赢在大数据：政府/工业/农业/安全/教育/人才行业大数据应用典型案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈新河 编

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• 大数据
• 行业应用
• 案例分析
• 政府
• 工业
• 农业
• 安全
• 教育
• 人才
• 数据分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311741

版次：1

商品编码：12058567

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：轻型纸

页数：340

字数：477000

产品特色

内容简介

　　

　　大数据已经由一个概念变成一种工具和行动，与我们生活时时相伴，推动产业转型升级；正在逐渐成为一种思想和文化，影响我们日常行为和做事方法方式，由经验式拍脑袋决策转变为让数据说话。从产业层面来看，中国的大数据产业从每年的千亿元数据营销领域快速向万亿级金融、保险、电信、制造、能源、工业、农业和政府等行业拓展。相对过去10年的数据营销领域而言，行业大数据应用才刚刚起步，缺乏可借鉴、可参考的案例已成为行业大数据应用的瓶颈。《赢在大数据系列丛书》通过收集整理，并从216个案例中遴选出覆盖18个行业的106个行业大数据实践案例，再加上全面、系统、深入的《赢在大数据——中国大数据发展蓝皮书》，希望为业界提供应用大数据、实践大数据的参考和借鉴。

　　由DT大数据产业创新研究院（Dtiii）集合上百家企业、聚集上百名一线业内专家学者编辑出版的第一批《赢在大数据系列丛书》共计4册。

　　（1）《赢在大数据：中国大数据发展蓝皮书》；

　　（2）《赢在大数据：金融/电信/媒体/医疗/旅游/数据市场行业大数据应用典型案例》；

　　（3）《赢在大数据：营销/房地产/汽车/交通/体育/环境行业大数据应用典型案例》；

　　（4）《赢在大数据：政府/工业/农业/安全/教育/人才行业大数据应用典型案例》。

　　《赢在大数据：政府/工业/农业/安全/教育/人才行业大数据应用典型案例》精选政府、工业、农业、安全、教育和人才6个行业的38个大数据应用佳实践案例，通过详实的案例剖析，系统分析了大数据在各个行业中应用的技术、理论、实践和方法。无论是大数据从业者，还是政府产业管理者，亦或是投资者，均可从这四本书中获得可借鉴的信息。

　　《赢在大数据系列丛书》将持续出版，加速推进中国大数据生态发展。

　　

作者简介

陈新河

DT大数据产业创新研究院（DTiii）院长

中关村大数据产业联盟 副秘书长

　　在IT领域20多年研究、观察和思考，同样的数据，不同的观点。参加《促进大数据发展行动纲要》【国发〔2015〕50号】编制，主持国家发改委"十三五"规划前期研究重大课题：《"十三五"信息经济发展研究》，国家社科基金特别委托项目《大数据治国战略研究》课题组核心成员，2004年主持课题《未来5~15年电子信息技术发展趋势分析》获部级奖励。

　　筹建/运营中关村大数据产业联盟，走访上百家大数据创新创业企业，主持300多场CEO、CTO等专业人士分享的"大数据100分"活动，影响数百万人；组织中关村大数据产业联盟500人微信群（已扩建金融、工业4.0、汽车、房地产、消费、旅游、农业大数据等专业委员会及各行业大数据500人微信群），联盟群已成为*知名、*活跃、*具影响力、*高端的大数据社区。

　　筹建DT大数据产业创新研究院(DTiii)，致力打造大数据领域*一智库，于2016世界互联网大会乌镇峰会发布《DTiii版中国大数据产业地图（1203家）》《中国大数据创新企业TOP100》《中国大数据应用*佳实践案例TOP50》《中国大数据领军人物》和《中国大数据发展蓝皮书》等。

　　运营微信公众号：软件定义世界（SDX），累计订阅用户达10万，累计阅读量达1000万；软件定义世界（SDX）已成为大数据思想的策源地、产业变革的指南针、政府和企业家的智库、连结创业者与VC的桥梁、从业人员的加油站。

　　已为国土资源部、国家档案局、苏州工业园、中国石油、中信集团、中铁集团、北控集团、中国电信集团、华为南京研究所、北京联通、上海移动、四川电信、深圳龙岗区、宁波经信委、兰州大数据局、花样年集团、金地集团、黑龙江旅游局等200多家政府、企业进行大数据培训。

　　编辑/出版《大数据领导干部读本》《中国大数据技术与产业发展报告（2014）》《中国软件和信息服务业发展报告》（2012、2013、2014版）《世界软件产业发展年度报告》（2010、2011、2012、2013版） 《2014移动互联网产业发展年度报告》等；（即将出版）覆盖18个行业、 涵盖106个中国大数据应用*佳实践案例的《赢在大数据系列丛书》【1《赢在大数据：中国大数据发展蓝皮书》；2《赢在大数据：金融/电信/媒体/医疗/旅游/数据市场行业大数据应用典型案例》；3《赢在大数据：营销/房地产/汽车/交通/体育/环境行业大数据应用典型案例》；4《赢在大数据：政府/工业/农业/安全/教育/人才行业大数据应用典型案例》】 。

　　目前致力于大数据生态系统研究和建设，专注于大数据专业教育和培训。

目录

第1章 政府大数据

1.1 海淀经信办：大数据助力海淀区提升政府治理能力

1.2 融信数联：大数据实现人口统计新模式

1.3 南海数据统筹局：南海利用大数据提升政府治理能力的实践和探索

1.4 亚信数据：大数据助力精准扶贫，决战脱贫攻坚奔小康

1.5 云房数据：房产大数据赋能税务征管

1.6 超图软件：大数据助力济南高新区精细化管理

1.7 量子数聚：企业大数据助力国有资产保值增值

1.8 城市象限：大数据助力城市治理

1.9 数字冰雹：智慧城市运行监控中心可视化系统

1.10 网智天元：舆情大数据为食药监管执法提供科学的决策支持

1.11 东网科技：数据运营与城市运营相结合，建设新型智慧城市

1.12 亿榕信息：电力非结构化大数据管理及应用实践

1.13 美林数据：大数据助力国家电网客户用电异常识别

1.14 国双科技：大数据助力知识产权案例指导制度建设

1.15 东华光普：用大数据技术建设国家公共资源交易服务平台

1.16 中奥科技：大数据助力智慧警务

1.17 亿阳信通：城市观测平台

1.18 广联达：大数据在公共资源交易领域的创新实践

1.19 人大金仓：社会和云-社会治理大数据云平台

1.20 零点有数：大数据助力蔬菜生鲜零售终端标准化选址

第2章 工业大数据

2.1 三一重工："挖掘机指数"告诉你不一样的中国经济

2.2 百分点：大数据为智能制造"望闻问切"

2.3 明略数据：大数据助力制造业故障诊断和预测性维护

2.4 兰光科技：设备物联网大数据，助力中国智能制造

2.5 美林数据：透过电力大数据洞察经济社会

2.6 昆仑数据：大数据支持工业企业数字化转型探索

第3章 农业大数据

3.1 佳格：大数据加速农业转型升级

3.2 农信互联：猪联网打造养殖人的快乐生态圈

3.3 慧云信息：农业大数据让葡萄开启"无人"生产模式

3.4 龙信思源：大数据助力现代农业全产业链转型升级

3.5 嘉禾感知：农业物联网重新定义农业

第4章 安全大数据

4.1 世纪桥软件：大数据催生"智慧警务"

4.2 明略数据：公共安全领域的海量数据关系挖掘实践

4.3 海云数据：大数据打造"智慧公共安全"

4.4 通付盾：APP安全大数据助力移动互联网安全监管

第5章 教育大数据

5.1 中南民族大学：大数据助力学生管理

5.2 久其软件：汇六十载教育大数据谱教育现代化新篇章

第6章 人才资源大数据

6.1 e成科技：大数据为招聘带来更多可能性

精彩书摘

　　《赢在大数据：政府/工业/农业/安全/教育/人才行业大数据应用典型案例》：
　　在大数据时代，数据资源的发布及其与网络、新媒体的融合使获取信息变得十分方便，公众等社会主体能借此充分而及时地了解国家发展的动态与趋势，极大地拓宽了交流和沟通的渠道。而国家在治理模式上也顺势而为，将大数据技术不断应用到国家治理中，让政府与公众联系更加紧密，让社会力量有更多机会参与到政府的日常管理和服务之中，进而有利于形成国家主导、人民参与、多元主体协同治理的新格局。
　　促成政府改革，不仅是大数据等新技术本身的作用，更是政府自身由上而下、从内而外的思想转变，对社会环境变化越来越快速的响应、融合，激发出更多新模式的社会服务管理创新应用，充分利用市场，发挥广大公众的积极力量，才能不断反哺大数据技术本身，培育一批基于大数据的新兴业态。
　　3.促进并加速产业创新环境快速形成
　　大数据本身涉及多种创新技术领域，能够与其他产业相结合，创新出更多生态系统。社会治理大数据的探索与发展，对产业集聚形成“链式反应”有积极作用，能够沉淀经验，加速推动政府在大数据配套的电子信息产业发展布局，鼓励更多示范工程的建成、更多圈子企业参与，进而形成产业联动、上下游企业集聚、龙头企业带动、产业核心价值突出的信息产业集群。
　　……

洞悉未来：数据驱动的商业决策与战略转型 本书聚焦于数据分析在现代商业环境中的核心价值与实践应用，旨在为企业高层管理者、数据科学家以及业务分析师提供一套全面、实用的数据战略框架与落地指南。我们不探讨特定行业（如政府、工业、农业、安全、教育、人才）的细分应用案例，而是深入剖析驱动所有行业数据价值转化的通用方法论、技术选型和组织变革路径。 在当今瞬息万变的经济格局中，数据已不再是孤立的资产，而是驱动创新的核心燃料和构建竞争壁垒的关键要素。本书将引领读者超越基础的数据报告阶段，迈入预测性分析（Predictive Analytics）和规范性分析（Prescriptive Analytics）的深水区，实现从“数据可见”到“数据驱动决策”的质的飞跃。 第一部分：重塑数据观——战略层面的数据思维构建 本部分旨在为企业领导者建立一个与时俱进的数据战略蓝图。我们认为，任何成功的数据项目都源于清晰的商业目标，而非技术的堆砌。 第一章：数据资产的战略定位与价值评估 本章将探讨如何将海量数据视为企业的战略级资产。我们将详细阐述价值发现的过程：如何识别哪些数据流具备最高的商业潜力，以及如何量化数据投资回报率（ROI）。内容包括构建数据价值矩阵、区分“数据噪音”与“数据信号”，以及如何设计跨部门的数据共享与治理机制，确保数据流通的效率与合规性。 第二章：构建敏捷数据驱动的组织架构 数据战略的落地依赖于合适的组织结构。本章深入分析传统组织在数据转型中所面临的挑战，如“数据孤岛”和“分析能力分散”。我们将介绍几种领先的组织模型，包括建立中央数据办公室（CDO/CDAO职能）、联邦学习（Federated Learning）的组织协同模式，以及如何培养具备“数据素养”（Data Literacy）的跨职能团队。重点讨论“产品化”数据服务，确保数据能力对业务部门的响应速度。 第三章：数据伦理、隐私保护与信任基石 随着数据应用边界的扩大，合规性与伦理问题成为企业生存的底线。本章不涉及特定行业法规，而是聚焦于构建通用的、跨地域的数据治理框架。内容涵盖隐私增强技术（PETs）如联邦学习、差分隐私（Differential Privacy）在通用场景的应用，以及如何在提升分析深度的同时，确保对个人数据主权的尊重。我们将探讨建立企业内部“数据伦理委员会”的必要性与运作机制。 第二部分：分析技术栈的选型与集成——通用技术路线图 本部分将剥离具体的行业应用场景，专注于构建一个高效、可扩展的通用数据分析技术栈，并讨论在不同规模企业中如何进行技术选型。 第四章：现代数据架构的演进与选择 我们深入剖析数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的优势与实施细节，并对比传统数据仓库（DWH）与云原生数据平台的优劣。本章将重点分析流处理（Stream Processing）与批处理（Batch Processing）如何在一个统一的架构下协同工作，以支持实时决策需求。内容包括对新兴数据存储技术（如向量数据库在非结构化数据处理中的潜力）的评估。 第五章：从描述到预测——机器学习模型的通用生命周期管理（MLOps） 本章聚焦于如何将复杂的机器学习模型从原型阶段顺利推向生产环境，实现自动化、可靠、可重复的部署。我们将详细讲解MLOps的核心流程：特征工程的标准化、模型版本控制、自动化再训练触发机制、以及模型漂移（Model Drift）的实时监控与干预策略。重点在于建立一套通用的、可跨项目复用的模型治理流程，而非针对某一具体业务问题训练模型。 第六章：可视化与可解释性——让洞察触手可及 强大的分析结果必须能够被业务用户理解并信任。本章讨论如何设计高效的商业智能（BI）仪表板，强调叙事性分析（Narrative Analytics）的重要性。更关键的是，我们将探讨模型可解释性（XAI）的通用技术，如SHAP值和LIME方法，如何在不牺牲模型性能的前提下，向决策者清晰解释模型为何做出特定预测，从而建立对自动化决策的信心。 第三部分：数据赋能的商业流程再造 本部分将理论与实践相结合，展示数据能力如何系统性地优化核心商业流程，而不局限于某一特定垂直领域。 第七章：优化运营效率的自动化决策引擎 本章探讨如何设计和部署能够自动执行业务动作的决策系统。这包括构建基于规则引擎与AI模型的混合决策系统，以实现供应链的动态优化（如库存分配、路线规划的通用算法）或客户交互流程的自动化升级。重点在于定义明确的“人机协作边界”——哪些决策完全交由机器，哪些需要人工干预和复核。 第八章：洞察驱动的创新与新价值发现 数据分析不仅用于优化现有流程，更是开辟新业务领域的先导力量。本章关注如何利用高级分析技术（如聚类分析、关联规则挖掘）来发现市场中的未被满足的需求或未被察觉的风险模式。我们将探讨如何构建“创新沙盒”，用快速迭代的数据实验来验证新的商业假设，从而孵化出真正具有颠覆性的产品或服务。 第九章：构建持续学习与反馈循环的闭环系统 成功的企业是能够从每一次数据交互中学习的组织。本章总结前述内容，阐述如何建立一个端到端的反馈闭环系统：从决策执行，到效果度量，再到模型与流程的自动优化。这要求企业具备“持续集成/持续交付/持续学习”（CI/CD/CL）的能力，确保数据驱动的优势能够随着时间的推移而不断增强，形成强大的网络效应。 本书旨在成为一本关于“如何成为一个数据驱动型组织”的通用手册，侧重于战略规划、技术栈选型、组织变革管理和通用分析方法论的深度解析，为所有希望在数据时代占据领导地位的组织提供坚实的理论基础和可操作的实践路径。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个身处教育行业的人来说，这本书在教育和人才培养方面的论述，无疑是最具吸引力的部分。它不再仅仅强调知识的传授，而是通过大数据分析，深入挖掘学生的学习规律、兴趣偏好以及潜能发展方向。我看到了如何利用学习分析技术，为每个学生量身定制个性化的学习路径，弥补学习短板，激发学习兴趣。同时，在人才培养方面，大数据更是扮演着至关重要的角色。通过分析劳动力市场的需求、行业发展趋势以及人才供给情况，教育机构能够更准确地调整专业设置和课程体系，培养出社会真正需要的人才。书中的案例让我看到了数据如何赋能教育公平，如何帮助偏远地区的学生获得更优质的学习资源，以及如何通过生涯规划指导，帮助学生更好地规划未来。这本书为我提供了一个全新的视角，去思考如何利用大数据，构建一个更加公平、高效、适应未来的教育生态。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书，内心是充满好奇的，毕竟“大数据”这个词听起来总有些高深莫测，而这本书的副标题更是涵盖了政府、工业、农业、安全、教育、人才等多个维度，让我感觉信息量会非常巨大。我最先被吸引的是在公共安全领域的应用案例。以往我对安全管理的概念，更多停留在人力巡逻和监控设备，但这本书揭示了大数据如何能够构建更主动、更智能的安全防线。例如，通过对城市交通流量、人流密度、社交媒体信息等多元数据的分析，能够更有效地预测潜在的犯罪活动，并提前部署警力，实现“未雨绸缪”。我还看到了大数据在灾害预警和应急响应中的重要作用，比如在自然灾害发生前，通过分析气象数据、地质数据以及历史灾害记录，能够更精确地预测灾害的发生时间和范围，为疏散和救援争取宝贵的时间。这本书让我意识到，大数据不仅仅是技术，它更是一种思维方式，一种能够帮助我们解决复杂社会问题的强大工具。读完相关章节，我开始思考，我们城市在智慧安防方面，还有多大的提升空间，是否可以借鉴书中的一些成功经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书确实让我对大数据的潜力有了全新的认识，尤其是它在各行各业的实际应用。我之前一直觉得大数据离我比较遥远，更多的是存在于科技公司的产品中。但这本书通过大量的典型案例，将大数据“拉”到了我们身边，甚至深入到了一些我意想不到的领域。比如，在农业方面，它不仅仅是简单地用数据指导耕种，而是通过分析气候、土壤、病虫害等海量信息，实现精准预测，最大程度地减少损失，提高产量。我特别留意到其中关于智慧农业的部分，通过传感器收集的实时数据，可以对农作物的生长状况进行全天候监控，并据此调整灌溉、施肥的策略，这种精细化的管理方式，简直是颠覆了我对传统农业的认知。此外，它还强调了数据在供应链优化中的作用，如何通过数据流转，实现农产品从田间到餐桌的全程可追溯，既保证了食品安全，也提高了流通效率。读完这部分，我开始思考，如果我的家乡也能推广这样的技术，那将对当地的经济发展带来多大的提升。这本书在案例的选择上，非常注重实际落地性，而不是停留在理论层面，这一点非常打动我。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我最直观的感受是，大数据不再是实验室里的概念，而是已经深刻地渗透到了我们生活的方方面面，并且正在驱动着各个行业的转型升级。我特别关注的是工业领域的应用。书里描述了如何利用大数据进行智能制造，从生产线的实时监控、故障预测，到产品质量的精细化管理，再到供应链的优化，每一个环节都充满了数据驱动的智慧。例如，通过分析生产设备运行的各项参数，可以提前发现潜在的故障，避免生产中断，大大提高了生产效率和设备利用率。我还看到了大数据在客户服务和产品研发方面的应用，如何通过分析海量的用户反馈数据，来不断优化产品设计，推出更符合市场需求的新品。这本书打破了我对工业生产的刻板印象，让我看到了一个更加高效、智能、绿色的未来工业图景。它让我开始反思，我们身边的制造业企业，距离这样的“智能制造”还有多远的距离，又该如何加速实现这一转型。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我拿到这本书，觉得它可能会充斥着大量的技术术语和复杂的模型，让我这样非技术背景的读者望而却步。但出乎意料的是，这本书的案例分析非常生动，而且语言通俗易懂，就像是在听一位经验丰富的行业专家在娓娓道来。我尤其对政府治理方面的大数据应用印象深刻。书里详细介绍了大数据如何帮助政府部门提高决策的科学性、管理的高效性以及服务的便捷性。例如，在城市规划方面，通过分析居民的出行习惯、消费模式、公共设施使用频率等数据，政府可以更准确地了解城市的发展需求，优化资源配置，避免“拍脑袋”式的决策。在提升公共服务方面，我看到了一些利用大数据分析居民诉求，从而改进社保、医疗、教育等服务的案例，这种以民为本、数据驱动的服务模式，让我感受到了科技带来的温度。书中的例子都非常有说服力，让我看到了大数据在提升社会治理能力和改善民生福祉方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

配送很快。东西也很好，以后还会继续购买，希望能一如既往的好

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送货速度快，感觉还可以！

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非常好用，很不错的购物体验。

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不错。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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在京东买书还是非常方便的，质量有保证，点个赞！

评分☆☆☆☆☆

快递给力，正版书籍，内容不错，拜读中

评分☆☆☆☆☆

不错，内容丰富，案例也不错。