赢在大数据：中国大数据发展蓝皮书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈新河 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 中国经济
• 产业发展
• 数字化转型
• 信息技术
• 战略规划
• 商业智能
• 政策解读

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311734

版次：1

商品编码：12058569

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：轻型纸

页数：408

字数：573000

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个行业大数据佳实践案例，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：中国大数据发展蓝皮书》通过分析大数据产业整体发展情况，描述了大数据产业未来发展的蓝图，剖析了大数据在营销、金融、电信、地产、政府等15个行业的应用情况，并附有包括1311家企业的产业地图和企业详细清单。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部分 综述篇

第1章 万亿元大数据产业新生态

1.1 人类利用数据征服自然、改造社会、服务生活古今有之

1.2 数据是物理世界在网络世界的客观映射，是物理世界的DNA

1.3 大数据应用从数据营销拓展至各行各业

1.4 中国大数据产业生态

1.5 大数据产业发展展望

1.6 总结

第2部分 行业篇

第2章 数据营销

2.1 数据营销概述

2.2 大数据在数据营销应用中的原理--用户画像

2.3 基于用户画像的数据营销应用现状

2.4 数据营销发展趋势

第3章 大数据+金融

3.1 金融大数据的概念

3.2 金融大数据的特征

3.3 金融大数据的2.0时代

3.4 大数据铸就银行3.0时代

3.5 大数据助力证券投资

3.6 大数据助力保险定价

3.7 大数据在传统金融业的应用

3.8 展望

第4章 大数据+电信

4.1 大数据是电信业转型利器

4.2 海外电信大数据案例

4.3 国内电信大数据案例

4.4 电信大数据发展面临的问题

4.5 电信大数据相关投资机会

4.6 电信大数据发展趋势

4.7 结束语

第5章 大数据+房地产

5.1 当房地产遇上大数据

5.2 房地产迈入大数据时代

5.3 房地产大数据应用案例

5.4 房地产大数据的发展趋势

第6章 大数据+政府

6.1 政府大数据的概念业态

6.2 政府大数据的应用现状

6.3 政府大数据的前景展望

第7章 大数据+制造

7.1 制造业大数据概述

7.2 制造业大数据应用现状

7.3 大数据驱动制造业产品创新

7.4 大数据实现智能制造

7.5 大数据提升供应链竞争力

7.6 大数据制定销售策略

7.7 大数据助力产品故障诊断与预测

7.8 大数据驱动传统制造业转型

7.9 制造业大数据现存问题及其展望

第8章 大数据+农业

8.1 农业大数据的概念与业态

8.2 农业大数据的技术体系

8.3 农业大数据的应用

8.4 农业大数据发展的限制因素及其趋势

第9章 大数据+医疗健康

9.1 医疗大数据概述

9.2 医疗大数据的采集与管理

9.3 医疗大数据的应用

9.4 医疗大数据应用面临的问题及展望

第10章 大数据+零售

10.1 零售业大数据概况

10.2 零售业大数据的应用内容

10.3 零售业大数据的应用现状

10.4 零售业大数据的发展趋势

第11章 大数据+影视

11.1 影视业大数据的概况

11.2 大数据影响影视产业价值链

11.3 影视业大数据发展趋势

第12章 大数据+旅游

12.1 旅游大数据的概念与业态

12.2 旅游大数据应用

12.3 旅游大数据的应用现状

12.4 前景展望

第13章 大数据+教育

13.1 教育大数据概述

13.2 教育大数据的应用现状

13.3 教育大数据存在的问题和挑战及其发展趋势

第14章 大数据+人才

14.1 人才大数据的现状

14.2 人才大数据的类型

14.3 大数据人才的招聘数据分析案例

14.4 大数据人才的教育培养

14.5 大数据人才的发展趋势

第15章 大数据+体育

15.1 体育大数据概述

15.2 体育大数据的现状

15.3 体育大数据相关案例介绍

15.4 体育大数据的发展趋势

附录A DTiii版中国大数据产业地图（1311家，截至2016年12月31日）附录B 千家大数据企业名单（截至2016年12月31日）

洞悉数字洪流：现代数据科学与商业智能前沿报告 本书旨在为对数据科学、商业智能、人工智能驱动的决策制定以及数据治理有深入兴趣的专业人士、企业管理者和政策制定者提供一份全面、深入且具有前瞻性的行业洞察。我们聚焦于当前全球数据生态系统的核心挑战、新兴技术突破及其在不同垂直行业的实际应用，而非特定国家层面的宏观发展报告。 第一部分：数据科学的理论基石与方法论革新 本部分深入探讨支撑现代数据驱动型决策制定的核心数学、统计学和计算科学基础，并剖析近年来方法论上的关键演进。 第一章：高级统计建模与推断的再审视 本章从贝叶斯方法论的复兴及其在复杂模型中的应用入手，探讨了传统频率学派统计与贝叶斯统计在处理高维数据和不确定性估计时的优劣。重点分析了因果推断（Causal Inference）在非实验性数据中的重要性，特别是双重差分法（DiD）、倾向得分匹配（PSM）以及结构方程模型（SEM）在商业和社科研究中的严谨应用框架。我们还将讨论小样本学习（Few-Shot Learning）和零样本学习（Zero-Shot Learning）在统计推断中的新兴地位，以应对数据稀疏性挑战。 第二章：机器学习范式：从监督到自监督 本章详细解析了当前主流机器学习算法的最新进展。在监督学习方面，我们将超越基础的回归与分类，重点介绍集成学习方法（如Gradient Boosting Machines的高级变体）在金融风险评估和高频交易中的优化策略。核心篇幅将留给自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的革命性进展。SSL如何通过构建代理任务（Pretext Tasks）从海量无标签数据中提取有效表征，极大地解放了对昂贵人工标注的依赖，并为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的底层模型（如Transformer架构的深化应用）奠定了基础。此外，本章还会探讨联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私前提下协同训练模型的实践挑战与安全协议设计。 第三章：可解释性人工智能（XAI）的必要性与技术栈 随着AI模型日益复杂，其决策过程的“黑箱”特性成为商业落地和监管合规的主要障碍。本章系统梳理了XAI的核心技术栈。我们区分了内在可解释性模型（如广义相加模型GAMs）和事后解释技术（如LIME, SHAP值）。重点将放在SHAP（SHapley Additive exPlanations）在不同数据集和模型结构中计算效率与解释准确性的权衡分析，以及如何将这些解释性度量嵌入到模型性能评估的综合指标中。 第二部分：数据基础设施与工程的现代化转型 数据科学的突破依赖于高效、可靠且可扩展的数据基础设施。本部分聚焦于支撑现代数据处理和分析的工程实践。 第四章：实时数据流处理架构与延迟优化 大数据已不再是静态的批处理。本章探讨构建低延迟、高吞吐量实时数据管道的架构设计。内容涵盖Apache Kafka、Pulsar等消息队列系统的深度配置、流处理引擎（如Apache Flink和Spark Streaming）的状态管理机制，以及事件驱动型架构（EDA）在业务流程自动化中的部署策略。特别关注如何利用先进的数据序列化格式（如Avro和Protobuf）和内存计算技术，将数据处理延迟从秒级推向毫秒级。 第五章：数据湖仓一体化（Lakehouse）的实践与挑战 数据湖的灵活性与数据仓库的可靠性之间的矛盾催生了Lakehouse架构。本章详细分析了Databricks Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg等开源表的关键特性，它们如何通过事务日志（ACID属性）增强数据湖上的数据可靠性、实现数据版本控制和时间旅行能力。本章还将探讨在混合云环境中，如何有效管理数据治理和Schema演变，确保Lakehouse架构的长期维护性。 第六章：高效能向量数据库与非结构化数据检索 随着多模态数据（文本、图像、音频）的激增，基于嵌入向量（Embeddings）的相似性搜索成为新的数据访问范式。本章深入研究了专用向量数据库（如Pinecone、Milvus）的底层索引结构，特别是近似最近邻搜索（ANN）算法，如HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和IVF-PQ（Inverted File with Product Quantization）的性能优化策略。这对于构建下一代推荐系统、语义搜索和RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统至关重要。 第三部分：行业应用与数据驱动的商业智能前沿 本部分将视角转向数据科学理论与工程实践如何在特定商业领域中创造实际价值。 第七章：金融科技（FinTech）中的量化风险与反欺诈模型 金融行业对数据敏感度和模型的准确性要求极高。本章分析了在信贷风险评估中，如何利用图神经网络（GNNs）来建模复杂的借贷关系网络，识别潜在的欺诈团伙。在反洗钱（AML）领域，探讨了基于时间序列异常检测和强化学习智能代理来优化监控规则集的先进方法。 第八章：供应链优化与预测性维护的物联网（IoT）数据挖掘 物联网设备产生海量时间序列数据，是实现精益运营的关键。本章侧重于在工业物联网（IIoT）场景下，如何应用深度时间序列模型（如LSTM、Transformer-based TCNs）进行设备故障的预测性维护（PdM）。此外，还探讨了如何将地理空间数据与供应链物流数据结合，利用优化算法实时调整运输路径，降低运营成本和碳足迹。 第九章：个性化推荐系统的演进：从协同过滤到深度匹配网络 推荐系统仍然是电子商务和媒体平台的核心驱动力。本章回顾了从经典的矩阵分解到深度学习模型的演变。重点介绍深度匹配网络（如Wide & Deep模型、DeepFM）如何平衡模型的表达能力和泛化能力。此外，本章还将讨论冷启动问题、推荐结果的多样性与公平性（Diversity and Fairness）约束在推荐算法设计中的纳入机制。 结语：面向未来的数据伦理与治理框架 最后，本书将展望数据科学在未来十年将面临的伦理挑战。讨论点包括算法偏见（Algorithmic Bias）的量化与缓解、数据主权（Data Sovereignty）的概念在全球化背景下的重塑，以及企业应如何建立健全的数据治理框架（Data Governance Framework），确保数据资产的质量、合规性和负责任的使用，从而在全球竞争中保持长期的可持续发展能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的格局非常宏大，它不仅仅关注技术本身，更将大数据置于国家发展战略的高度来审视。我非常喜欢作者在开篇部分对中国大数据产业发展历程的梳理，那是一种从无到有、从小到大的史诗叙事。书中详细阐述了国家政策如何引导和推动大数据产业的崛起，以及不同阶段的重点任务和发展目标。这让我明白，大数据的发展并非一蹴而就，而是需要长期的战略规划和持续的政策支持。此外，作者在分析大数据在各行各业的应用时，也展现了中国独特的市场环境和发展模式。例如，书中关于智慧城市、数字乡村建设的案例，让我看到了大数据如何赋能基层治理，提升公共服务效率。我特别注意到书中对中小企业在大数据转型过程中面临的挑战和应对策略的分析，这对于很多正在努力数字化转型的企业来说，无疑是一份宝贵的参考。这本书的语言通俗易懂，即使是对于非技术背景的读者，也能轻松理解其中的精髓。它让我看到了大数据在中国经济社会发展中的巨大潜力，也让我对中国的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的洞察力着实令人惊叹。它并非简单堆砌专业术语，而是以一种非常人性化的方式，将复杂的大数据概念和发展趋势娓娓道来。我尤其欣赏作者在讨论数据伦理和隐私保护方面的深刻思考。在这个数据爆炸的时代，如何平衡数据利用的效率和个人隐私的权利，是一个至关重要的问题。书中通过一系列引人深思的案例，探讨了不同国家和地区在数据治理方面的探索，并重点分析了中国在这一领域的挑战与机遇。我从中学到了很多关于数据安全、数据合规的重要知识，这对于我这个在互联网行业工作的人来说，具有极强的实践指导意义。此外，书中对人工智能与大数据的融合发展也进行了前瞻性的预测，我认为这是未来科技发展的重要方向。作者在分析时，并不局限于单一的技术维度，而是将其置于社会、经济、法律等多重维度下进行考量，这种跨学科的视角让我受益匪浅。阅读过程中，我时常会停下来思考，并将书中的观点与我自己的工作实践进行对照，这种内化的过程让这本书的价值得到了最大程度的体现。

评分☆☆☆☆☆

一本令人振奋的著作，它不仅仅是技术手册，更是一幅描绘中国数字经济壮丽图景的史诗。我拿到这本书时，就被它的厚重感和封面设计所吸引，仿佛预示着一场知识的盛宴即将开启。翻开书页，扑面而来的是作者对大数据宏大叙事的清晰梳理，从概念的萌芽到应用的爆发，再到战略的制定，每一个环节都像精心打磨的宝石，闪耀着智慧的光芒。尤其让我印象深刻的是，书中对中国在大数据领域的独特优势和发展路径进行了深刻剖析，这不仅仅是理论的阐述，更是基于现实案例的生动解读。例如，书中关于政府数据开放共享的讨论，我从中看到了中国在推动数据赋能社会治理方面的决心和努力。同时，作者在分析企业级大数据应用时，也列举了诸多详实的数据和案例，让我对不同行业如何利用大数据实现降本增效、优化决策有了更直观的认识。这本书的语言风格也很独特，既有宏观层面的洞察，又不乏微观层面的细腻描绘，让读者在阅读过程中不会感到枯燥乏味，反而被深深吸引。总而言之，这本书为我打开了一个全新的视角，让我对大数据在中国未来的发展有了更深刻的理解和更坚定的信心。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我耳目一新的著作，它的视角非常独特，着重于大数据在中国社会经济转型中的“破局”作用。我之所以这样说，是因为书中并没有过多地停留在理论层面，而是通过大量生动鲜活的案例，展现了大数据如何解决现实问题，驱动创新。例如，书中在探讨精准扶贫时，详细描述了如何利用大数据技术识别贫困人口、优化资源配置，这让我看到了科技的力量如何能够切实地改善民生。同时，作者在分析产业升级时，也提供了很多令人信服的数据和模型，说明了大数据如何帮助传统产业实现数字化转型，提升核心竞争力。我尤其欣赏书中关于数据资产化和数据价值实现的探讨，这触及到了大数据发展的核心问题。作者不仅指出了其中的机遇，也毫不避讳地分析了可能面临的风险和挑战。这本书的叙事方式也非常吸引人，它将宏大的国家战略与具体的企业实践巧妙地融合在一起，使得读者在宏观视野下，也能感受到微观层面的生动故事。阅读过程中，我数次被书中的案例所打动，也从中获得了许多启发。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我拿到这本书时，并没有抱有太高的预期，毕竟市面上关于大数据的内容已经很多了。然而，这本书的深度和广度彻底颠覆了我的看法。它不仅仅是一本关于技术的书，更是一本关于战略、关于未来的书。我特别喜欢作者在分析中国大数据生态系统时所展现出的宏观视野，它将技术、人才、政策、资本等多种因素有机地结合起来，构成了一个完整的产业图景。书中对不同地区、不同企业在大数据发展上的优势和劣势进行的比较分析，也极具参考价值。我从中看到了中国在大数据领域发展的多元化和区域化特征。此外，作者在探讨大数据与国际竞争的关系时，也展现了深刻的洞察力。它不仅仅是技术层面的竞争，更是数据治理能力、数据应用能力的全方位较量。我从中学到了很多关于国家层面的大数据战略规划和国际比较的知识，这对于理解当前全球科技格局具有重要意义。这本书的语言简洁有力，逻辑清晰，即使面对复杂的数据和概念，也能做到条理分明，引人入胜。它让我对中国在大数据领域取得的成就有了更全面的认识，也对未来的发展趋势有了更清晰的判断。

评分☆☆☆☆☆

嗯颜色不一样。

评分☆☆☆☆☆

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

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

这本书写得还不错，很多实际公司的产品和案例，有些挺好。

评分☆☆☆☆☆

很不错哦，宝宝很喜欢，下次再来买买买吧！

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

送货快，包装好，品质保障。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

买太多了。