大数据优秀产品案例—（大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书（2017-2018年）） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 2017-2018

店铺： 人民出版社旗舰店

出版社： 人民出版社

ISBN：9787010193175

商品编码：28689061575

出版时间：2018-04-30

 

书名：大数据优秀产品案例—（大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书（2017-2018年））

ISBN：9787010193175

作者：国家工业信息安全发展研究中心 编

出版社：人民出版社

出版日期：2018年5月

开本：正16开

定价：98.00 

重量：0.71

 

 

为贯彻国家大数据战略，落实《国务院关于印发存进大数据发展行动纲要的通知》和《大数据产业发展规划（2016-2020年

 

）》，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，工业和信息化部办公厅于2017年10月向地方工业和信息化主管部门及央

 

企集团下发了《工业和信息化部办公厅关于组织开展2017大数据优秀产品和应用解决方案征集活动的通知》（工信厅信软

 

函〔2017〕568号），在2016年案例征集工作基础上继续在全国开展大数据优秀产品和应用解决方案的征集活动。经过四十

 

余位业内专家三轮严格评审，从31个省、自治区、直辖市申报的1055个有效案例中遴选出了100个优秀案例。

本套系书籍是

 

上述100个优秀案例的汇编，共分为大数据优秀产品案例和大数据优秀应用解决方案案例两大类共三本。本书为大数据产品

 

入围的优秀案例汇编，较为全面的展示了国内大数据企业在产品方面的技术突破、产品架构和推广成效。编者希望通过这

 

种展示方式，为相关地区、行业、企业发展和应用大数据提供有益的借鉴和思考，切实推动大数据与实体经济深度融合，

 

促进“政、产、学、研、用”深度合作。

本书可为政府部门、行业企业、科研机构及从事大数据政策制定。

 

《洞悉未来：大数据驱动的商业革新与创新实践》 在信息爆炸的时代，数据已不再是简单的记录，而是驱动商业决策、产品研发乃至社会进步的核心引擎。海量数据的汇聚与分析，催生了前所未有的商业机遇与技术变革。《洞悉未来：大数据驱动的商业革新与创新实践》一书，正是为了系统梳理并深入剖析这一变革浪潮中涌现出的杰出案例与前沿解决方案而精心编撰。本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解大数据如何在不同行业、不同场景下落地生根，并最终转化为实实在在的商业价值和创新优势。 本书的内容绝非泛泛而谈，而是聚焦于“实”，即那些已被验证、被市场认可的优秀产品和应用解决方案。我们深入挖掘了2017年至2018年间，大数据领域最具代表性和前瞻性的实践案例，力求展现大数据技术从概念走向落地的全过程，以及其所带来的深刻影响。 第一部分：大数据驱动的产品创新与迭代 在这一部分，我们将重点探讨大数据如何赋能产品从构思、设计、开发到优化的全生命周期。 精准的用户画像与需求洞察： 传统的产品开发往往依赖于市场调研和经验判断，而大数据则提供了前所未有的精细化用户洞察能力。本书将通过一系列案例，展示企业如何利用用户行为数据、社交媒体信息、交易记录等，构建出高度精准的用户画像。例如，某电商平台如何通过分析用户的浏览、搜索、购买历史，预测用户的潜在需求，并主动推荐相关商品，从而极大地提升了转化率和用户满意度。我们将详细解析其数据采集、清洗、分析模型以及推荐算法的构建过程。 数据驱动的产品设计与功能优化： 优秀的产品不仅要满足用户需求，更要具备出色的用户体验。本书将聚焦于那些成功运用大数据优化产品设计的案例。例如，某款移动应用如何通过A/B测试、用户留存率分析、功能使用频率统计等数据，不断迭代优化界面布局、交互流程和功能设置，最终打造出用户喜爱且粘性极高的产品。我们将深入剖析其数据分析框架，以及如何将分析结果转化为实际的产品改进措施。 个性化体验的实现与价值转化： 在同质化竞争日益激烈的市场中，个性化体验已成为提升产品竞争力的关键。本书将展示企业如何利用大数据技术，为用户提供千人千面的个性化服务。例如，某流媒体平台如何基于用户的观看历史、评分偏好、观看时长等数据，为其推荐最符合其口味的影视内容，并根据用户情绪和偏好动态调整推荐策略。我们将探讨其背后强大的推荐系统架构和个性化引擎的运作机制。 智能产品与物联网的融合： 随着物联网技术的飞速发展，越来越多的设备接入互联网，产生海量数据。本书将探讨大数据如何与物联网深度融合，催生出智能产品的新形态。例如，某智能家居系统如何通过收集家中电器、传感器的数据，实现远程控制、能源优化、安全监测等功能，并为用户提供个性化的生活建议。我们将深入研究其数据采集、传输、存储和分析的技术路径，以及其如何提升用户生活的便利性和舒适度。 第二部分：大数据驱动的行业解决方案与应用实践 除了产品本身的创新，大数据在各行各业的应用也催生了无数优秀的解决方案。《洞悉未来》将从多个维度，展示大数据如何赋能传统行业转型升级，创造新的商业价值。 金融领域的风险控制与反欺诈： 金融行业是大数据应用最早、最深入的领域之一。本书将重点介绍大数据在金融风险管理、反欺诈等方面的杰出应用。例如，某银行如何利用大数据分析技术，构建实时反欺诈系统，有效识别和拦截可疑交易，保障用户资金安全。我们将解析其反欺诈模型的设计、特征工程的构建以及实时数据处理的能力。此外，我们还将探讨大数据在信用评估、精准营销、量化交易等方面的创新应用。 零售行业的智慧化运营与营销： 零售业是大数据应用的重要试验田。本书将展示大数据如何帮助零售企业实现智慧化运营和精准营销。例如，某连锁超市如何通过分析销售数据、库存数据、顾客行为数据，优化商品陈列、制定促销策略，并实现精准的会员营销，从而提升销售额和顾客忠诚度。我们将详细剖析其数据分析平台和决策支持系统的构建。 医疗健康领域的精准医疗与疾病预测： 大数据正在深刻地改变医疗健康行业。本书将聚焦于大数据在精准医疗、疾病预测、健康管理等方面的创新实践。例如，某医疗机构如何整合患者的基因数据、病历数据、生活方式数据，为患者提供个性化的治疗方案，并预测潜在的疾病风险。我们将深入探讨其在数据融合、隐私保护和医学研究方面的挑战与机遇。 制造业的智能制造与预测性维护： 制造业是国家经济的基石，大数据正在推动其向智能化方向迈进。本书将展示大数据在智能制造、预测性维护、供应链优化等方面的应用。例如，某大型制造企业如何利用传感器收集设备运行数据，构建预测性维护模型，提前预警设备故障，避免生产中断，从而降低维护成本，提高生产效率。我们将分析其工业互联网平台的建设和数据驱动的生产流程优化。 智慧城市与公共服务： 城市作为社会运行的复杂载体，大数据为其带来了前所未有的治理和管理能力。本书将探讨大数据在智慧城市建设中的应用，包括交通优化、环境监测、公共安全、民生服务等。例如，某城市如何利用交通数据，实时监测路况，优化信号灯配时，缓解交通拥堵，并为市民提供精准的出行建议。我们将解析其城市数据平台的建设和跨部门数据协同的模式。 第三部分：构建与应用大数据解决方案的关键要素 除了具体的案例，本书还将深入探讨构建和应用大数据解决方案所必需的关键技术、方法论和组织保障。 大数据技术栈与架构： 我们将梳理当下主流的大数据技术栈，包括数据采集（Kafka, Flume）、数据存储（HDFS, HBase, S3）、数据处理（Spark, Flink, Hadoop）、数据仓库/数据湖（Snowflake, Delta Lake）以及数据可视化工具（Tableau, Power BI）。本书将通过分析优秀案例，阐释这些技术如何在实际应用中协同工作，构建灵活、高效、可扩展的大数据平台。 数据分析方法与模型： 从描述性分析到预测性分析，再到规范性分析，本书将系统介绍各种数据分析方法，如统计分析、机器学习、深度学习、图计算等。我们将通过案例分析，展示不同模型在解决实际问题中的有效性，并强调数据驱动决策的重要性。 数据治理与安全： 随着大数据应用的深入，数据治理和安全问题愈发凸显。本书将探讨数据质量管理、元数据管理、数据安全策略、隐私保护等关键议题，并结合案例，展示企业如何构建完善的数据治理体系，确保数据的合规性、可靠性和安全性。 组织与人才的培养： 大数据能力的提升，离不开组织结构的支持和人才的培养。本书将探讨企业如何构建数据驱动的文化，培养数据科学家、数据工程师、数据分析师等专业人才，并优化团队协作模式，以充分发挥大数据价值。 结语 《洞悉未来：大数据驱动的商业革新与创新实践》是一本为所有对大数据感兴趣的读者量身打造的指南。无论您是企业决策者，产品经理，技术开发者，还是对前沿科技充满好奇的探索者，本书都将为您提供宝贵的洞察与实用的指导。通过对2017-2018年间涌现出的优秀产品和解决方案的深度剖析，我们希望能够激发您对大数据潜力的无限遐想，并为您的商业创新之旅提供坚实的理论基础和丰富的实践启示。我们相信，在数据驱动的浪潮中，把握未来，始于洞悉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验可以说是“痛快淋漓”，那种感觉就像是拿到了武林秘籍，虽然内功心法需要时间消化，但招式和心法结构已经清晰地呈现在眼前。我注意到，作者在描述每一个案例时，都会细致地拆解背后的技术选型、数据治理的难点以及最终如何通过数据驱动实现了业务上的飞跃。最让我拍案叫绝的是，它没有回避项目实施过程中遇到的“坑”。很多技术书籍总是把重点放在成功的“光环”上，但这本书敢于揭示那些不为人知的挫折和修正过程，这才是真正的干货。比如，某个金融风控案例中如何处理实时流数据的延迟问题，或者某个零售分析项目如何克服数据孤岛的困境，这些细节的描述，让我对大数据落地实施的复杂性有了更立体的认识。读完一个案例，我常常会停下来思考，如果是我来负责这个项目，我会有哪些不同的决策，这种深度思考的触发，是这本书最具价值的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，黑底金字的排版让人眼前一亮，透着一股专业和严谨的气息。我本来对大数据这个领域了解有限，只知道它是个热门词汇，但翻开这本书后，那种扑面而来的信息量和深度让我感到既兴奋又有些压力。它不像市面上那些只停留在概念层面的普及读物，而是直接切入到实际的应用和解决方案层面。我特别欣赏作者在梳理案例时的逻辑性，他们似乎花了大量精力去追踪和分析那些真正落地、产生实际效益的项目。光是目录的篇幅就足够让人领教到内容的丰富程度了，每一个标题都指向了一个具体的业务场景或技术难点，这对于我这种希望将理论知识转化为实战技能的读者来说，简直是宝藏。我感觉，与其说是读一本技术书，不如说是在参与一场行业顶尖专家的经验分享会，那些看似晦涩的“大数据”在经过这些鲜活的案例解析后，变得触手可及，充满了商业价值的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量也值得一提，纸张的触感很舒服，即便长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，排版上的图表和流程图设计得非常清晰、专业，很多复杂的数据流向和系统架构图，仅仅通过一幅图就能快速理解，这极大地提高了阅读效率。我发现自己不再需要频繁地翻回前面的章节去确认某个名词的定义，因为作者在首次介绍关键概念时，就已经结合案例做了非常直观的说明。而且，这些案例的年代感（2017-2018年）放在现在看，虽然技术栈可能有所演进，但其背后蕴含的“数据思维”和项目管理经验是永恒的。它提供的是一种思考框架，而不是一套过时的操作手册，这使得这本书的价值具有持久性，我可以把它作为一本工具书，随时翻阅并对照我们当前正在进行的项目进行反思和校验。

评分☆☆☆☆☆

老实说，刚拿到这套书的时候，我有点担心内容会过于学术化，读起来会像啃石头一样枯燥。但这本书巧妙地平衡了技术深度和叙事流畅性，它不是那种纯粹的技术手册，而更像是一本行业“战报集锦”。作者们似乎懂得如何用讲故事的方式来呈现冰冷的技术和数据。他们引入了许多访谈式的片段或者对项目挑战的描述，让这些案例充满了人情味和真实感。例如，书中提到某个大数据平台在上线初期，由于数据质量问题引发的内部信任危机，以及团队如何通过透明化的监控和快速修复机制重建了信任。这种对项目人、流程和挑战的关注，让这本书显得非常“接地气”。它没有高高在上地指导你该做什么，而是通过展示别人已经走过的路，让你清晰地看到前方可能出现的岔路口和陷阱，这对任何想在数据领域深耕的人来说，都是一份不可多得的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名市场分析师，我最关注的是数据如何转化为商业洞察。这本书在这方面做得极其出色，它不仅仅是罗列了技术架构，更深入地剖析了数据产品经理和业务决策者是如何利用这些大数据工具来重塑工作流程和提升竞争力的。我印象最深的是关于用户画像和个性化推荐的那几章，它没有用那种空泛的“提升用户体验”来搪塞，而是具体展示了如何通过多维度的标签体系构建用户模型，以及在面对海量用户行为数据时，算法迭代的优先级是如何确定的。这让我认识到，大数据项目成功的关键，往往不在于算法本身有多么尖端，而在于对业务痛点的精准把握和数据产品化思维的建立。这本书的案例覆盖面很广，从电商到工业制造都有涉猎，这种跨行业的对比，极大地拓宽了我的视野，让我开始思考我们行业内尚未被充分挖掘的数据潜力。