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 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
• 营销
• 房地产
• 汽车
• 交通
• 体育
• 环境
• 行业应用
• 案例分析
• 数据分析

店铺： 电子工业出版社官方旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311758

商品编码：29439964421

包装：不露背锁线装

开本：16

出版时间：2017-05-01

内容介绍

读者对象：

      大数据行业大众读物，面向大数据行业从业者及关注大数据行业发展的读者

 

目录：

第1 章 营销大数据 

1.1 新意互动：大数据重新定义汽车营销 

1.2 TalkingData ：线上、线下融合数据成就智慧营销  

1.3 泰一指尚：O2O 大数据营销精准触达家电用户

1.4 众调科技：大数据让二手车买家和卖家同样精明 

1.5 华院分析：大数据在互联网广告精准投放中的应用 

1.6 科技谷：360 度旅客洞察系统助力航空营销  

1.7 博晓通：大数据为时尚产品导航 

1.8 奥维万象：大数据让企业决策更智能 

1.9 智慧图：位置大数据赋能实体零售变革 

1.10 泰一指尚：大数据让“互联网广告更进一步” 

1.11 联智科技：大数据助力购物中心精准营销

1.12 国双科技：大数据助力企业击穿消费决策第一环

1.13 蓝色光标：大数据助力企业一站式精准营销 

1.14 多盟：大数据打造面向需求定制的程序化广告平台

第2 章 房地产大数据 

2.1 TalkingData ：大数据助力传统房地产行业的转型变革 

2.2 云房数据：大数据助力金融房抵业务全流程服务

第3 章 汽车大数据 

3.1 中交慧联：商用车车联网数据价值探索 

3.2 评驾科技：大数据推动保险从千人一面到千人千面

第4 章 交通大数据 

4.1 亿海蓝：航运大数据打造“透明海运”

4.2 海云数据：大数据打造“智慧机场”

4.3 科技谷：大数据保障交通安全运营 

4.4 零点有数：大数据提升城市公共自行车效率 

4.5 博彦科技：大数据助力我国高速公路运管升级

第5 章 体育大数据 

5.1 同行科技：大数据助力体育发展 

5.2 球类运动中的数据分析 

第6 章 环境大数据 

6.1 东网科技：大数据助力环境监测

6.2 清华大学软件学院：大数据打造中国智慧气象新平台

附录A 百家大数据企业渠道对接名单

 

内容介绍：

     大数据已经由一个概念变成一种工具和行动，与我们的生活时时相伴，推动着产业转型升级。它正在逐渐成为一种思想和文化，影响我们的日常行为和做事方式，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级数据营销领域快速向万亿元级金融、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 个行业大数据最佳实践案例，再加上内容全面、系统、深入的《赢在大数据：中国大数据发展蓝皮书》一书，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5 册。（1）《大数据领导干部读本（第二版）》；（2）《赢在大数据：中国大数据发展蓝皮书》；（3）《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》；（4）《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》；（5）《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》。本书精选营销、 房地产、汽车、 交通、体育、环境6 个行业的27个大数据应用最佳实践案例，通过翔实的案例剖析，系统分析了大数据在这6 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，抑或投资者，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，以加速推进中国大数据生态发展。

作者介绍
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领域进行了20多年研究、观察和思考，面对同样的数据，拥有不同的观点。曾参加《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”，为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年主持的课题“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），联盟群已成为非常知名、活跃、高端且具有影响力的大数据社区。筹建DT大数据产业创新研究院(DTiii)，致力于打造大数据领域第一智库，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）》、《中国大数据发展蓝皮书》、《中国大数据创新企业TOP100》、《中国大数据应用最佳实践案例TOP50》、《中国大数据领军人物》等。运营微信公众号：软件定义世界（SDX），累计订阅用户达10万人，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多家政府机构、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；出版覆盖18个行业、 涵盖106个中国大数据应用最佳实践案例的“赢在大数据系列丛书”，包括《赢在大数据：中国大数据发展蓝皮书》、《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》、《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》、《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。

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图书简介：驾驭数据，洞察先机——企业数字化转型与决策优化实战指南 本书聚焦于如何在复杂多变的商业环境中，通过系统化的数据思维和先进的数据分析技术，驱动企业的战略决策、优化运营效率，并实现创新的业务增长。 本书旨在为企业高管、数据分析师、业务部门负责人以及对数字化转型感兴趣的专业人士，提供一套全面、实用的方法论和案例集，帮助他们将海量数据转化为具有可操作性的商业价值。 第一部分：数据驱动的战略基石与组织变革 本书开篇深入剖析了当前商业环境的数字化特征，强调数据不再仅仅是业务的副产品，而是驱动企业核心竞争力的战略资产。我们首先探讨了构建“数据驱动型组织”所需的关键要素。这不仅仅是引入新工具，更是一场涉及文化、流程和人才结构的深刻变革。 第一章：从信息到洞察：数据价值链的重塑 本章详细阐述了从原始数据采集、清洗、存储到最终转化为可执行洞察的全过程。重点讨论了数据治理（Data Governance）的必要性，包括数据质量管理、元数据管理和数据安全合规性。我们引入了“数据资产化”的概念，指导企业如何识别和量化其内部和外部数据的潜在价值，并建立了衡量数据投入产出比（RODI）的评估框架。 第二章：现代数据架构：从数据湖到数据中台的演进 企业需要坚实的技术基础来支撑数据战略的落地。本章不再局限于传统的数据仓库，而是深入探讨了现代数据架构的构建。内容涵盖了数据湖（Data Lake）的设计原则，如何有效地集成非结构化数据；以及数据中台（Data Middle Platform）的角色与价值，它如何通过共享的数据服务能力，打破数据孤岛，实现业务的快速响应和复用。特别分析了云原生技术（如Kubernetes, Serverless）在构建弹性、可扩展数据基础设施中的应用。 第三章：赋能业务的敏捷数据团队构建 数据分析的效能取决于团队的协作模式。本章提供了构建高效敏捷数据团队的实战经验。讨论了数据科学家、数据工程师、分析师与业务专家之间的最佳协作模式（如“数据产品经理”角色的引入）。此外，还提出了如何通过内部培训和外部引进相结合的方式，在全员中培养数据素养（Data Literacy），确保数据驱动的决策能够深入到企业的每一层级。 第二部分：核心业务流程的深度数据优化 本部分将理论转化为具体的业务场景应用，展示如何利用先进的分析技术解决实际的商业难题，提升核心业务环节的效率和用户体验。 第四章：客户全生命周期分析与个性化体验引擎 本章重点关注如何利用客户数据平台（CDP）和行为分析技术，构建精细化的客户画像。内容涵盖： 客户细分与价值预测： 使用聚类算法和RFM模型，识别高价值客户和潜在流失风险群体。 实时推荐系统： 介绍协同过滤、基于内容的推荐以及深度学习模型在提升交叉销售和向上销售转化率中的应用。 归因模型优化： 探讨多点触控（Multi-touch Attribution）模型，以科学衡量不同营销渠道对最终转化的真实贡献，优化预算分配。 第五章：供应链的韧性与效率提升：预测性维护与库存优化 在高度不确定的全球供应链环境中，数据成为保障运营连续性的关键。本章探讨了如何利用物联网（IoT）数据和时间序列分析，实现供应链的智能化管理： 预测性维护（PdM）： 结合传感器数据，利用机器学习模型预测设备故障时间，从被动维修转向主动干预，显著降低停机成本。 需求预测与库存优化： 引入先进的ARIMA、Prophet及神经网络模型，提高需求预测的准确性，实现安全库存水平的动态调整，减少牛鞭效应。 第六章：风险管理与合规性：数据驱动的内控与反欺诈 本章聚焦于数据在企业风险控制和合规性方面的应用，特别强调了在金融服务和大型企业运营中的重要性。 异常检测与欺诈识别： 介绍监督式和非监督式学习方法在识别交易欺诈、内部舞弊和洗钱活动中的应用，强调模型的实时性和可解释性。 监管科技（RegTech）： 探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术自动解析和监控法律法规变化，确保业务流程的持续合规。 第三部分：数据创新的前沿技术与未来趋势 本部分展望了数据分析领域的最新发展，并探讨了企业如何利用这些前沿技术构建新的竞争优势。 第七章：释放非结构化数据的力量：NLP与计算机视觉基础应用 现代企业数据中超过80%是非结构化的。本章指导读者如何将文本、图像和语音数据纳入分析体系： 文本挖掘在反馈分析中的应用： 使用情感分析（Sentiment Analysis）和主题建模（Topic Modeling）快速洞察海量的用户评论、工单和社交媒体信息。 图像识别的应用潜力： 简要介绍计算机视觉技术在资产盘点、质量检测等领域的初步落地案例。 第八章：走向自主决策：AI/MLOps的实践路径 模型部署和生命周期管理是数据科学项目从实验室走向生产的关键瓶颈。本章系统介绍了机器学习运维（MLOps）的理念和实践，包括： 自动化模型训练与部署流水线（CI/CD for ML）。 模型监控与漂移检测： 确保生产环境中模型的准确性和时效性，及时触发再训练机制。 可解释性AI（XAI）： 探讨LIME和SHAP等工具，以增加决策透明度和用户信任度。 第九章：数据伦理、隐私保护与负责任的AI 随着数据应用的深入，伦理和隐私问题日益突出。本书最后强调了负责任地使用数据的原则。详细介绍了差分隐私（Differential Privacy）、联邦学习（Federated Learning）等隐私增强技术，指导企业如何在最大化数据价值的同时，严格遵守GDPR、CCPA等全球数据保护法规，建立企业的数据伦理框架，实现技术创新与社会责任的统一。 本书的特色在于其高度的实战性和跨行业的通用性。它不局限于某一个特定领域的技术堆栈，而是提供了一套通用的、可迁移的“数据思维框架”，帮助企业真正实现从数据采集到商业回报的完整闭环。 读者将学会如何通过数据叙事（Data Storytelling）有效地向决策层传达复杂分析结果，推动变革落地。

评分☆☆☆☆☆

我对体育产业的蓬勃发展一直保持着高度的关注，而大数据无疑是推动这一行业进步的重要引擎。这本书提及“体育”领域，这让我非常有兴趣。我一直想了解，大数据究竟是如何被运用到体育赛事中，从运动员的表现分析到赛事运营优化。例如，通过收集运动员的运动数据，如速度、力量、耐力、技术动作等，是否能够帮助教练制定更科学的训练计划，提升运动员的竞技水平？在比赛过程中，大数据又如何帮助裁判做出更准确的判罚，或者为观众提供更深入的赛事解读？此外，在大众健身领域，大数据是否能够为个人用户提供个性化的健身指导和健康管理方案？我希望能在这本书中找到一些关于体育数据分析的案例，了解如何利用这些数据来挖掘体育明星的商业价值，如何通过数据驱动来提升体育赛事的观赏性和商业吸引力。这本书让我对大数据在体育领域的应用有了更多的遐想。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对汽车行业充满热情的人，也一直关注着行业的发展趋势。这本书中提及“汽车”和“交通”这两个领域，让我觉得它很有可能会深入探讨大数据在这些领域的实际应用。在汽车行业，大数据无疑能够带来深刻的变革。从智能网联汽车的研发，到用户驾驶行为的分析，再到后市场的服务优化，大数据无处不在。我特别想知道，这本书会如何阐述大数据在自动驾驶技术中的作用，例如如何通过海量驾驶数据来训练和优化算法，如何利用传感器数据来感知周围环境，如何保证行车安全。同时，在交通领域，大数据的应用也至关重要。例如，如何利用交通流量数据来优化信号灯配时，缓解城市拥堵；如何通过分析出行数据来规划更合理的公共交通路线；如何预测交通事件，提高应急响应能力。我希望能在这本书中看到一些具体且引人入胜的案例，展示大数据如何让我们的出行变得更安全、更便捷、更高效，也让汽车产业更具创新力。

评分☆☆☆☆☆

环境问题是我们这个时代面临的严峻挑战，而大数据技术的进步，为我们解决环境问题提供了前所未有的可能。这本书中包含了“环境”这个关键词，让我对它产生了浓厚的兴趣。我非常想了解，大数据是如何被应用于环境监测和治理的。例如，如何利用传感器网络收集大气、水、土壤等环境数据，并进行实时分析，从而及时发现污染源，预警环境风险？大数据又如何在预测气候变化、研究生态系统演变方面发挥作用？我更关心的是，大数据能否帮助我们更有效地进行资源管理和环境保护决策。比如，通过分析能源消耗数据，制定更科学的节能减排政策；通过分析水资源分布和利用情况，优化水资源配置；通过分析生物多样性数据，制定更有效的物种保护计划。这本书的出现，让我看到了大数据在推动可持续发展，构建绿色未来的巨大潜力，我期待它能为我带来一些鼓舞人心的洞见。

评分☆☆☆☆☆

房地产行业一直以来都与信息不对称、决策复杂等问题相伴。我购买这本书，很大程度上是希望了解大数据如何能够在这个传统行业中发挥颠覆性的作用。想象一下，通过对海量房地产数据的分析，例如地段、交通、学区、周边配套、人口流动、经济发展趋势等，我们是否能够更准确地预测房价走势，发现具有潜力的投资区域？或者，大数据能否帮助开发商更精准地定位目标客户群体，设计出符合他们需求和偏好的户型、社区？我尤其感兴趣的是，大数据在优化房地产销售流程、提升交易效率方面能带来哪些创新。比如，如何利用大数据为潜在购房者提供更个性化的房源推荐，如何通过数据分析来评估购房者的还款能力和风险，以及如何利用大数据来优化物业管理，提升住户的满意度。这本书的标题包含了“房地产”这个关键词，让我对它充满了期待，希望它能为我揭示大数据在这个重要行业中的应用潜力，为我提供一些新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，一看就让人觉得内容扎实、专业。我选择购买这本书，主要是因为对大数据在营销领域的应用感到好奇。在当今时代，精准营销已经成为各大企业提升竞争力的关键。我一直想了解，大数据是如何帮助企业洞察消费者需求，优化营销策略，实现更高效的客户触达和转化。这本书的标题明确指出了大数据在营销方面的应用，让我觉得它能够解答我心中的疑惑，提供一些实用的方法和案例，帮助我更好地理解并应用大数据技术来提升营销效果。我期待书中能详细介绍数据收集、分析、挖掘等过程，以及如何将这些分析结果转化为具体的营销行动。例如，通过分析用户的浏览历史、购买记录、社交媒体互动等数据，来预测用户的购买意愿，从而推送个性化的产品或服务，或者设计更具吸引力的促销活动。希望这本书能提供一些成功的营销案例，让我能够从中学习到宝贵的经验和启示。