2014年总数据量

     （2）排名前三的出版集团2014年新出图书（不含复本数）数据量

   三 最近十年全国出版业累计出版书刊报内容数据量

    1.2007～2016年，全国平均每种（份）书刊报数据量分别为417.97KB、316.60KB和221.10KB

    2.2007～2016年，全国累计书刊报数据量（不含复本数）为2.87TB

    3.2007～2016年全国累计书刊报数据量（含复本数）为128.58PB

   四 其他相关数据量

    1.发行数据量

     （1）2016年度发行数据

     （2）2007～2016年累计发行数据

    2.印刷复制数据

    3.进出口数据量

    4.版权数据量

    5.出版物元数据

    6.出版业网站数据

  第三节 传统出版业数据利用

   一 宏观统计

   二 趋势分析

   三 选题策划

   四 营销发行

  补充知识：数据存储单位

 第二章 互联网等新兴产业大数据状况

  第一节 大数据主要类型

   一 用户行为数据

   二 用户消费数据

   三 用户地理位置数据

   四 机器和传感器数据

   五 互联网金融数据

   六 用户社交等UGC数据

  第二节 大数据规模

   一 全球数据量

   二 全球大数据市场规模

   三 中国数据量

   四 中国大数据市场规模

  第三节 大数据利用

   一 趋势预测

   二 产品优化

   三 领域应用

    1.电商行业

    2.金融行业

    3.交通领域

     （1）交通大数据市场状况

     （2）交通大数据应用案例——滴滴出行

    4.政府部门

    5.医疗领域

  补充知识：大数据相关概念

 第三章 传统出版业与互联网等新兴产业的数据特征

  第一节 传统出版业数据特征

   一 内容数据居多

   二 以静态数据为主

   三 数据结构相对统一

   四 数据知识属性高

  第二节 互联网大数据特征

   一 海量的数据规模

   二 快速的数据流转

   三 多样的数据类型

   四 价值密度低

   五 数据真实性

  第三节 传统出版业数据与互联网大数据特征比较

   一 数据规模比较

   二 数据真实性比较

   三 数据类型比较

   四 数据时效性比较

   五 数据用途比较

   六 数据产生方式比较

   七 用户信息掌握程度比较

  补充知识：大数据发展前景

 第四章 大数据对传统出版业的冲击

  第一节 互联网带给传统出版业的深刻影响

   一 用户创作内容

   二 内容的碎片化

   三 传播的去中心化

   四 开放性与开源性

   五 交互性与社交化

   六 阅读习惯及方式发生改变

  第二节 大数据对传统出版业的冲击

   一 出版理念：以读者为核心VS以作者为核心

   二 内容分发：个性化推送VS无差别传播

   三 产品形态：聚合关联VS内容封装

   四 阅读行为：可获取VS难以获取

  第三节 大数据对出版业内容生产与营销方式的影响

   一 内容推送精准化

   二 产品使用社交化

   三 用户需求驱动产品迭代

   四 知识内容的服务化

  补充知识：大数据实施流程

   一 大数据实施流程

    （一）需求分析

    （二）数据采集

     1.数据采集过程的特点

     2.数据源

     3.数据采集技术

    （三）数据清洗

     1.定义

     2.过程

    （四）数据存储

    （五）数据分析

     1.大数据分析过程的特点

     2.大数据分析的思路

     3.常用大数据分析方法

     4.大数据分析技术的突破点

    （六）数据计算（数据挖掘）

     1.数据类型、分析目标的确认

     2.算法模型的选择

    （七）数据展现

     1.数据展现的重要性

     2.数据可视化的图表类型

     3.面向大数据主流应用的数据展现技术

    （八）指导决策及优化产品

     1.指导决策

     2.指导产品优化

 第五章 国家积极推动传统出版业进入大数据时代

  第一节 国家政策积极推动

   一 大数据体系建设成为“十三五”出版业发展的重点

   二 数字化转型升级与融合发展政策助推大数据技术与出版业相融

  第二节 财政支撑保障到位

   一 文化产业专项资金

    1.专项资金在投入金额上多年保持较高水平

    2.专项资金是“扶强扶优”而非“扶贫扶弱”

   二 国有资本经营预算资金

  第三节 项目带动作用显著

   一 重点促进出版业融合发展和数字化转型升级

   二 切实保障新闻出版产业改革政策落实生效

    1.推动新闻出版业数字化转型升级

    2.推动传统出版和新兴出版融合发展

    3.推动“大数据”“互联网+”“三网融合”等政策的实施

   三 新闻出版大数据应用工程

  第四节 相关标准及时出台

   一 以ISLI/MPR标准为支撑的元数据

   二 以CNONIX标准为支撑的“出版发行数据”

  补充知识：数字出版转型示范单位

 第六章 出版业及相关新兴业态在大数据时代的应对尝试

  第一节 大数据技术应用案例总体分析

   一 大数据技术应用案例总览

   二 传统出版业应用特点：基于存量资源的大数据应用

    1.人民出版社：“党员小书包”大数据平台应用

    2.知识产权出版社：中国知识产权大数据与智慧服务系统DI InspiroTM

   三 新兴业态应用特点：基于知识服务的大数据应用

    1.知乎：社会化问答社区案例

    2.罗辑思维：知识服务平台案例

  第二节 传统出版业大数据技术应用实践

   一 人民出版社：“党员小书包”大数据平台

    （一）总体概况

     1.“党员小书包”简介

     2.“党员小书包”大数据平台概述

     3.平台整体组成

     4.环境需求

    （二）数据采集方面的大数据应用

     1.数据源

     2.APP端用户行为数据采集

     3.采集流程

     3.后台业务数据采集

    （三）数据清洗

     1.数据规范

     2.数据纠错

     3.数据排重

    （四）数据存储

     1.存储方案

     2.存储步骤

    （五）数据分析和加工算法

     1.分析方法

     2.数据加工算法

    （六）数据挖掘

    （七）数据展现

     1.APP使用行为分析

     2.总体应用分析报表

     3.机构及个人画像

   二 知识产权出版社：中国知识产权大数据与智慧服务系统建设案例

    （一）行业背景

     1.行业特征

     2.业务特征

     3.应用背景

     4.核心方案

     5.应用效果

    （二）大数据技术的具体应用情况

     1.业务需求及场景

     2.数据采集

     3.数据清洗

     4.数据存储

     5.数据分析

     6.大数据检索引擎

     7.系统展现

     8.解决问题

   三 人民法院出版社：法信大数据平台案例

    （一）法律大数据产品的行业背景和特征

    （二）法律大数据产品的业务特征和应用场景

    （三）“法信”平台简介和应用效果

    （四）“法信”平台具体应用情况

     1.业务需求和场景

     2.平台的核心功能

     3.平台的数据采集和加工

     4.平台的数据应用与推送

     5.平台的数据展示与效果

   四 社科文献出版社：运用大数据思维，从出版“小数据”做起

    （一）社会科学文献出版社及其数字出版

     1.基本情况及业务范围

     2.重点产品及目标用户

     3.数据资源积累与利用现状

    （二）大数据在智库类数据库产品建设中的应用分析

     1.智库研究的特征与痛点

     2.大数据与智库类数据库产品建设的结合点

    （三）应用案例

     1.具体业务需求场景

     2.运用大数据的具体情况

     3.运用大数据的效果

   五 皖新传媒：AI学智慧教育平台

    （一）概况介绍

    （二）中小学教育大数据需求背景

     1.教育行业发展情况

     2.教育大数据技术趋势

     3.智能+大数据——K12教育的新拓展方向

    （三）大数据案例具体应用情况

     1.业务需求、功能概览、场景描述

     2.数据采集

     3.数据转换及清洗

     4.数据存储

     5.数据分析

     6.数据挖掘

     7.数据展现及平台应用结果数据分析

  第三节 新兴业态大数据技术应用案例

   一 网络文学用户行为分析案例

    （一）纵横小说案例概述

     1.行业特征

     2.应用背景

     3.核心方案

    （二）大数据案例具体应用情况

     1.业务需求

     2.场景描述

     3.业务需求的实现路径

     4.环境需求

     5.数据采集环节

     6.数据清洗过程中用到的方法及技术

     7.数据存储方案、技术及实现步骤

     8.数据分析方法

     9.数据展现形式

   二 中国知网大数据出版实践案例

    （一）大数据出版概述

    （二）大数据出版框架

     1.海量多维多源内容资源采集

     2.分布式云加工平台

     3.内容资源加工存储中心

     4.运营产品云存储中心

     5.内容资源发布服务云平台

     6.学习社区

    （三）出版资源大数据

     1.数据采集

     2.数据处理

     3.数据存储

     4.算法模型

     5.数据展示

    （四）用户行为大数据

     1.数据采集

     2.数据存储

     3.算法模型

     4.应用案例

     5.应用场景

     6.数据展示

    （五）大数据云服务系统

     1.数据云存储

     2.大数据运营云系统

     3.可视化运维

   三 “壹学者”移动学术科研服务平台案例

    （一）行业及业务特征

     1.行业特征

     2.业务特征

     3.应用背景

     4.核心方案

     5.应用效果

    （二）“壹学者”案例中大数据具体应用情况

     1.业务需求

     2.功能描述

     3.实现路径

     4.环境需求

    （三）数据采集

     1.数据源

     2.采集技术

    （四）数据清洗方法

     1.清洗规则

     2.清洗步骤

     3.清洗技术

    （五）数据存储方案、技术

     1.存储方案

     2.存储技术

    （六）数据分析方法及技术

     1.“壹学者”大数据分析与挖掘方法

     2.使用技术

     3.实现步骤

    （七）大数据运用效果

     1.通过数据可视化，助力学者进行科学决策

     2.通过数据挖掘及分析，助力刊社展开学术评价

     3.构建基于社交平台的专业知识传播及服务

   四 咪咕数媒“咪咕阅读”大数据平台案例

    （一）业务概述

     1.公司及业务简介

     2.行业特征

     3.业务特征

     4.具体应用场景

     5.用户群体特征

    （二）咪咕阅读的大数据应用情况

     1.业务需求及场景描述

     2.数据采集环节的大数据应用

     3.数据清洗方法及技术

     4.数据存储方案及技术

     5.数据分析方法

     6.数据挖掘应用情况

     7.数据展现

   五 知乎——知识服务先行者

    （一）知乎的发展定位及对“知识”的定义

    （二）知乎打造品牌的方法

    （三）知乎对内容质量的把控

    （四）知乎判断用户在某话题领域权重的方式

    （五）知乎的知识结构化处理

    （六）知乎社区的运营

    （七）优秀回答者的确定及分成标准

    （八）知乎的选题依据和出版初心

   六 罗辑思维——用新技术重新生成知识

    （一）“智能内容”的具体含义

    （二）判断产品“极致”的具体标准

    （三）罗辑思维对用户数据和产品内容数据的分析

    （四）“知识专栏”的用户数据利用

    （五）罗辑思维判断用户潜在知识需求和付费意愿的方式

     1.“服务性”是最重要的产品诉求之一

     2.是否提供了知识增量

     3.对内容的提纯

     4.重视交付感

     5.重视效率

     6.为用户赋能

    （六）罗辑思维的核心竞争力

    （七）罗辑思维对出版业开展知识服务的建议

  第四节 与内容产业相关的大数据技术应用案例

   一 百度信息流——决战AI时代

    （一）公司及业务简介

    （二）百度信息流产品概览

    （三）大数据在信息流产品中的应用

    （四）大数据应用效果

   二 互联网诉讼服务平台大数据实践案例

    （一）行业背景及业务特征

     1.行业特征

     2.无讼诞生背景

     3.业务特征

    （二）核心方案

     1.核心组件介绍

     2.数据采集

     3.数据解构

     4.数据挖掘

    （三）大数据应用效果

   三 塔防类网页游戏产品分析中的用户数据分析应用

    （一）行业特征

     1.游戏行业特征

     2.游戏业务特征

     3.游戏数据应用流程

    （二）数据采集与存储

     1.数据源

     2.数据采集

     3.数据储存

     4.数据清洗

    （三）数据分析

     1.游戏项目组的数据分析

     2.游戏发行部门的数据分析

     3.游戏运营部门的数据分析

    （四）数据挖掘

    （五）数据标准模型

   四 学生试题推荐系统中的大数据应用

    （一）总体概况

     1.行业特征及应用背景

     2.魔方格实现方案

     3.魔方格平台组成架构

     4.软硬件环境

    （二）数据采集

     1.数据源

     2.数据采集方式

    （三）数据存储

     1.存储方案

     2.存储技术

    （四）数据分析和加工

     1.核心目的

     2.实现方案及步骤

  补充知识：大数据常用工具及算法

   一 大数据常用工具

   二 大数据常用算法

 第七章 大数据时代出版业的发展思考与建议

  第一节 政府层面：加强新兴出版监管

   一 新兴出版平台监管现状

    1.管理存在空缺

    2.职业资格制度有待完善

   二 改善新兴出版监管现状的建议

    1.修订现有出版行政管理制度

    2.通过年检等手段，规范新兴出版管理

    3.倡导新兴出版单位自主管理，推动行业自律

    4.强化新兴出版行业从业资格管理

    5.通过布码技术加强内容监管

    6.推进特殊管理股制度，坚持正确导向

  第二节 行业层面：切实转变思路

   一 探索转型升级之路，始终坚持把社会效益放在首位

   二 推进“一把手”工程，重视整体战略转型

   三 加快跨界融合，延伸出版产业链

   四 弱化出版物形态，积极探索知识服务模式

   五 引进新型人才，建立市场化薪酬机制

   六 鼓励内部竞争，形成优胜劣汰机制

   七 鼓励大胆尝试，健全容错机制

   八 激发内在动力，引入资本机制

  第三节 企业层面：以需求为导向理性应对大数据

   一 要理性看待大数据

    1.客观认识大数据及其价值

    2.正确看待大数据技术应用中面临的问题和未来

   二 小数据亦有其用武之地

    1.大数据时代的小数据

    2.从乐高公司战略转型看小数据的作用

   三 出版单位要明确需求，量体裁衣

 写在后面的话 坚守与变革——一个值得思考的问题