大數據優秀産品案例—（大數據優秀産品和應用解決方案案例係列叢書（2017-2018年）） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 案例分析
• 應用解決方案
• 行業應用
• 技術創新
• 數字化轉型
• 商業智能
• 數據挖掘
• 2017-2018

店鋪： 人民齣版社旗艦店

齣版社： 人民齣版社

ISBN：9787010193175

商品編碼：28689061575

齣版時間：2018-04-30

 

書名：大數據優秀産品案例—（大數據優秀産品和應用解決方案案例係列叢書（2017-2018年））

ISBN：9787010193175

作者：國傢工業信息安全發展研究中心 編

齣版社：人民齣版社

齣版日期：2018年5月

開本：正16開

定價：98.00 

重量：0.71

 

 

為貫徹國傢大數據戰略，落實《國務院關於印發存進大數據發展行動綱要的通知》和《大數據産業發展規劃（2016-2020年

 

）》，全麵掌握我國大數據産業發展和應用情況，工業和信息化部辦公廳於2017年10月嚮地方工業和信息化主管部門及央

 

企集團下發瞭《工業和信息化部辦公廳關於組織開展2017大數據優秀産品和應用解決方案徵集活動的通知》（工信廳信軟

 

函〔2017〕568號），在2016年案例徵集工作基礎上繼續在全國開展大數據優秀産品和應用解決方案的徵集活動。經過四十

 

餘位業內專傢三輪嚴格評審，從31個省、自治區、直轄市申報的1055個有效案例中遴選齣瞭100個優秀案例。

本套係書籍是

 

上述100個優秀案例的匯編，共分為大數據優秀産品案例和大數據優秀應用解決方案案例兩大類共三本。本書為大數據産品

 

入圍的優秀案例匯編，較為全麵的展示瞭國內大數據企業在産品方麵的技術突破、産品架構和推廣成效。編者希望通過這

 

種展示方式，為相關地區、行業、企業發展和應用大數據提供有益的藉鑒和思考，切實推動大數據與實體經濟深度融閤，

 

促進“政、産、學、研、用”深度閤作。

本書可為政府部門、行業企業、科研機構及從事大數據政策製定。

 

《洞悉未來：大數據驅動的商業革新與創新實踐》 在信息爆炸的時代，數據已不再是簡單的記錄，而是驅動商業決策、産品研發乃至社會進步的核心引擎。海量數據的匯聚與分析，催生瞭前所未有的商業機遇與技術變革。《洞悉未來：大數據驅動的商業革新與創新實踐》一書，正是為瞭係統梳理並深入剖析這一變革浪潮中湧現齣的傑齣案例與前沿解決方案而精心編撰。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解大數據如何在不同行業、不同場景下落地生根，並最終轉化為實實在在的商業價值和創新優勢。 本書的內容絕非泛泛而談，而是聚焦於“實”，即那些已被驗證、被市場認可的優秀産品和應用解決方案。我們深入挖掘瞭2017年至2018年間，大數據領域最具代錶性和前瞻性的實踐案例，力求展現大數據技術從概念走嚮落地的全過程，以及其所帶來的深刻影響。 第一部分：大數據驅動的産品創新與迭代 在這一部分，我們將重點探討大數據如何賦能産品從構思、設計、開發到優化的全生命周期。 精準的用戶畫像與需求洞察： 傳統的産品開發往往依賴於市場調研和經驗判斷，而大數據則提供瞭前所未有的精細化用戶洞察能力。本書將通過一係列案例，展示企業如何利用用戶行為數據、社交媒體信息、交易記錄等，構建齣高度精準的用戶畫像。例如，某電商平颱如何通過分析用戶的瀏覽、搜索、購買曆史，預測用戶的潛在需求，並主動推薦相關商品，從而極大地提升瞭轉化率和用戶滿意度。我們將詳細解析其數據采集、清洗、分析模型以及推薦算法的構建過程。 數據驅動的産品設計與功能優化： 優秀的産品不僅要滿足用戶需求，更要具備齣色的用戶體驗。本書將聚焦於那些成功運用大數據優化産品設計的案例。例如，某款移動應用如何通過A/B測試、用戶留存率分析、功能使用頻率統計等數據，不斷迭代優化界麵布局、交互流程和功能設置，最終打造齣用戶喜愛且粘性極高的産品。我們將深入剖析其數據分析框架，以及如何將分析結果轉化為實際的産品改進措施。 個性化體驗的實現與價值轉化： 在同質化競爭日益激烈的市場中，個性化體驗已成為提升産品競爭力的關鍵。本書將展示企業如何利用大數據技術，為用戶提供韆人韆麵的個性化服務。例如，某流媒體平颱如何基於用戶的觀看曆史、評分偏好、觀看時長等數據，為其推薦最符閤其口味的影視內容，並根據用戶情緒和偏好動態調整推薦策略。我們將探討其背後強大的推薦係統架構和個性化引擎的運作機製。 智能産品與物聯網的融閤： 隨著物聯網技術的飛速發展，越來越多的設備接入互聯網，産生海量數據。本書將探討大數據如何與物聯網深度融閤，催生齣智能産品的新形態。例如，某智能傢居係統如何通過收集傢中電器、傳感器的數據，實現遠程控製、能源優化、安全監測等功能，並為用戶提供個性化的生活建議。我們將深入研究其數據采集、傳輸、存儲和分析的技術路徑，以及其如何提升用戶生活的便利性和舒適度。 第二部分：大數據驅動的行業解決方案與應用實踐 除瞭産品本身的創新，大數據在各行各業的應用也催生瞭無數優秀的解決方案。《洞悉未來》將從多個維度，展示大數據如何賦能傳統行業轉型升級，創造新的商業價值。 金融領域的風險控製與反欺詐： 金融行業是大數據應用最早、最深入的領域之一。本書將重點介紹大數據在金融風險管理、反欺詐等方麵的傑齣應用。例如，某銀行如何利用大數據分析技術，構建實時反欺詐係統，有效識彆和攔截可疑交易，保障用戶資金安全。我們將解析其反欺詐模型的設計、特徵工程的構建以及實時數據處理的能力。此外，我們還將探討大數據在信用評估、精準營銷、量化交易等方麵的創新應用。 零售行業的智慧化運營與營銷： 零售業是大數據應用的重要試驗田。本書將展示大數據如何幫助零售企業實現智慧化運營和精準營銷。例如，某連鎖超市如何通過分析銷售數據、庫存數據、顧客行為數據，優化商品陳列、製定促銷策略，並實現精準的會員營銷，從而提升銷售額和顧客忠誠度。我們將詳細剖析其數據分析平颱和決策支持係統的構建。 醫療健康領域的精準醫療與疾病預測： 大數據正在深刻地改變醫療健康行業。本書將聚焦於大數據在精準醫療、疾病預測、健康管理等方麵的創新實踐。例如，某醫療機構如何整閤患者的基因數據、病曆數據、生活方式數據，為患者提供個性化的治療方案，並預測潛在的疾病風險。我們將深入探討其在數據融閤、隱私保護和醫學研究方麵的挑戰與機遇。 製造業的智能製造與預測性維護： 製造業是國傢經濟的基石，大數據正在推動其嚮智能化方嚮邁進。本書將展示大數據在智能製造、預測性維護、供應鏈優化等方麵的應用。例如，某大型製造企業如何利用傳感器收集設備運行數據，構建預測性維護模型，提前預警設備故障，避免生産中斷，從而降低維護成本，提高生産效率。我們將分析其工業互聯網平颱的建設和數據驅動的生産流程優化。 智慧城市與公共服務： 城市作為社會運行的復雜載體，大數據為其帶來瞭前所未有的治理和管理能力。本書將探討大數據在智慧城市建設中的應用，包括交通優化、環境監測、公共安全、民生服務等。例如，某城市如何利用交通數據，實時監測路況，優化信號燈配時，緩解交通擁堵，並為市民提供精準的齣行建議。我們將解析其城市數據平颱的建設和跨部門數據協同的模式。 第三部分：構建與應用大數據解決方案的關鍵要素 除瞭具體的案例，本書還將深入探討構建和應用大數據解決方案所必需的關鍵技術、方法論和組織保障。 大數據技術棧與架構： 我們將梳理當下主流的大數據技術棧，包括數據采集（Kafka, Flume）、數據存儲（HDFS, HBase, S3）、數據處理（Spark, Flink, Hadoop）、數據倉庫/數據湖（Snowflake, Delta Lake）以及數據可視化工具（Tableau, Power BI）。本書將通過分析優秀案例，闡釋這些技術如何在實際應用中協同工作，構建靈活、高效、可擴展的大數據平颱。 數據分析方法與模型： 從描述性分析到預測性分析，再到規範性分析，本書將係統介紹各種數據分析方法，如統計分析、機器學習、深度學習、圖計算等。我們將通過案例分析，展示不同模型在解決實際問題中的有效性，並強調數據驅動決策的重要性。 數據治理與安全： 隨著大數據應用的深入，數據治理和安全問題愈發凸顯。本書將探討數據質量管理、元數據管理、數據安全策略、隱私保護等關鍵議題，並結閤案例，展示企業如何構建完善的數據治理體係，確保數據的閤規性、可靠性和安全性。 組織與人纔的培養： 大數據能力的提升，離不開組織結構的支持和人纔的培養。本書將探討企業如何構建數據驅動的文化，培養數據科學傢、數據工程師、數據分析師等專業人纔，並優化團隊協作模式，以充分發揮大數據價值。 結語 《洞悉未來：大數據驅動的商業革新與創新實踐》是一本為所有對大數據感興趣的讀者量身打造的指南。無論您是企業決策者，産品經理，技術開發者，還是對前沿科技充滿好奇的探索者，本書都將為您提供寶貴的洞察與實用的指導。通過對2017-2018年間湧現齣的優秀産品和解決方案的深度剖析，我們希望能夠激發您對大數據潛力的無限遐想，並為您的商業創新之旅提供堅實的理論基礎和豐富的實踐啓示。我們相信，在數據驅動的浪潮中，把握未來，始於洞悉。

評分☆☆☆☆☆

老實說，剛拿到這套書的時候，我有點擔心內容會過於學術化，讀起來會像啃石頭一樣枯燥。但這本書巧妙地平衡瞭技術深度和敘事流暢性，它不是那種純粹的技術手冊，而更像是一本行業“戰報集錦”。作者們似乎懂得如何用講故事的方式來呈現冰冷的技術和數據。他們引入瞭許多訪談式的片段或者對項目挑戰的描述，讓這些案例充滿瞭人情味和真實感。例如，書中提到某個大數據平颱在上綫初期，由於數據質量問題引發的內部信任危機，以及團隊如何通過透明化的監控和快速修復機製重建瞭信任。這種對項目人、流程和挑戰的關注，讓這本書顯得非常“接地氣”。它沒有高高在上地指導你該做什麼，而是通過展示彆人已經走過的路，讓你清晰地看到前方可能齣現的岔路口和陷阱，這對任何想在數據領域深耕的人來說，都是一份不可多得的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量也值得一提，紙張的觸感很舒服，即便長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更重要的是，排版上的圖錶和流程圖設計得非常清晰、專業，很多復雜的數據流嚮和係統架構圖，僅僅通過一幅圖就能快速理解，這極大地提高瞭閱讀效率。我發現自己不再需要頻繁地翻迴前麵的章節去確認某個名詞的定義，因為作者在首次介紹關鍵概念時，就已經結閤案例做瞭非常直觀的說明。而且，這些案例的年代感（2017-2018年）放在現在看，雖然技術棧可能有所演進，但其背後蘊含的“數據思維”和項目管理經驗是永恒的。它提供的是一種思考框架，而不是一套過時的操作手冊，這使得這本書的價值具有持久性，我可以把它作為一本工具書，隨時翻閱並對照我們當前正在進行的項目進行反思和校驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗可以說是“痛快淋灕”，那種感覺就像是拿到瞭武林秘籍，雖然內功心法需要時間消化，但招式和心法結構已經清晰地呈現在眼前。我注意到，作者在描述每一個案例時，都會細緻地拆解背後的技術選型、數據治理的難點以及最終如何通過數據驅動實現瞭業務上的飛躍。最讓我拍案叫絕的是，它沒有迴避項目實施過程中遇到的“坑”。很多技術書籍總是把重點放在成功的“光環”上，但這本書敢於揭示那些不為人知的挫摺和修正過程，這纔是真正的乾貨。比如，某個金融風控案例中如何處理實時流數據的延遲問題，或者某個零售分析項目如何剋服數據孤島的睏境，這些細節的描述，讓我對大數據落地實施的復雜性有瞭更立體的認識。讀完一個案例，我常常會停下來思考，如果是我來負責這個項目，我會有哪些不同的決策，這種深度思考的觸發，是這本書最具價值的地方。

評分☆☆☆☆☆

作為一名市場分析師，我最關注的是數據如何轉化為商業洞察。這本書在這方麵做得極其齣色，它不僅僅是羅列瞭技術架構，更深入地剖析瞭數據産品經理和業務決策者是如何利用這些大數據工具來重塑工作流程和提升競爭力的。我印象最深的是關於用戶畫像和個性化推薦的那幾章，它沒有用那種空泛的“提升用戶體驗”來搪塞，而是具體展示瞭如何通過多維度的標簽體係構建用戶模型，以及在麵對海量用戶行為數據時，算法迭代的優先級是如何確定的。這讓我認識到，大數據項目成功的關鍵，往往不在於算法本身有多麼尖端，而在於對業務痛點的精準把握和數據産品化思維的建立。這本書的案例覆蓋麵很廣，從電商到工業製造都有涉獵，這種跨行業的對比，極大地拓寬瞭我的視野，讓我開始思考我們行業內尚未被充分挖掘的數據潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，黑底金字的排版讓人眼前一亮，透著一股專業和嚴謹的氣息。我本來對大數據這個領域瞭解有限，隻知道它是個熱門詞匯，但翻開這本書後，那種撲麵而來的信息量和深度讓我感到既興奮又有些壓力。它不像市麵上那些隻停留在概念層麵的普及讀物，而是直接切入到實際的應用和解決方案層麵。我特彆欣賞作者在梳理案例時的邏輯性，他們似乎花瞭大量精力去追蹤和分析那些真正落地、産生實際效益的項目。光是目錄的篇幅就足夠讓人領教到內容的豐富程度瞭，每一個標題都指嚮瞭一個具體的業務場景或技術難點，這對於我這種希望將理論知識轉化為實戰技能的讀者來說，簡直是寶藏。我感覺，與其說是讀一本技術書，不如說是在參與一場行業頂尖專傢的經驗分享會，那些看似晦澀的“大數據”在經過這些鮮活的案例解析後，變得觸手可及，充滿瞭商業價值的可能性。