數據産業 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
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湯春蕾
復旦大學齣版社
2013-11-1
237
CNY 35.00
平裝
9787309101997
圖書標籤:
大數據
産業經濟
邏輯性很強
多行業領域
科普入門
法學與經濟
數據分析
覆蓋麵廣
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发表于2024-11-08
數據産業 epub 下載 mobi 下載 pdf 下載 txt 電子書 下載 2024
數據産業 epub 下載 mobi 下載 pdf 下載 txt 電子書 下載 2024
數據産業 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
圖書描述
數據産業是信息産業的逆反、衍生與升級,未來國與國之間的競爭就是數據産業的競爭。
為清晰把握這一新興産業的特性,理清未來發展脈絡,《數據産業》以數據産業為研究對象,首先從闡述數據資源和界定數據資産入手,結閤現代産業體係,給齣瞭數據産業的基本概念,包括:定義、産業結構、産業行為和市場績效;其次從數據科技角度,基於已有的和未來的領域或行業數據創新,研究瞭數據産業鏈、數據産業商業模式、數據産業企業經營模式和數據産業發展模式等問題;然後自底嚮上由企業集聚推及産業集群,提煉瞭5種數據産業企業聚集類型,羅列瞭數據産業集群可能存在的多種正負效應;最後探討瞭亟待推行的數據相關法律法規建設。
《數據産業》主要作為新興産業研究工作者的參考書,可供新興産業創業或從業人員閱讀,同時希望能讓企業傢、投資傢或政府工作人員有所啓迪。
數據産業 下載 mobi epub pdf txt 電子書
著者簡介
湯春蕾,上海嘉定人,復旦大學理學博士,主要研究領域為數據科學、數據科技及其産業化。
圖書目錄
第一章 什麼是數據産業
1.1 數據
1.1.1 數據資源
1.1.2 數據資産
1.2 産業
1.2.1 産業分類
1.2.2 現代産業體係
1.3 數據産業
1.3.1 定義
1.3.2 産業結構
1.3.3 産業行為
1.3.4 市場績效
第二章 數據資源
2.1 科學數據
2.1.1 自然科學數據
2.1.2 社會科學數據
2.1.3 科學記錄
2.2 政務數據
2.2.1 開放獲取
2.2.2 數據公布
2.2.3 量化誤區
2.3 互聯網數據
2.3.1 網絡空間:數據唯一存在的疆界
2.3.2 “爬”來的財富
2.3.3 論壇觀點挖掘
2.3.4 隱匿身份的聊天數據
2.3.5 郵件:第一種電子證據
2.3.6 博客的演進
2.3.7 六度社交
2.4 金融數據
2.4.1 孿生的新聞與金融數據
2.4.2 金融終端:“沉重的肉身”
2.4.3 討人嫌的數據中心
2.5 醫療數據
2.5.1 健康檔案數據
2.5.2 中醫藥數據
2.5.3 醫療保險數據
2.6 交通數據
2.6.1 遙感與地理數據
2.6.2 固定點交通數據
2.6.3 軌跡綫交通數據
2.7 交易數據
2.7.1 傳統交易數據
2.7.2 電子商務數據
第三章 數據産業鏈
3.1 數據産業鏈的概念
3.1.1 含義和特徵
3.1.2 類彆歸屬
3.2 數據産業鏈的結構
3.2.1 經濟主體
3.2.2 環境要素
3.3 數據産業鏈的形成
3.3.1 價值分析
3.3.2 維度匹配
3.4 數據産業鏈的演化
3.5 數據産業鏈的治理
3.5.1 治理模式
3.5.2 治理工具
3.6 數據産業鏈的創新
3.6.1 創新層次
3.6.2 支撐體係
第四章 已有的數據創新
4.1 網絡創作
4.1.1 網絡小說
4.1.2 創意設計
4.1.3 定製開發
4.1.4 項目眾包
4.2 數據營銷
4.2.1 市場定位
4.2.2 商業洞察
4.2.3 客戶評估
4.3 推送服務
4.3.1 精準廣告
4.3.2 即時新聞
4.3.3 消息廣播
4.4 商品比價
4.4.1 比價衍生物
4.4.2 Groupon需求創造模式
4.4.3 Decide價格預測模式
4.5 疾病預控
4.5.1 流行病追蹤與預測
4.5.2 基因測序:從疑難病癥的診治到預防
第五章 領域數據服務
5.1 科學數據服務
5.1.1 文獻查找變革
5.1.2 研究脈絡探尋
5.1.3 科研項目服務
5.2 政務數據服務
5.2.1 公安部門
5.2.2 工商部門
5.2.3 稅務部門
5.2.4 統計部門
5.2.5 環保部門
5.2.6 質檢部門
5.3 互聯網數據服務
5.3.1 開源協作
5.3.2 隱私服務
5.3.3 人脈搜索
5.4 金融數據服務
5.4.1 描述關係
5.4.2 模擬行為
5.4.3 預測價格
5.5 醫療數據服務
5.5.1 縮減:醫療實踐滯後距離
5.5.2 提速:新藥上市節奏
5.5.3 跟蹤:慢性病演化規律
5.5.4 推送:健康資訊
5.5.5 方法:大腦和中醫研究
5.6 交通數據服務
5.6.1 居民齣行特徵
5.6.2 擁堵因素關聯
5.6.3 短時交通預測
5.7 交易數據服務
5.7.1 定價變革
5.7.2 銷售變革
5.7.3 支付變革
第六章 行業數據服務
6.1 農林牧漁業
6.1.1 靠數據吃飯
6.1.2 退耕的測算
6.1.3 疫情預警
6.1.4 經略海洋
6.1.5 例:中糧全産業鏈危機
6.2 資源開采業
6.2.1 以數據勘探
6.2.2 按時間綫規劃
6.2.3 例:油氣巨頭的“大數據行動”
6.3 加工製造業
6.3.1 優化産能
6.3.2 重塑流程
6.3.3 定製生産
6.3.4 適度營銷
6.3.5 例:IBM介入製造業
6.4 倉儲業
6.4.1 倉儲揀貨優化
6.4.2 物流通道均衡
6.4.3 倉儲物流的圖論演化
6.4.4 例:“菜”鳥於飛
6.5 航運業
6.5.1 運力預測
6.5.2 駁運關聯
6.5.3 例:“鐵老大”的經濟學分析
6.6 零售業
6.6.1 獨特商業布局
6.6.2 例:Pixazza展示架
6.7 房地産業
6.7.1 助力城鎮化
6.7.2 慧極物業
6.7.3 例:盛世下的“鬼域空城”
6.8 旅遊業
6.8.1 行程策劃
6.8.2 景點推送
6.8.3 美食推薦
6.8.4 住宿競價
6.8.5 例:經不起推敲的預統計
6.9 教育培訓業
6.9.1 知識評判新機製
6.9.2 技術獲取新格局
6.9.3 例:MOOC
6.10 居民服務業
6.10.1 養生新科學
6.10.2 養老新模式
6.10.3 例:瑣碎服務
6.11 商務服務業
6.11.1 法律服務:搶人“飯碗”的算法師
6.11.2 調研報告:改由算法打造的奢侈品
6.11.3 專利資源:最大的公開技術數據源
6.11.4 例:獵聘眾包
6.12 技術服務業
6.12.1 氣象數據服務
6.12.2 地震數據服務
6.12.3 例:預報高手在民間
6.13 文體娛樂業
6.13.1 藝人遴選
6.13.2 劇本臨修
6.13.3 題材定製
6.13.4 例:大數據排片
6.14 公共管理業
6.14.1 兵棋推演
6.14.2 輿情分析
6.14.3 例:各種版本“棱鏡門”
第七章 數據産業商業模式
7.1 商業模式的一般分析
7.1.1 要素
7.1.2 形成邏輯
7.1.3 價值
7.2 數據産業的商業模式
7.2.1 資源占有型
7.2.2 內在能力型
7.2.3 資本運作型
7.3 數據産業商業模式創新
7.3.1 源泉
7.3.2 方法
7.3.3 悖論
第八章 數據産業企業經營模式
8.1 經營模式的一般分析
8.1.1 戰略
8.1.2 競爭力
8.1.3 異化與趨同
8.2 數據産業企業的經營模式
8.2.1 漸進式發展:Google
8.2.2 復製中創新:百度
8.2.3 外包集成:EMC
8.2.4 斷尾變革:IBM
8.2.5 並購演進:Yahoo
8.2.6 業務再造:Facebook
8.2.7 二次創業:阿裏巴巴
8.2.8 産學研閤作:大有數據
8.3 數據産業企業經營模式創新
8.3.1 經營理念
8.3.2 管理風格
8.3.3 驅動力
第九章 數據産業企業聚集
9.1 指嚮性集聚
9.1.1 資源稟賦
9.1.2 需求靶點
9.2 驅使型集聚
9.2.1 勞動力
9.2.2 資本
9.2.3 技術
9.3 共生態集聚
9.3.1 實體共生
9.3.2 虛擬衍生
9.4 輪軸式集聚
9.4.1 垂直領導
9.4.2 增長極輻射
9.5 歸核化集聚
9.5.1 CBD內核
9.5.2 核心應用
第十章 數據産業集群效應
10.1 外部經濟
10.1.1 外部規模經濟
10.1.2 外部範圍經濟
10.2 內部經濟
10.2.1 競閤關係
10.2.2 協同效應
10.3 交易成本
10.3.1 分工成本
10.3.2 監督成本
10.3.3 機會成本
10.4 競爭優勢
10.4.1 創新績效
10.4.2 擴張效應
10.5 負效應
10.5.1 創新風險
10.5.2 資産專用
10.5.3 擁擠效應
第十一章 數據産業發展模式
11.1 發展模式的一般分析
11.1.1 影響因素
11.1.2 基本模式
11.2 數據産業發展模式
11.2.1 産業結構:全麵推進
11.2.2 産業組織:中小企業主導
11.2.3 産業布局:內生動力增長
11.2.4 産業策略:自主創新
11.2.5 産業政策:政府調控輔助
11.3 數據産業發展模式創新
11.3.1 傳承、轉移
11.3.2 自由競爭
11.3.3 建設新型基地
11.3.4 外化創新
11.3.5 軍工民用並進
第十二章 數據産業法律法規建設
12.1 資源法:數據資源
12.2 經濟法:數據壟斷
12.3 刑法:數據打假
12.4 民法:數據隱私
12.5 商法:數據資産
參考文獻
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用戶評價
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係統性很強,後半部分作者更加凸顯瞭自己的觀點。而且這還是2013年齣版的,指導意義仍未過時,實在不易。更讓我學到瞭産業鏈分析的方法論,收獲很多!
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大數據時代,對數據進行定嚮加工分析形成有利用價值的信息,作為一種生産資料而形成資源。如何利用好這一資源將會提高生産要素配置效率以及生産效率。
評分
☆☆☆☆☆
國內少見的技術導嚮型經濟學研究
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國內少見的技術導嚮型經濟學研究
讀後感
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☆☆☆☆☆
复旦大学朱扬勇教授说过:一切科学都将变为数据科学。在大数据时代,有一本如此系统地描述数据在各个行业的应用,对所有从事数据相关工作和研究的人员都有醍醐灌顶的效果。这本书和数据科学的第一本专著《数据学》遥相呼应,是学术界和工业界的珠联璧合。这本书阐述了数...
評分
☆☆☆☆☆
在读这本书的过程中,你可以概要的浏览到数据的魅力。通过阅读感兴趣的章节,可以加深对一些行业的领悟。 因为我还在读此书,所以我敢定义有多好,但是对于想做数据工作的人来说,看下现在比较“新”的概念,总是有好处的。
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評分
☆☆☆☆☆
看过这本书,我有一种想去卖数据的冲动,可惜自己没这个实力。 其中对于当先热门的mooc也有案例分析,可以说算是一本较“新”的读物。 另外对于it行业的几个大佬BAT也有自己独到的分析,很赞,不是复制粘贴,可以说算是一本较“良心”的读物。业界良心有木有!
評分
☆☆☆☆☆
在读这本书的过程中,你可以概要的浏览到数据的魅力。通过阅读感兴趣的章节,可以加深对一些行业的领悟。 因为我还在读此书,所以我敢定义有多好,但是对于想做数据工作的人来说,看下现在比较“新”的概念,总是有好处的。
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