
看,大数据改变出版行业
大数据时代之前,出版业被戏称为“拍脑袋决策”的行业。为什么出版一本书,图书出版后读者是否喜欢,以往这些对于出版商都是很难知晓的问题。随着社会和技术的发展变化,出版经验已越来越站不住脚,出版业亟需通过事实和数据来佐证、决策业务,通过对出版物的策划、编辑、出版、发行等环节产生的各种数据进行全方位收集与分析,可以科学合理地改进读者服务方法和读者服务模式。
当前,国际出版商纷纷借助大数据技术提升自身的服务水平和能力。对出版各环节以及出版之外数据的获取、分析成为了可能,这些数据为出版商打开了认识真实世界的窗口,提供了重塑自我的可能。 请看以下案例:
施普林格:通过大数据提升决策效率
施普林格作为全球领先的学术科技期刊和专著出版商,目前在世界25个国家和地区拥有超过6000名员工,共出版发行了2000多种学术期刊和12 . 3万种学术专著。施普林格借助大数据分析,发现全球学术、科研、政府、企业机构对期刊形式的需求发生了重大变化,结果显示多达88%的机构只需要数字期刊,只有12%的机构表示仍需要纸质期刊。于是施普林格察觉到了从纸质出版向数字出版发展的巨大变化,它借助分析结果进行决策,加速整个公司数字化出版的进度。
西蒙·舒斯特:借助大数据拓展国际版图
西蒙·舒斯特作为世界著名的大众图书出版商,十分重视大数据技术的应用,聘请了著名的数据科学家直接指导社内大数据应用项目开展,并借助底层数据架构为大数据项目实施提供基础。通过对读者购书和阅读行为数据进行全面收集,对数据进行大数据分析,从而发现这些数据背后的意义,可以分析得出为什么人们喜欢某个作者;通过大数据技术对销售渠道产生的数据进行分析,制定了更优的定价策略,并且还可获知在何种情况下对图书销售可能会造成何种影响;通过大数据分析还发现了通过在线社区和社交媒体宣传和销售以吸引读者关注图书的新模式,并可获知读者亟需内容的类型。
Messaggerie Italiane:接力政府开展大数据技术应用
Messaggerie Italiane作为意大利最大的图书经销商、第三大的图书出版商,以及最大的在线图书销售平台,其年营业额达到6.2亿美元。该公司在首席数字官文森佐·鲁西(Vincenzo Russi)领导下,积极应对大数据时代,采用一种全新方式,在较短的时间内以适中成本投入完成公司大数据技术的应用,取得了积极回报。
Messaggerie Italiane借助意大利政府所建立的大数据技术平台,采用可扩展的云计算和云存储服务,进行大数据技术应用的实践,从而应对复杂数据分析的挑战。通过采取此种大数据技术应用模式,公司投入成本得到极大降低,所花费的建设时间也得到很大缩短,预计至少为公司节约了90%以上的成本和时间的投入,能更有效地激励员工应用大数据技术,提升现有工作水平。
趋势:激发产业水平和创新能力
短期内,国际出版业还只有一少部分具有远见和实力的大型出版商建立起了真正的大数据分析系统。大数据技术和方法可以帮助出版商提高经营效率,提升编辑出版层次,加深读者理解,彻底转变为以数据驱动决策的新型出版企业。相信大数据技术的应用将会激发整个出版业的产业水平和创新能力,并将为国际、国内出版业开创更多的新业态和新模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15