大數據與新媒體運營 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉珊 著

圖書標籤:

• 大數據
• 新媒體
• 運營
• 數字營銷
• 社交媒體
• 內容營銷
• 數據分析
• 傳播學
• 互聯網
• 營銷策略

齣版社： 中國傳媒大學齣版社

ISBN：9787565718731

版次：1

商品編碼：12210925

包裝：平裝

叢書名： 網絡與新媒體專業“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：237

字數：285000

正文語種：中文

內容簡介

　　大數據在近年來成為傳媒産業的熱點與焦點，引發廣泛關注。
　　《大數據與新媒體運營》作為網絡與新媒體係的專業教材，從大數據與新媒體運營之間的聯係齣發，闡述大數據在媒體運營中的運用與影響。
　　《大數據與新媒體運營》作為第1本完全從新媒體運營角度解讀大數據的教材，《大數據與新媒體運營》重點新媒體機構的大數據體係建構、數據挖掘基本模式、內容運營與大數據的運用、大數據與新媒體的營銷、大數據與新媒體的傳播效果測評、大數據與新媒體的産品設計及商業模式構建等角度齣發。在論述過程中。
　　《大數據與新媒體運營》包含瞭大量的例如榖歌、百度、淘寶等實際案例的分析。

內頁插圖

目錄

第一章 從新媒體運營的角度解讀大數據
第一節 大數據的概念與內涵
第二節 大數據與新媒體運營之間的關係

第二章 新媒體運營的數據處理體係
第一節 新媒體數據體係構建的基本過程
第二節 新媒體運營中的大數據挖掘及數據體係搭建案例

第三章 大數據與新媒體的內容運營
第一節 新媒體的內容運營
第二節 大數據改變新媒體的內容生産——以數據新聞為例
第三節 大數據改變新媒體的內容運營——集成、分發和交易

第四章 大數據改變瞭新媒體營銷體係
第一節 新媒體環境下大數據加速瞭營銷體係的變革
第二節 數據對於營銷的意義：探知需求的工具
第三節 營銷調研：盡可能準確地探知需求
第四節 消費者洞察：對營銷調研的必要補充
第五節 數據與營銷體係的關聯

第五章 大數據改變消費者研究模式——以用戶畫像為例
第一節 大數據改變瞭營銷傳播中的用戶研究
第二節 用戶畫像的概念和特點
第三節 用戶畫像的方法與核心環節
第四節 用戶畫像的具體案例分析

第六章 程序化廣告：大數據改變營銷策劃與媒體購買
第一節 程序化廣告的核心概念
第二節 程序化購買的實現方式與基本流程
第三節 程序化廣告的發展曆程及現狀
第四節 程序化廣告的發展趨勢和方嚮

第七章 大數據在新媒體營銷中的應用案例
第一節 大數據幫助營銷者重新定義消費者——百度營銷案例
第二節 大數據幫助營銷者優化廣告創意與策劃——社交數據挖掘
第三節 新媒體營銷的機構案例：大數據與榖歌的廣告營銷
第四節 新媒體營銷的機構案例：大數據與阿裏媽媽的廣告營銷

第八章 大數據與新媒體的傳播效果測評
第一節 媒介傳播效果的研究方法
第二節 大數據對新媒體內容傳播活動效果測評的影響——以視頻內容為例，

第九章 大數據與新媒體的産品設計及商業模式構建，
第一節 新媒體的産品設計與商業模式．
第二節 大數據對新媒體的産品設計、商業模式構建的影響

《算法之眼：洞察用戶心理的秘密》 內容簡介： 在這個信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量的數據所包圍。而數據的背後，是無數鮮活的個體，他們有著復雜的情感、隱秘的欲望和難以捉摸的行為模式。當技術的力量觸及這些個體，一場深刻的變革便悄然發生。 《算法之眼：洞察用戶心理的秘密》並非一本教你如何堆砌數據、玩轉平颱規則的書。它將帶你走進數據的深層世界，探索隱藏在數字軌跡背後的用戶心理機製。我們將一同揭開算法的麵紗，理解它們是如何通過分析用戶的行為、偏好、甚至情緒，來預測、影響並最終塑造我們的決策。 本書的核心在於“洞察”。我們並非要成為操縱用戶心理的“黑客”，而是要成為理解用戶的“哲學傢”，用科技的工具去窺探人性深處。從推薦係統如何精準捕捉你的喜好，到社交媒體如何利用你的社交關係進行傳播，再到廣告投放如何通過心理學原理擊中你的痛點，《算法之眼》將為你一一剖析。 第一部分：數據的脈搏——用戶行為的數字化密碼 在這一部分，我們將首先建立對用戶行為數據的基本認知。這不僅僅是收集點擊、瀏覽、停留時間等錶層數據，更重要的是理解這些數據背後所承載的意義。 行為的顯性與隱性： 我們將區分用戶在網絡上留下的顯性痕跡（如搜索記錄、購買曆史）和可能被忽略的隱性信號（如頁麵滾動速度、鼠標移動軌跡）。理解這些信號，能夠幫助我們更全麵地描繪用戶畫像。 興趣的演變與遷移： 用戶興趣並非一成不變，它會隨著環境、經曆和社交互動而發生變化。本書將探討如何通過分析用戶行為序列，預測興趣的演變趨勢，甚至識彆潛在的興趣遷移點。 觸達與反饋： 用戶與內容的互動是一個雙嚮過程。我們將分析不同觸達方式（如推送、廣告、自然搜索）對用戶行為的影響，以及用戶反饋（點贊、評論、分享、投訴）所傳遞的深度信息。 時間序列分析在用戶行為中的應用： 用戶的行為數據往往具有時間維度。我們將介紹如何運用時間序列分析方法，識彆用戶的行為周期、爆發點以及潛在的規律性。 第二部分：算法的智慧——解碼用戶心理的數學模型 這一部分是本書的核心，我們將深入探討支撐用戶洞察的算法模型，但並非以枯燥的技術堆砌為主，而是側重於解釋這些算法是如何模擬並理解用戶心理的。 協同過濾與內容過濾： 推薦係統的基石。我們將闡述它們如何基於“物以類聚，人以群分”的原理，以及通過分析內容特徵來發現潛在興趣。重點在於理解它們在捕捉用戶“喜歡什麼”的機製。 深度學習在用戶行為預測中的突破： 從淺層特徵到深層語義，深度學習模型（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、Transformer）如何通過學習用戶行為序列的復雜依賴關係，實現更精準的預測。我們將重點關注它們如何捕捉用戶“下一步會做什麼”的意圖。 情感分析與情緒識彆： 用戶的情感是影響其行為的關鍵因素。本書將介紹自然語言處理（NLP）技術如何從文本、語音甚至圖像中提取用戶的情緒信息，以及這些情緒如何影響其對內容、産品或服務的反應。 圖神經網絡在社交關係分析中的應用： 社交網絡中的用戶行為受到其社交圈的影響。圖神經網絡（GNN）如何分析用戶間的連接關係，識彆意見領袖，預測信息在社交網絡中的傳播路徑。 因果推斷與A/B測試的優化： 很多時候，我們想知道“為什麼”用戶會這樣做，而不僅僅是“他們做瞭什麼”。本書將探討如何利用因果推斷方法，區分相關性與因果性，並通過優化A/B測試設計，更有效地驗證假設。 第三部分：心理的摺射——算法如何影響和塑造用戶 當算法的“眼睛”能夠洞察用戶心理，它便擁有瞭影響和塑造用戶行為的能力。這一部分將聚焦於算法在實際應用中對用戶心理産生的具體影響。 個性化推薦與信息繭房： 為什麼我們總能看到自己喜歡的內容？個性化推薦在滿足用戶需求的同時，是否也讓我們陷入瞭“信息繭房”，限製瞭視野？本書將探討這種雙刃劍效應。 社交媒體的“上癮”機製： 從點贊、評論到通知，社交媒體平颱是如何通過一係列精心設計的機製，利用用戶的多巴胺分泌，從而使其産生依賴性？我們將剖析其中的心理學原理。 廣告投放的精準打擊： 廣告不再是漫無目的的轟炸。算法如何根據用戶的實時心理狀態、潛在需求以及消費習慣，進行精準投放，實現“你正想買，它就齣現”的效果？ 用戶決策的引導與操縱： 在某些場景下，算法的設計可能有意無意地引導用戶做齣特定的決策，甚至可能存在操縱用戶行為的風險。本書將以案例分析的形式，探討如何識彆並警惕這些潛在的影響。 “沉默的大多數”——被算法忽視的聲音： 算法的優化往往基於大多數用戶的行為。那些“沉默的大多數”，他們的需求和偏好是否可能被算法所忽視？如何確保算法的公平性和包容性？ 第四部分：倫理的邊界——算法時代的責任與反思 隨著算法能力的增強，其背後所牽涉的倫理問題也日益凸顯。《算法之眼》不會迴避這些爭議，而是將引發讀者進行深刻的反思。 數據隱私與安全： 用戶數據的收集和使用，如何界定隱私的邊界？如何在利用數據價值的同時，保障用戶的隱私權？ 算法的偏見與歧視： 算法並非天生公正，它們可能因為訓練數據的偏差而産生偏見，導緻對特定群體的不公平對待。如何識彆和消除算法中的偏見？ 透明度與可解釋性： 很多復雜的算法模型如同“黑箱”，其決策過程難以理解。提升算法的透明度和可解釋性，對於建立信任至關重要。 用戶的主體性與賦權： 在算法主導的時代，如何確保用戶依然擁有選擇權和自主性？如何賦權用戶，讓他們能夠更好地理解和控製自己的數字足跡？ 麵嚮未來的算法設計： 麵對算法的挑戰，我們應該如何設計更負責任、更符閤人類價值觀的算法？本書將鼓勵讀者跳齣純粹的技術思維，擁抱跨學科的視角。 《算法之眼：洞察用戶心理的秘密》是一次關於數據、算法與人性的深度探索。它不僅會為你揭示當前數字世界運作的底層邏輯，更將激發你對未來人機交互、信息傳播以及社會發展進行更深入的思考。通過本書，你將學會用“算法之眼”去觀察世界，理解人，並以更審慎、更負責任的態度，參與到這個日新月異的數字時代。 本書適閤誰閱讀： 對用戶行為數據背後的心理機製充滿好奇的普通讀者。 希望提升用戶洞察能力的營銷、運營、産品經理。 對人工智能、大數據在社會應用中的倫理問題感興趣的研究者和學生。 任何希望更深刻理解現代數字世界運作方式的人。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股子“潮”勁兒，深邃的藍色背景加上流綫型的銀色字體，讓人一眼就能感受到它與“新”息息相關。我當初拿到這本書，純粹是因為在書店裏看到它被擺在顯眼的位置，周圍簇擁著一堆關於互聯網營銷、社交媒體策略之類的書籍，而它又顯得格外有份量，那種厚實感似乎預示著內容的深度。翻開第一頁，我就被作者開篇那段關於“數據驅動決策”的論述深深吸引住瞭。他用一種非常生動的比喻，將海量的數據比作未被馴服的野馬，而新媒體運營的精髓，就在於如何駕馭這些野馬，讓它們奔嚮價值的草原。讀下去，你會發現作者並不是那種隻會講空泛理論的學者，他深入淺齣地剖析瞭大數據在用戶畫像構建、內容精準推送、營銷效果評估等方麵的具體應用。尤其是在講到如何利用用戶行為數據分析來優化廣告投放時，作者列舉瞭幾個非常貼近實際的案例，比如某個電商平颱如何通過分析用戶的瀏覽和購買習慣，為用戶推薦個性化的商品，從而顯著提升瞭轉化率。這種接地氣的講解方式，讓我這個對大數據技術有些畏懼的讀者，也覺得茅塞頓開，仿佛自己也掌握瞭一把能夠“點石成金”的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書之後，我帶著一種“看看現在最前沿的東西是什麼樣子”的好奇心翻閱。不得不說，這本書確實給我帶來瞭很多啓發。作者在書中並沒有迴避大數據可能帶來的倫理問題，反而花瞭相當多的筆墨去探討如何負責任地使用數據，以及如何在保護用戶隱私的前提下進行精準運營。這一點讓我覺得非常難得，因為很多技術類的書籍往往隻關注“術”，而忽略瞭“道”。在內容運營方麵，作者提到瞭很多關於“內容分發算法”的原理，雖然沒有過於深奧的技術講解，但足以讓我理解為什麼有些內容會突然爆紅，而有些內容則石沉大海。他將復雜的算法原理用形象的比喻和易懂的邏輯解釋清楚，例如將算法比作一個“內容篩選器”，而這個篩選器的“濾網”就是用戶的行為數據。此外，書中關於“社群運營”的部分也讓我受益匪淺。作者強調瞭構建有粘性的社群對於品牌忠誠度的重要性，並分享瞭如何通過數據分析來識彆社群中的活躍用戶和關鍵意見領袖，以及如何設計互動活動來提升社群的活躍度和參與度。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在這個信息爆炸的時代，光有好的內容是遠遠不夠的，如何讓你的好內容“跑”起來，觸達到最需要它的那群人，纔是真正的挑戰。這本書就恰恰彌補瞭我在這方麵的認知空白。作者在書中花瞭相當大的篇幅去探討“新媒體運營”的策略性層麵，他不僅僅局限於告訴我們“怎麼做”，更重要的是“為什麼這麼做”。他從用戶心理齣發，分析瞭不同社交平颱的傳播機製和用戶偏好，然後將大數據分析的結果巧妙地融入到內容創作和分發策略中。我印象特彆深刻的是關於“內容生命周期管理”的章節，作者提齣瞭一個“數據-內容-互動-再優化”的閉環模型，並詳細解釋瞭如何利用數據監測來判斷內容的錶現，及時調整策略，延長內容的有效傳播時間。書中還穿插瞭一些小技巧，比如如何通過 A/B 測試來選擇最優的標題和配圖，如何利用社交媒體的情感分析來調整溝通的語氣，這些細節都讓我在閱讀時感到十分實用。這本書讓我明白，新媒體運營不再是簡單的“發帖”和“點贊”，而是一項需要數據支撐、策略指導、持續優化的係統工程。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的整體感覺是，它提供瞭一個非常係統且全麵的視角來看待“大數據”與“新媒體運營”的結閤。作者在梳理知識脈絡時做得非常齣色，從宏觀的概念引入，到微觀的具體操作，層層遞進，邏輯清晰。我尤其欣賞作者在講解“用戶行為分析”時所展現齣的細膩之處。他不僅僅停留在“知道用戶做瞭什麼”，而是深入到“為什麼用戶會這麼做”，並由此推導齣更深層次的運營策略。書中關於“轉化漏鬥分析”的部分，我讀瞭很多遍，並且對照自己的實際工作進行瞭思考。作者通過圖示和案例，將復雜的轉化流程可視化，讓我們能夠清晰地看到用戶在哪個環節流失，並針對性地提齣改進方案。這本書並沒有讓我立刻變成一個運營大神，但它確實像一位經驗豐富的嚮導，在我迷茫的時刻指明瞭方嚮，讓我明白瞭在新媒體運營的洪流中，如何運用大數據這艘“導航儀”，纔能更高效、更精準地抵達目標。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書時，我其實對“大數據”這個詞是有一些距離感的，總覺得它離我的實際工作有些遙遠。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者用一種非常親切和具有說服力的方式，將大數據與我們日常的新媒體運營工作緊密聯係起來。他在書中詳細闡述瞭如何利用大數據來洞察用戶的真實需求，如何通過數據來量化內容的效果，以及如何根據數據反饋來優化傳播渠道。我印象最深刻的是關於“用戶細分與個性化推薦”的章節，作者不僅解釋瞭其原理，還提供瞭多種實操方法，例如如何利用用戶標簽進行群體劃分，如何構建推薦模型來提升用戶體驗。這本書的語言風格也非常吸引人，沒有那種枯燥的技術報告的感覺，而是充滿瞭思考和啓發。作者仿佛是一位在數字浪潮中不斷探索的先驅，將他的經驗和思考毫無保留地分享給瞭讀者。讀這本書，我感覺自己不再是被動地接受信息，而是學會瞭如何主動地去挖掘和利用信息，讓我的新媒體運營工作變得更加科學和有效。